• 综述：机器学习技术在陆地生态学中的应用 —— 现状、挑战与展望

  1. 引言1.1 术语介绍在本综述中，“机器学习（ML）” 有两种含义。单独使用时，指传统 ML 方法，如决策树、线性回归等，不包括深度学习（DL）和强化学习（RL）。涵盖经典 ML、DL 和 RL 的范畴称为通用 ML。强化学习因其独特应用单独讨论。1.2 历史回顾机器学习起源于 20 世纪 50 年代，阿兰・图灵提出 “机器能思考吗” 并引入图灵测试。亚瑟・塞缪尔开发的跳棋程序是早期具有学习能力的程序。早期 ML 受统计方法和模式识别影响，后续神经网络、支持向量机（SVM）等算法不断发展。21 世纪以来，互联网和图形处理单元（GPU）推动了 DL 的快速发展。1.3 当代陆地生态学概述在当

  来源：Ecological Modelling

  时间：2025-05-08

• SyrFitSources：探究土地利用对食蚜食蚜蝇种群动态影响的有力模型

  在生态的大舞台上，昆虫们正面临着一场严峻的挑战。近年来，昆虫多样性下降的问题愈发严重，“Krefeld 研究” 就曾揭示，在德国，飞行昆虫的生物量在 27 年间大幅减少。食蚜食蚜蝇（Episyrphus balteatus）作为昆虫家族的一员，也未能幸免，其数量在多个欧洲国家呈现下降趋势。这一现象背后的原因错综复杂，农业集约化、土地利用变化、农药使用以及气候变化等因素都在其中扮演着重要角色。食蚜食蚜蝇有着独特的生态功能，成虫以花粉和花蜜为食，幼虫则捕食蚜虫，它们在传粉和控制蚜虫虫害方面发挥着关键作用。然而，它们的食物资源，即蚜虫和花卉资源，在过去几十年里不断减少。但目前人们并不清楚蚜虫数量的变

  来源：Ecological Modelling

  时间：2025-05-08

• 对抗性域自适应在遥感影像森林砍伐检测中的创新应用与性能优化

  论文解读热带雨林的快速消失已成为全球生态危机的重要标志，其中巴西亚马逊地区的森林砍伐问题尤为严峻。传统监测方法依赖人工解译遥感影像，面对500万平方公里2的监测范围，耗时费力且成本高昂。尽管深度学习(DL)方法在特定区域表现出色，但跨区域应用时存在"域偏移"(Domain Shift)现象——因成像条件、植被类型和砍伐方式的差异，导致模型性能显著下降。这一瓶颈严重制约了自动化监测系统在大尺度地理区域的应用。针对这一挑战，巴西国家空间研究院的研究团队在《Ecological Informatics》发表的研究中，首次将外观自适应(Appearance Adaptation, AA)和表征匹配(R

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 揭秘波斯湾沿海 CDOM：机器学习算法助力精准水质监测

  在神秘而广袤的海洋世界里，水质状况一直是科学家们密切关注的焦点。其中，有色溶解有机物质（Colored Dissolved Organic Matter，CDOM）作为水生生物地球化学循环的关键一环，不仅影响着水质，还对整个海洋生态系统的功能起着至关重要的作用。它就像水中的 “隐形精灵”，虽然看不见摸不着，却通过吸收和荧光特性，在紫外线和蓝色光谱区域施展着独特的 “魔法”，影响着水体的光学性质、生物地球化学过程以及生态系统的健康。然而，长期以来，科学家们在研究 CDOM 时遇到了诸多挑战。尽管 CDOM 研究已历经数十年，但能在所有水生生态系统中通用的可靠算法却迟迟未出现。现有的大多数 CDO

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 创新混合机器学习模型助力波兰硬水湖泊 δ13C 空间预测研究

  湖泊，作为大自然生态系统中独特而重要的一环，宛如一个个神秘的生态宝藏库，蕴含着丰富的环境信息。在众多与湖泊相关的研究领域中，对湖泊沉积物中 δ13C 记录的研究，就像是一把神奇的钥匙，有望为人们打开理解碳循环、气候变化、古生态学、环境重建以及水生生态系统健康状况的大门。然而，目前在预测 δ13C 方面，现有的方法却存在着不小的问题，其准确性和精度都难以满足科研与实际应用的需求。为了突破这些困境，来自多个机构的研究人员开展了一项极具价值的研究。他们将目光聚焦于波兰的硬水湖泊，致力于探索一种更精准的预测 δ13C 的方法。研究人员提出了一种名为 ARAMT 模型的新型混合机器学习（ML）算法，该算

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 巧用光谱斜率修正光漂白效应：拉普捷夫海溶解有机碳遥感算法的精度飞跃

  在广袤的海洋世界里，溶解有机碳（Dissolved Organic Carbon，DOC）可是个 “大忙人”，它作为海洋溶解有机物的重要组成部分，是海洋中最大的活性碳库，对全球碳循环有着举足轻重的影响。精确掌握 DOC 的分布和变化情况，就像握住了了解海洋碳储存和全球碳循环奥秘的钥匙。然而，DOC 的时空分布受物理运输、生物代谢和光化学过程等多种因素共同控制，使得其浓度估算充满了不确定性，这给准确评估海洋碳汇动态带来了巨大挑战。为了攻克这个难题，来自多个研究单位的研究人员踏上了探索之旅。他们聚焦于拉普捷夫海，这片位于北冰洋西伯利亚北部海岸的特殊海域，每年都有大量的淡水和 DOC 通过河流注入，

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 融合图像增强与可变形卷积的水下目标检测算法：突破海洋探测困境的关键利器

  随着海洋探索的深入，水下机器人在生物捕获和资源开发中发挥着越来越重要的作用。然而，水下环境的独特性给目标检测带来了巨大挑战。水下生物的图像常常受到颜色失真、光照不均、生物形态多变、目标尺度小且覆盖度低等问题的困扰，这使得快速、准确、稳定地检测水下生物成为海洋生物学研究的一大难题。传统的目标检测算法在面对这些问题时，性能会大幅下降。因此，开展新的水下目标检测算法研究迫在眉睫。为了解决这些问题，研究人员开展了关于融合图像增强与可变形卷积的水下目标检测算法的研究。研究人员提出了一种新颖的水下目标检测算法 DCM-YOLO（DeformableConvModule-You Only Look Once

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 大堡礁珊瑚礁受热带气旋波浪破坏的空间风险评估与避难区识别

  珊瑚礁作为海洋生态系统的核心组成部分，长期面临气候变化与极端事件的威胁。热带气旋(TC)通过产生破坏性波浪，导致珊瑚结构的大规模破碎与脱落，形成死亡珊瑚的碎石床，进而阻碍幼虫补充与珊瑚恢复。大堡礁(GBR)近年因大规模白化、气旋和长棘海星(CoTS)爆发导致珊瑚覆盖率显著下降，其中气旋被证实是珊瑚损失的最强预测因子。尽管气候模型普遍认为未来气旋强度将增加，但气旋波浪对珊瑚破坏的空间异质性及其机制仍不明确，特别是礁体空间排列如何影响波浪能量耗散与损伤模式。澳大利亚的研究团队在《Ecological Informatics》发表研究，首次整合SWAN(Simulating WAves Nearsh

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• ECO(VI)2SE：助力冷水珊瑚礁健康评估的创新之匙

  在海洋的神秘深处，冷水珊瑚礁宛如一座 “海底城市”，孕育着丰富的生物多样性，对海洋生态系统的平衡起着举足轻重的作用。然而，随着人类活动的加剧，气候变化、海洋污染等问题接踵而至，冷水珊瑚礁正面临着前所未有的生存危机。就像《昆明 - 蒙特利尔全球生物多样性框架》中所强调的，保护生物多样性迫在眉睫，而准确评估冷水珊瑚礁的健康状况则是守护它们的关键一步。以往，评估冷水珊瑚礁的方法存在诸多问题。传统的手动处理方式不仅耗时费力，而且容易受到人为因素的影响，导致结果缺乏一致性和可重复性。想象一下，研究人员需要花费大量时间观看冗长的 ROV（遥控潜水器）视频，在疲劳和注意力不集中的情况下，很容易遗漏重要信息。

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 巧用两阶段模型优化野生动物研究中的机器学习分类器：以减少披肩鸡误判为例

  在野生动物监测领域，传统的人工监测方式不仅耗时费力，还难以覆盖广阔的地理区域和长时间的监测周期。随着科技的进步，被动声学监测（PAM）技术应运而生。它借助自主录音单元（ARUs），能够持续或按固定计划记录声音数据，为野生动物研究提供了丰富的信息来源。与此同时，机器学习（ML）技术的发展，使得从海量的声学数据中自动检测目标野生动物信号成为可能。然而，ML 分类器存在的误报问题却给野生动物研究带来了困扰。误报会导致生态模型出现偏差，进而影响野生动物的管理和保护决策，使得这些努力可能误入歧途。为了解决这一问题，来自国外的研究人员开展了一项针对披肩鸡（Bonasa umbellus）的研究。披肩鸡是北

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 创新声学监测工具：精准捕捉入侵蔗蟾蜍踪迹，守护生态健康

  在生物多样性保护的大战场上，入侵物种可谓是 “头号劲敌”。它们悄无声息地跨越地理界限，肆意破坏当地生态系统的平衡，给全球生态环境带来了沉重打击。就拿蔗蟾蜍来说，自 1935 年入侵澳大利亚后，迅速在北部地区扩散，横跨多个州，所到之处，本土生物苦不堪言。蔗蟾蜍被列为世界百大最恶劣入侵物种之一，它繁殖能力超强，还能分泌毒液，许多本土动物因误食而丧生，对澳大利亚的生物多样性造成了深远的负面影响。传统的监测手段在面对蔗蟾蜍这类入侵物种时，往往力不从心。而被动声学监测（PAM）技术的出现，本为入侵物种监测带来了新希望。PAM 通过声学记录仪捕捉环境声音，以此来追踪物种踪迹，具有成本低、可连续监测等优点，

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 深度学习助力珊瑚礁监测：基于 YOLOv8 与 DeepSORT 的创新系统

  在广袤的海洋世界里，珊瑚礁宛如绚丽的海底花园，不仅是众多海洋生物的家园，还在维持生物多样性、保护海岸线、保障食物安全以及推动旅游业发展等方面发挥着至关重要的作用。然而，如今这些美丽的珊瑚礁正面临着前所未有的危机。人类活动和气候变化的双重夹击，使得珊瑚礁不断衰退。海水温度持续上升，海洋酸化日益严重，导致珊瑚大面积白化，脆弱的珊瑚骨骼也逐渐被削弱，死亡率急剧增加。同时，农业径流、污水排放以及海洋垃圾带来的污染，让有害的营养物质和化学物质肆意蔓延，助长了藻类和病原体的过度生长。过度捕捞更是打破了珊瑚礁生态系统的平衡，让它们变得愈发脆弱。面对这些严峻的挑战，传统的珊瑚礁监测方法却显得力不从心。潜水员实

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 利用海龟面部双侧相似性提升AI驱动的照片识别系统性能

  在野生动物保护领域，海龟个体识别长期依赖其头部鳞片的独特几何图案。传统photo-ID技术严格遵循侧向特异性原则——仅比对相同侧面（左vs左或右vs右）的照片，这种限制导致当数据库仅存相反侧面影像时，约50%的识别机会被被动放弃。更棘手的是，野外拍摄条件不可控，公民科学提交的数据往往存在侧面不全的问题。捷克技术团队联合希腊、法国学者在《Ecological Informatics》发表的研究，通过AI技术首次打破了这一僵局。研究采用四种跨年度数据集（Zakynthos-Loggerheads等），涵盖蠵龟(Caretta caretta)、绿海龟(Chelonia mydas)和玳瑁(Eret

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 高分辨率遥感影像与改进 YOLOv8 模型：长江口鳗苗捕捞监测新利器

  在浩瀚的海洋生物世界里，日本鳗（Anguilla japonica）的生存繁衍一直充满着神秘色彩。作为一种降河洄游性鱼类，成年日本鳗在繁殖季节会历经千辛万苦，从淡水栖息地长途跋涉数千英里，前往位于西太平洋菲律宾海，尤其是马里亚纳群岛附近深海区域的产卵地。它们在那里完成繁殖使命后便会死去，而孵化出的幼体则借助北赤道流，开启漫长的旅程，逐渐向中国东南沿海迁移。在这个过程中，幼体历经多次蜕变，最终在广东沿海附近变成玻璃鳗，随后沿着福建、浙江沿海，到达长江口及邻近北部沿海河口 。然而，尽管鳗鱼人工养殖技术已较为成熟，但由于鳗鱼特殊的生活习性和复杂的生命周期，人工模拟其繁殖环境困难重重，至今仍无法实现大

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 迭代优化，提升传粉者生态空间决策支持系统的可用性与实用性

  在大自然的生态舞台上，传粉者可是一群至关重要的 “演员”。大约 80% 的开花植物都依赖蜜蜂等动物传粉者来传播花粉，进而实现种子和果实的生产，它们对于维持食物网和生态群落的稳定起着不可或缺的作用。然而，如今传粉者的数量却在全球范围内出现了下降趋势，这可让众多利益相关群体忧心忡忡。像养蜂人、种植者、保护主义者、城市规划者、土地管理者以及普通民众等，都渴望能够更好地管理和保护传粉者种群。造成传粉者数量减少的 “罪魁祸首” 主要有栖息地退化和气候变化等因素。栖息地退化使得传粉者的筑巢场所减少，可食用的开花植物多样性和数量降低，还增加了它们接触农药的风险；而不断变化的天气和气候模式，也极大地影响了传粉

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 基于无人机激光雷达估算耐用桉树单木胸径和生物量：助力葡萄酒产业碳中和

  在新西兰，葡萄酒产业是经济发展的重要力量，然而其葡萄园的碳足迹却成了 “成长的烦恼”。传统葡萄园使用的经有毒的铜铬砷（CCA）处理的松木支柱，不仅在废弃处理时困难重重，还与产业追求的碳中和目标背道而驰。为了应对这一困境，人们开始尝试种植快速生长、耐旱且天然耐用的桉树作为替代。但桉树人工林的碳固存能力究竟如何，却一直是个未解之谜。要想精准估算桉树人工林的碳储量，以往依赖的实地破坏性采样测量地上生物量（AGB）的方法，既耗时又费力，而且在偏远、植被茂密的地区，更是难以高效开展。虽然有一些异速生长方程可以作为替代手段，但其准确性常因地区差异和物种特性大打折扣。在此背景下，利用无人机激光雷达（LiDA

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 基于卫星图像处理的甲烷时空格局分析与预测：创新方法洞察环境变化

  甲烷（CH₄）是一种对全球气候有着重大影响的温室气体。自工业革命以来，它对人为导致的全球变暖贡献约 25% 。尽管其在大气中的寿命比二氧化碳（CO₂）短，但在 100 年的时间尺度上，它的全球变暖潜能是二氧化碳的 25 倍多。甲烷的主要来源包括湿地排放等自然过程以及化石燃料开采、农业和废物管理等人为活动。在像卡塔尔这样依赖天然气生产的干旱地区，准确了解甲烷的动态变化，对于制定合理的环境政策和减排策略至关重要。然而，传统的甲烷监测面临诸多挑战。在干旱地区，地面监测站点稀疏，存在数据缺口、特定区域空间分辨率低以及大气变化导致的数据不一致等问题。以往的研究虽利用遥感技术检测甲烷 “超级排放源” 和追

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 基于物种与环境特异性训练的AI模型提升沙漠大角羊野生动物监测性能研究

  论文解读在野生动物保护领域，红外触发相机（motion-activated cameras）已成为非侵入性监测的核心工具，但海量图像的人工处理效率低下且成本高昂。尽管人工智能（AI）技术被寄予厚望，但现有通用模型在特定物种（如沙漠大角羊）识别中的表现常因训练数据与环境不匹配而受限。例如，广谱模型CameraTrapDetectoR虽能识别168种北美物种，但对沙漠大角羊的误检率（FNR）高达82.12%，严重制约了其在干旱区生态研究中的应用。为突破这一瓶颈，来自美国国家公园管理局（NPS）与加州鱼类野生动物部（CDFW）的研究团队联合开发了专一型AI模型deep_sheep。该研究通过系统分析

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 融合时空数据：精准评估土地表面脆弱性，为生态治理筑牢根基

  在全球生态环境日益复杂的当下，土地表面作为陆地生态系统与外界环境交互的关键界面，其脆弱性评估对理解生态系统响应环境变化的机制至关重要。然而，目前关于土地表面脆弱性的定量研究相对薄弱，特别是在动态变化方面。传统的研究方法往往无法全面捕捉土地表面在不同时间尺度下的变化特征，难以深入探究其与人类活动、自然因素之间的复杂关系。例如，一些静态评估指标虽然能在特定时刻提供脆弱性信息，但缺乏时间维度上的可比性，无法反映长期趋势和演变模式。在这样的背景下，开展一项全面、深入的土地表面脆弱性研究迫在眉睫。为了填补这一研究空白，国内研究人员针对呼和浩特 - 包头 - 鄂尔多斯 - 榆林（HBOY）城市群开展了相关

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

• 从水下到无人机：多尺度知识蒸馏技术助力珊瑚礁精准监测

  珊瑚礁是地球上生物多样性最为丰富的生态系统之一，它们不仅为众多海洋生物提供栖息地和繁殖场所，还像忠诚的卫士一样，作为天然屏障保护海岸线免受侵蚀和极端天气的侵害，同时在渔业、旅游业以及潜在的医药研发等方面发挥着重要作用。然而，如今珊瑚礁正遭受着前所未有的危机。人类的一系列活动，如破坏性和非法的捕鱼行为、排放的化学污染物以及沿海地区的过度开发，都在一步步侵蚀着珊瑚礁的生存环境。而气候变暖导致的海洋酸化，更是让珊瑚礁面临着大规模白化和栖息地丧失的严峻挑战。为了更好地保护珊瑚礁，科学家们急需一种高效、精准的监测方法。在此背景下，国外研究人员开展了相关研究，旨在为珊瑚礁的监测和保护提供科学依据。该研究成

  来源：Ecological Informatics

  时间：2025-05-08

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