伟大的障碍礁可以被无人机监控吗？

The Queensland University of Technology’s (QUT) remote sensing and unmanned aerial vehicle experts are partnering with the Australian Institute for Marine Science (AIMS) to test whether small drones, machine learning and specialised hyperspectral cameras can monitor the Great Barrier Reef more efficiently and in more detail than manned aircraft and satellite surveys.

大约是日本的大小，巨大的障碍礁是在3,000礁左右的房屋伸展2,300公里，使用传统方法调查缓慢且昂贵。QUT的项目领袖副教授Felipe Gonzalez表示，该团队在淡水60米处的大堡礁海洋公园调查了三个珊瑚礁，同时潜水员从水下记录了珊瑚漂白的精确水平。

“By taking readings from the air and verifying them against the AIMS data from below the surface, we are teaching the system how to see and classify bleaching levels,” said Professor Gonzalez an aeronautical engineer from QUT’s Institute for Future Environments and Australian Centre for Robotic Vision.

捕获的图像给出了大约9cm的空间分辨率，足以检测单个珊瑚漂白。无人机也可以在一天中覆盖更多区域，而不是潜水调查，并且可以快速部署。以前已经使用卫星和空中衍生的高光谱图像研究了珊瑚礁，但基于无人机的调查可能是优势的，因为它们没有云盖和高成本的局限性。

新的空中系统的关键是小型化的高光谱相机，直到最近是如此大而昂贵的只有卫星和载人飞机可以携带它们。与传统的相机不同，这些无人机安装的高光谱相机在光谱的可见和近红外部分中捕获270条带，比人眼可以看到和以超高分辨率的方式提供更详细的细节。

一旦捕获图像，必须处理它们。为了加快图像的解释，Gonzalez和他的团队正在构建一个人工智能系统，该系统识别和分类了镜头内对象的不同光谱模式。“每个对象都会让唯一的超光谱签名，如指纹。沙子的签名与珊瑚的签名不同，同样地，脑珊瑚与软珊瑚不同。更重要的是，单独的珊瑚菌落将在其漂白水平变化时发出不同的高光谱签名，因此我们可能会随着时间的推移跟踪各个珊瑚的这些变化。我们数据库中的指纹越多，系统更准确和有效。“