“以前蹲在山里认植物，现在无人机飞一圈，AI就能告诉我这片山头有几棵茶树、几片竹林！”在溧阳天目湖镇的丘陵间，江苏省常州环境监测中心（以下简称常州中心）的技术人员正操作着搭载多光谱相机的无人机，为植被多样性监测插上“智慧翅膀”。这项突破传统人工调查模式的创新技术，正让生物多样性监测从“肉眼识别”迈向“智能分析”新时代。

　　

　　传统监测痛点多？常州用“黑科技”破局

　　

　　植被多样性监测是生态保护的“眼睛”，但传统人工调查耗时耗力——爬山路、辨物种、记数据，一个样点就要花上大半天，遇上相似植物还容易“傻傻分不清”，工作效率难以提升。为此，常州中心充分发挥首批国家生态质量综合监测站科研平台优势，大力开展技术融合创新，将无人机遥感与AI深度学习技术结合，在溧阳横塘村丘陵山地打响了“空地协同”监测的“第一枪”。

　

 

 

　　图1  监测人员采用无人机遥感+AI模型开展植被多样性监测现场

　　

　　无人机+AI模型：让植被“无处可藏”

　　

　　给无人机装上“可见光+多光谱”双摄像头，就等于可以给植被拍张“彩色CT”。常州中心研究团队通过采集茶树、杨梅、竹林等6类植物的323个样本点数据，融合5维光谱特征，训练出两种“AI识别模型”：深度卷积神经网络，精准度碾压传统算法。对比随机森林模型，深度学习模型总体精度提升32.1%，Kappa系数高达99.7%！尤其在识别竹阔混交林等复杂植被时，误判率大幅降低。研究人员形象比喻：“就像让AI同时看懂植物的‘肤色’（光谱）和‘身材’（空间形态），传统模型只能看‘肤色’，自然容易认错人。”季节差异揭秘，冬春季是“最佳识别期”。研究发现，竹林四季“颜值稳定”，AI识别无压力；茶树冬春常绿特征明显，与落叶林形成光谱反差，但夏秋易混淆；杨梅树冬季冠层颜色独特，夏季杂草干扰大，冬春识别更准。经济林VS次生林，分类效果两重天。茶树规则条带状分布、杨梅树离散生长，AI能轻松“点名”；但次生林中植被混杂，部分类型仍需人工复核。研究人员坦言：“这就像AI能认出超市货架上的苹果，但野外的野果还得多教几次。”

　　

　　图2  不同季节的监测区域影像的植被分类结果

 

　　勾画蓝图：从“溧阳试点”到“全域覆盖”

　　

　　“下一步，我们要让AI模型更‘聪明’！”研究团队透露三大计划：一是打造“植物身份证”库。细化样本标签，记录每株植物的经纬度、生长阶段，解决“同物异谱”难题。二是锁定“黄金识别期”。增加冬春季无人机飞行频次，捕捉植被光谱差异最明显的时刻。三是模型“扩编”行动。从溧阳丘陵拓展到整个宜溧山区，最终构建覆盖全省的“空天地”一体化监测网络。

　　当无人机划过青翠山峦，当AI算法解码植被密码，常州正用科技之力为生物多样性保护装上“智慧引擎”。从“人跑腿”到“数跑路”，从“看得到”到“看得准”，这场监测技术的革新，不仅守护着绿水青山，更书写着人与自然和谐共生的“常州答案”！