利用卫星图像对海鸟栖息地规模进行实地验证：以阿德利企鹅为例进行的测试

《Remote Sensing in Ecology and Conservation》：Ground-truthing of satellite imagery to assess seabird colony size: A test using Adélie penguins

　　阿德利企鹅 colonies通过高分辨率卫星影像（VHR）的粪便面积估算，发现与繁殖对数量高度相关（R2=0.98），但年内变异大，需至少44%的繁殖对数量下降才能95%置信检测到变化。地形参数影响不显著，但新旧粪便区分困难导致监测敏感性不足，强调地面验证的必要性。

　　随着科技的发展，卫星遥感技术在野生动物监测中的应用越来越广泛。特别是非常高的分辨率（VHR，0.3至0.6米）卫星影像，为在偏远且难以实地访问的地区进行生态调查提供了新的可能。Adélie企鹅作为南极生态系统中的重要物种，其种群动态与海洋环境变化密切相关。这些企鹅不仅是南极食物链中的关键捕食者，同时也是其他物种如豹海豹和南极银鱼等的猎物。因此，监测Adélie企鹅种群变化对于理解南极生态系统的整体健康状况具有重要意义。然而，如何利用VHR影像来准确评估种群数量变化仍然是一个挑战，尤其是在年际波动的检测方面。

VHR影像在评估Adélie企鹅数量方面的潜力尚未被充分探索。尽管已有研究表明，通过影像分析可以有效地估算企鹅种群数量，但如何通过影像数据来检测种群数量的年际变化仍需进一步研究。这一问题的解决对于将种群动态与海洋环境变化联系起来至关重要。本研究通过对四个位于罗斯海的Adélie企鹅栖息地的影像数据进行分析，探索了VHR影像在种群变化检测方面的应用。这些栖息地代表了全球Adélie企鹅种群的大约10%，包括罗斯岛上的三个栖息地：Cap Crozier、Cap Bird和Cap Royds，以及Inexpressible岛上的一个栖息地。研究使用了2009年至2021年间的影像数据，旨在评估通过影像分析得到的粪便面积与实际种群数量之间的关系，并进一步探讨影像数据对年际变化的敏感性。

研究团队采用监督的基于对象的支持向量机（SVM）分类方法，从30幅VHR影像中提取粪便面积。这些影像数据涵盖了不同年份的观察结果，研究者还结合了已知的种群数量数据，以评估影像数据与实际种群数量之间的相关性。在分析过程中，研究团队考虑了多种空间参数，包括地形的平均坡度、坡向以及粪便区域的周长与面积比。这些参数的引入旨在更好地理解不同栖息地的特征如何影响粪便面积的估算。

研究发现，粪便面积与同时期的繁殖对数量之间存在高度相关性，表明VHR影像可以有效地区分不同规模的企鹅群落。然而，研究也指出，由于每个栖息地内部的变异较大，仅凭粪便面积难以检测到种群数量的细微变化。例如，要达到95%的置信度，种群数量需要减少44%才能被影像数据可靠地识别。这一结果表明，尽管VHR影像在检测种群数量的显著差异方面具有优势，但其对年际波动的敏感性有限，这可能与新鲜粪便与往年粪便的难以区分有关，以及环境因素如风化作用对粪便覆盖范围的影响。

此外，研究还探讨了影像数据在预测种群数量方面的有效性。通过交叉验证，研究团队发现其最佳模型具有较高的预测能力，能够根据粪便面积准确估算繁殖对数量。然而，模型的预测能力在不同栖息地之间存在差异，尤其是在坡度和周长与面积比（PAR）方面，这些参数对粪便面积的影响不显著，可能由于样本量较小或这些因素在不同栖息地间的变异性较大。因此，研究建议未来需要更多的数据和更广泛的样本覆盖，以进一步验证这些参数对粪便面积的影响。

研究还强调了地面验证在利用VHR影像进行野生动物监测中的重要性。尽管影像技术在提高监测效率和安全性方面具有显著优势，但其准确性仍需通过实地调查进行校准。特别是在处理大规模数据时，影像数据可能会受到多种因素的影响，如天气条件、光照变化、观察者偏差等，这些都会导致估算结果的不确定性。因此，结合地面数据进行校正，是确保影像监测结果可靠性的关键。

总体而言，这项研究为利用VHR影像进行Adélie企鹅种群监测提供了重要的参考。尽管影像技术在种群数量估算方面表现出色，但其在年际波动检测中的敏感性仍然有限。研究结果表明，影像数据在反映种群变化时，需要较大的数量变化才能达到较高的置信度。因此，对于需要精确监测的区域，结合地面数据进行校验是不可或缺的。此外，研究还指出，未来需要更多的数据和更广泛的样本覆盖，以更好地理解不同因素对粪便面积的影响，并提高影像监测的准确性和可靠性。