科学家利用卫星图像和深度学习统计非洲大象的

据外媒CNET报道，一个由英国牛津大学和巴斯大学研究人员领导的团队，成功开发出一种革命性的方法，利用Maxar卫星的图像来计算非洲大象的数量。这一创新为监测濒危动物提供了全新的手段，科学家们巧妙地将卫星相机与深度学习相结合，在复杂的地理景观中精准计算动物数量。

在周二的声明中，巴斯大学表示，卫星图像为我们在飞机上完成的监视提供了有效的替代方案。传统的计数大象的方式可能既昂贵又充满挑战，而这种方法则可以轻松覆盖大量的地面，并在精确度上与人类探测能力相媲美。

该研究团队已在《Remote Sensing in Ecology and Conservation》杂志上发表了一篇关于大象探测工作的论文。在此之前，研究团队已成功利用卫星进行了一系列野生动物监测项目。例如，美国宇航局（NASA）曾利用这一方法发现了一个隐秘的企鹅群落。而在广阔的海洋中，鲸鱼在蓝色的水面上相当容易被发现。大象项目的独特之处在于，即便是在丛生的草地和茂密的林地中，该方法也能有效发现大象的存在。

目前，野生的非洲大象数量估计仅为4万至5万头，它们在世界自然保护联盟濒危物种红色名录上被列为“易危”。这些大象面临着栖息地丧失和偷猎的巨大压力。为了拯救这一物种，准确的监测至关重要。

巴斯大学的计算机科学家Olga Isupov是检测大象的算法的创造者。她表示：“如果我们要了解动物的状况并采取措施保护它们，就必须知道它们在哪里以及有多少。”该团队寄望于随着卫星分辨率的不断提升，这一系统能够适应监测更小的动物种群。这将为我们保护和管理自然资源提供强大的支持。