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第65章 科技助力野生动物保护 追踪与守护（第2页）

通过对大量声音数据的分析，研究人员发现了一些新的物种，同时也了解到不同物种在不同季节、不同时间段的活动规律。

例如，某些夜行性鸟类在特定的夜晚时段会发出独特的叫声，这为研究它们的生态习性提供了重要线索。

对于一些濒危物种，被动声学监测系统可以实时监测其种群动态。

比如，朱鹮是一种极度濒危的鸟类，通过在其栖息地设置被动声学监测设备，能够及时掌握朱鹮的活动范围和数量变化，一旦发现异常情况，保护人员可以迅速采取措施。

声学识别技术

随着人工智能技术的发展，声学识别技术在野生动物保护中得到了越来越广泛的应用。

声学识别技术利用深度学习算法，对大量已知动物的声音样本进行学习和训练，建立声音模型。

然后，将实时监测到的声音与模型进行比对，实现对动物种类的准确识别。

声学识别技术不仅能够识别常见的动物声音，还能区分不同个体的声音特征。

例如，座头鲸会发出独特的“歌声”

，每头座头鲸的“歌声”

都有其独特的频率和节奏。

通过声学识别技术，可以对每头座头鲸进行个体识别，跟踪它们的迁徙路线和社交行为。

这对于研究座头鲸的种群结构和保护策略具有重要意义。

此外，声学识别技术还可以与其他监测技术相结合，如与GpS追踪项圈配合使用。

当GpS追踪项圈监测到动物进入特定区域时，声学识别系统可以同时启动，记录该区域内动物的声音信息，进一步丰富对动物行为和生态环境的了解。

影像监测：记录野生动物的生活

红外相机陷阱

红外相机陷阱是一种自动触发的相机设备，通常安装在野生动物经常出没的地方，如动物的饮水点、觅食路径等。

当有动物经过时，相机内置的红外传感器会感应到动物的体温，自动触发快门，拍摄动物的照片或视频。

红外相机陷阱在野生动物研究和保护中发挥了重要作用。

在我国的秦岭地区，通过大量布设红外相机陷阱，拍摄到了许多珍稀野生动物的珍贵影像，如野生大熊猫、金丝猴、羚牛等。

这些影像不仅为科学家研究动物的行为习性提供了直观的资料，还让公众更加了解这些珍稀物种的生活状态，增强了公众的保护意识。

红外相机陷阱还可以用于监测动物的种群数量变化。

通过对不同区域、不同时间段拍摄的照片进行分析，统计动物的个体数量和出现频率，从而估算出种群规模。

这种非侵入式的监测方法不会对动物造成干扰，能够获取较为准确的种群数据。

智能影像分析技术

随着拍摄到的野生动物影像数据越来越多，如何高效地分析这些数据成为一个挑战。

智能影像分析技术应运而生，它利用计算机视觉和深度学习算法，对大量的野生动物影像进行自动分析。

智能影像分析技术可以识别影像中的动物种类、数量、行为动作等信息。

例如，通过对一段非洲草原的视频进行分析，能够准确统计出视频中狮子、斑马、长颈鹿等动物的数量，并判断它们是在觅食、休息还是在进行社交活动。

这种技术大大提高了影像分析的效率和准确性，节省了大量的人力和时间成本。

此外，智能影像分析技术还可以对动物的个体特征进行识别，如通过识别老虎身上独特的条纹图案、大象的耳朵形状等，实现对个体的精准识别。

这对于研究动物的家族关系、领地行为等具有重要意义。

反偷猎技术：打击非法捕猎行为

智能围栏与预警系统

在一些野生动物保护区，智能围栏被广泛应用。

智能围栏采用先进的传感器技术和通信技术，能够实时监测围栏的状态。

一旦有非法入侵行为，如围栏被破坏或有人翻越，传感器会立即发出警报，并将信息传输到保护区的监控中心。