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设备与工具该统计是艰巨的。大堡礁长2,300公里，包括2,900个珊瑚礁，面积超过344,000平方公里，是世界上最大的生物有机体和联合国教科文组织世界遗产。
来自布里斯班昆士兰科技大学(QUT)的一组研究人员正在监测位于澳大利亚东北部海岸附近的珊瑚礁 ， 以寻找降解迹象，例如由工业活动和全球变暖等各种环境压力引起的漂白。
由QUT副教授Felipe Gonzalez领导的团队正在与澳大利亚海洋科学研究所(AIMS)合作，该研究所多年来一直监测珊瑚礁的健康状况。AIMS使用飞机，水下调查和NASA卫星图像来收集特定珊瑚礁状况的数据。但是这些方法具有缺点，包括卫星图像的分辨率相对较低以及固定翼飞机和直升机的操作成本高。
所以Gonzalez正在使用现成的无人机改装来携带高分辨率数码相机和高光谱相机。监测工作是在距离海岸15至70公里的水域巡逻。无人机在礁石上方60米处飞行，高光谱摄像机捕获距离水面不到3米的珊瑚礁数据。这大大扩展了覆盖范围，有助于验证AIMS的发现。
Gonzalez解释说，数码相机用于建立正在研究的单个珊瑚礁的传统3D模型。但是这种传统相机只能 从三个光谱通道捕获光 ：红色，绿色和蓝色覆盖电磁光谱的380到740纳米部分。相比之下，高光谱相机收集270个光谱带的反射光。
高光谱成像大大提高了我们根据其光谱特性监测珊瑚礁状况的能力，”Gonzalez说。“这是因为构成珊瑚礁环境的每个组成部分 - 水，沙子，藻类等 - 都有自己的光谱特征，漂白和未漂白的珊瑚也是如此。”
但是珊瑚礁覆盖范围的扩大和收集数据的丰富性给团队带来了新的挑战。虽然AIMS潜水员可以在水下会话中收集珊瑚礁上40个不同点的信息，但只有一个高光谱图像提供了超过4,000个数据点。因此，单个无人机飞行可以积累数千兆字节的原始数据，必须进行处理和分析。
在最初处理数据时，团队使用了PC，自定义软件工具和QUT的高性能计算机，这个过程耗时数周，并且大量使用了计算机的运行时间。
因此，该团队申请并获得了一份用于地球资助的Microsoft AI，该计划为研究全球环境挑战的研究人员提供 了软件工具，云计算服务和AI深度学习资源。
“现在我们可以在云中使用微软的AI工具来补充我们自己的工具并快速标记不同的光谱特征，”Gonzalez说。“因此，根据数据，处理以前的无人机扫描需要花费三到四周的时间，现在需要两到三天。”
这种数据处理的加速是至关重要的。如果花了一年或更长的时间才让团队能够告诉AIMS珊瑚礁的某一部分正在快速退化，那么拯救它可能为时已晚。
“通过及早获知，政府可以采取更快的行动来保护珊瑚礁的濒危区域，”冈萨雷斯补充说。
他指出，高光谱成像的使用现已成为各个领域遥感的一个增长领域，包括农业，矿物测量，测绘和水资源的定位。
例如，他和QUT的同事也在使用该技术来监测可能受病原体，真菌或蚜虫影响的森林，小麦作物和葡萄园。
与此同时，在接下来的两个月里，冈萨雷斯将继续处理从珊瑚礁收集的光谱数据; 然后在9月，他将开始第二轮无人机飞行。
“我们的目标是回到四个珊瑚礁，AIMS已经研究过监测任何变化，”他说，“然后将监测扩展到新的珊瑚礁。”
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