创新的人工智能方法以前所未有的精度对红树林物种进行分类

红树林生态系统对于生物多样性和减缓气候变化至关重要，但由于其物种组成复杂，在监测和保护方面面临挑战。一项新研究引入了一种人工智能驱动的方法，可以非常准确地对红树林物种进行分类，这可能会改变保护工作。

红树林对于生物多样性、减缓气候变化和海岸保护至关重要，但面临着气候变化和人类活动的威胁。传统的监测方法无法准确捕捉其复杂的特征。先进的机器学习算法与多源遥感数据的结合提供了一种有希望的解决方案。基于这些挑战，必须进行深入研究以开发更精确、更有效的红树林物种分类技术，这可以显著加强保护和恢复工作。

中国科学院的研究人员使用 XGBoost 集成学习算法开发了一种新颖的红树林物种分类框架，该框架于 2024 年 6 月 6 日发表在《遥感杂志》上。该研究(DOI：10.34133/remotesensing.0146)结合多源遥感数据，使红树林物种测绘的精度有了显著提高。

该研究利用 WorldView-2、OrbitaHyperSpectral 和 ALOS-2 卫星数据考察了中国湛江红树林国家级自然保护区。研究人员提取了 151 个遥感特征，并设计了 18 种分类方案来分析数据。通过将这些特征与 XGBoost 算法和递归特征消除相结合，他们实现了令人印象深刻的 94.02% 的分类准确率。多光谱、高光谱和合成孔径雷达数据的整合在区分六种不同的红树林物种方面被证明是非常有效的。这种方法表明，与单一来源的数据相比，组合数据源显著改善了分类结果。这项研究强调了先进的遥感技术和机器学习算法在加强生态监测和物种分类方面的潜力，为未来红树林保护的研究和实际应用提供了一个强大的框架。

该研究的通讯作者王俊杰博士强调了这项研究的潜在影响，他表示：“我们的研究结果不仅推动了红树林物种分类领域的发展，而且还促进了人工智能在生态保护中的更广泛应用，为环境科学家和政策制定者提供了一个强大的工具。”

这个人工智能框架的应用范围不仅限于物种分类，还提供了对红树林健康、生态系统动态的洞察，并有助于评估退化和恢复工作。这项研究的影响深远，支持全球范围内的可持续发展和保护举措。

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