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海大团队构建“地—天—空”协同监测体系
他们用AI“数企鹅”
  生活在南极的帝企鹅从浮冰上跳入海中。新华社发

  赵鹏(右一)带领学生处理数据。

  覃俊淇(左二)参与腾讯公益项目AI技术探讨。本组图片由受访者提供

  中国南极长城站附近的企鹅。新华社发

  ■ 海南日报全媒体记者 黄婷

  日前,在海南大学蓝碳与滨海湿地海南省国际联合研究中心的实验室内,硕士研究生覃俊淇紧盯电脑屏幕——来自南极的无人机影像中,密密麻麻的黑白小点构成一幅灵动的生命图景。他轻击键盘,团队自主研发的“PenguiNet”人工智能模型瞬间启动,不仅快速清点出了企鹅数量,企鹅的姿态、幼雏数量也清晰可辨。

  在海南大学海洋科学与工程学院副研究员赵鹏的指导下,覃俊淇与团队构建了国际领先的“地—天—空”协同企鹅种群智能监测体系,这一体系已在极地生态研究中发挥关键作用。

  老师引路,本科生参与科研

  2020年,曾参与南极科考的赵鹏到海南大学任教,把极地科研的种子带上了海南岛。在海南大学教授王凤霞的引荐下,他带领几位人文地理与城乡规划专业的本科生,开启了“数企鹅”的科研课题。

  面对学生们“为何要数企鹅”的疑惑,赵鹏以亲身经历给出了答案。作为我国第36次南极科学考察队成员,他深知企鹅在南极生态系统中的作用。南极98%的海岸线被数十米高的冰崖环绕,仅存的少数浅滩是南极陆地生物多样性的热点区域。企鹅作为海洋与陆地之间的“生态桥梁”,通过迁徙和排泄将海洋中的氮、磷等关键营养物质输送至南极陆地,维系着这片冰雪世界脆弱的生态平衡。“企鹅种群动态”是《南极海洋生物资源养护公约》的核心评估指标,直接关系到南极生物资源的保护与国际谈判话语权。

  “由于存在国际数据壁垒,中国亟须建立自主、精准的企鹅监测体系。”赵鹏的一席话让学生们豁然开朗,他们带着浓厚的兴趣,开始在实验室参与科研工作。

  起初,同学们采用传统的地物分类法“数企鹅”,面对一张张拍摄于南极的照片,他们在黑白小点的世界里“大海捞针”,非常考验耐心和细心。团队成员刘浩曾笑称,有段时间连做梦都在对着照片“数企鹅”,醒来后第一件事仍是“数企鹅”,生怕漏掉一个企鹅的“影子”。

  约一年后,这群年轻人在贵阳站上了全国性学术交流活动青年地学论坛的讲台。当听到“本科生都能做得这么出色”等赞叹时,科研带给他们的不仅是成果,更是脚踏实地带来的自信。

  技术攻关,冰原“迷彩”下的AI突围

  虽然带领学生们取得了突破性成绩,但赵鹏清楚,传统人工统计需科研人员逐张照片比对清点,误差率居高不下,只有引入AI技术,建立自主、精准的企鹅智能监测体系,才能真正解决企鹅种群普查这一难题。

  2022年下半年,机会来了!当时,海南大学软件工程专业硕士研究生覃俊淇找到赵鹏,这个从小喜欢看电视节目《动物世界》的学生主动分享了自己的想法——希望将计算机技术运用到生态保护实践中。赵鹏当即提出“利用AI技术研究南极企鹅种群数量和动态”这一研究方向。新课题瞬间点燃了覃俊淇的科研热情,让他意识到自己手中的代码不仅能改变数字世界,还能为保护生命出一份力。

  如何利用AI技术革新企鹅统计方法?在起步阶段,面对秦岭科考队提供的密集企鹅照片中令人目眩的黑白斑点,覃俊淇一度有些迷茫,不知道从何处着手。赵鹏及时与他沟通,鼓励他大胆尝试,进行技术攻关。

  南极冰原上,企鹅的黑白身影与红黑色粪土极容易“混同”,传统AI模型的误判率居高不下。覃俊淇在代码的海洋中日夜求索,最终在一篇图像增强论文中捕捉到灵感,创新开发出“背景虚化+主体强化”预处理技术。这项技术如同为影像加装“企鹅专属滤镜”,显著提升了目标辨识度。

  在确定技术路线后,模型优化又是一场“持久战”。团队成员夜以继日,实验室的服务器连续高负荷运转了整整4个月。覃俊淇自主搭建了动物数据标注平台,带领一批本科生,标注了数万张企鹅影像图片。1TB训练日志记录了数百次未达期望值的尝试:当企鹅识别精度卡在75%时,他果断重建模型架构;针对“漏检”小企鹅的问题,他引入注意力机制……

  天地协同,构建监测的“智慧之眼”

  功夫不负有心人!2024年初,覃俊淇成功开发出PenguiNet模型,该模型在地面影像识别中达到了88%的突破性精度,成为南极生态监测的新技术标杆。在难言岛(现中国南极秦岭站所在地)使用无人机进行影像分析时,PenguiNet模型精准识别出50121只企鹅,与2018年发表的48000余只的记录高度一致。

  同年,作为团队核心成员,覃俊淇凭借“面向南极履约的企鹅种群遥感及个体识别技术”项目,获得“腾讯技术公益创投计划”的资助。

  目前,覃俊淇和团队已成功构建国际领先的“地—天—空”协同企鹅种群智能监测体系。其中,地面层面:自主研发的动物目标标记平台和PenguiNet深度学习模型,将地面影像企鹅自动识别精度提升至88%;无人机层面:结合0.3米高分辨率的航拍影像,将识别精度提升到91%,可精准辨识企鹅的姿态、幼鸟和“托儿所”;卫星层面:整合20余年的商业卫星数据,成功揭示了罗斯海沿岸阿德利企鹅的时空动态。

  短短几年,赵鹏带领海大学子取得了远超预期的科研成果:AI驱动的识别技术替代了烦琐的人工标注与手动统计,首次实现了企鹅种群“地—天—空”一体化监测,打破了传统监测方法在时空覆盖和精度方面的限制,推动了南极动物监测的自动化与标准化,革新了极地生态研究的方式,为全球生态变化研究提供了长期时序数据。

  “通过统一处理超过20年的超高分辨率遥感卫星数据,我们构建起企鹅种群动态的连续时间序列,为在气候变化驱动下的极地生态响应研究提供了坚实的基础。”赵鹏说。

  据了解,上述相关技术已获美国专利授权,其核心论文发表在国际期刊《保护生物学》上,为全球气候变化下的极地生态研究提供了“中国方案”。

  除了企鹅种群普查,海大学子构建的“地—天—空”协同监测体系还成功应用于大天鹅种群普查和红树林生态评估。“我们将进一步提高自动识别的精度与监测时效,力求实现对全球更多野生动物种类的跨尺度动态观测。”覃俊淇说,团队的目标是在2030年前完成对南极重点栖息地的全面自动年度普查,为全球气候变化背景下的极地生态响应研究提供高质量的数据支撑。“能用自己所学为国家做点事,为保护地球生态做点事,这种成就感无可替代!”

  “我们教给学生的,不仅是知识,更是思维方式。希望他们通过科研,认知自身的无限潜力及解决全球性问题的责任。”赵鹏说。

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