MapLab：给予大坝的人工智能 - 彭博社

海狸曾濒临灭绝，如今正在复苏。

摄影师：特洛伊·哈里森/时刻RF海狸是河流恢复中不可或缺的合作伙伴，因为它们独特的增加水库容量和支持其他淡水物种的能力。但在许多世纪里，它们并没有被重视。欧洲殖民者在毛皮贸易时期捕捉海狸以获取毛皮，到了20世纪初，这些动物在北美几乎被猎杀到灭绝。湿地被改造成农田也导致了海狸数量的下降。

科学家们后来认识到海狸对环境的丰富益处，海狸正在慢慢回归。但海狸回归的地点和数量很难说清楚。明尼苏达大学地理学教授艾米莉·费尔法克斯研究海狸如何与生态系统互动，她正在利用人工智能和卫星图像来解决这个问题。“如果我要亲自访问我研究中包括的每个海狸池塘，那将花费我很多很多年的时间，”她说。“遥感技术让我能更有效地利用时间。”

展示海狸筑坝的多样形状、大小和景观设置的一组选择。来源：艾米莉·费尔法克斯等人，《EEAGER：用于在卫星和航空图像中查找海狸群的神经网络模型》，《地球物理研究杂志：生物地球科学》（2023年）与Google和犹他州立大学的研究人员合作，2023年，费尔法克斯建立了一个神经网络模型，能够检测到海狸在景观上的活动。该人工智能最初在美国西部的卫星图像中训练，大约有15,000个先前确定的水坝位置，AI最初寻找的形状包括沿着中心带交织的蜿蜒线条，即横跨河流的水坝，后来开始注意到海狸的运河。“它们看起来像是从池塘向洪泛平原辐射出去的小微型溪流，”费尔法克斯说。“它们给海狸湿地带来了一种羽毛般的外观。”

彭博社CityLab世界最快列车服务计划推迟，日本放弃2027年目标纽约市拖欠的房产税飙升，没有支付激励措施在昂贵的纽约市郊区与贫困作斗争的市长将棒球场作为市中心发展的新提议最终，该人工智能的召回率为63% - 意味着，例如，在100个已知的海狸水坝中，该人工智能能够正确识别其中的63个。这意味着该人工智能也会产生大量的误报，例如，该模型坚信是水坝的郊区死胡同。但这些很容易手动筛选出来。

在面板A中，显示了一个未标记和未识别水坝的景观。在面板B中，同一区域显示了手动突出显示的水坝，呈淡白色。在面板C中，显示了AI模型识别的水坝，呈淡蓝色。来源：Emily Fairfax等人，《EEAGER：用于在卫星和航空图像中查找河狸建筑的神经网络模型》，《地球物理研究杂志：生物地球科学》（2023年）。Fairfax正在继续完善这一模型，并在不同类型的景观上进行测试，结果比她预期的要好。她和她的团队最近在加拿大阿尔伯塔省的伍德水牛国家公园的卫星图像上运行了这款人工智能，那里的河狸水坝比西部多山地区的要大得多，水道也不那么直线。这个模型表现不错。“我对它已经有多么具有普适性感到印象深刻，尽管我们以前没有在那样的地方对它进行训练，”她说。

这个工具的成功 - 研究团队可爱地称之为EEAGER，并在去年的《JGR生物地球科学》中描述 - 已经引起了美国各地的土地管理者和研究人员的关注。随着西部严重的森林大火和干旱变得越来越普遍，河狸水坝可以帮助储存水源，并为野生动物创造避难所，Fairfax说。了解它们在大范围内的分布可以帮助支持和保护河狸 - 并帮助其他物种，包括人类，适应气候变化。“很容易忽视它们，但它们是北美第二强大的景观工程师，”她说。“如果我们在这片土地上有更多的河狸，景观会变成什么样子呢？”

— Laura Bliss

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