生物多样性监测怎么做？红外相机与 AI 识别的落地口径

结论先行：生物多样性监测按五步走：点位布设、数据回收、AI 识别、人工复核、入库分析。红外相机常见布设密度为每 1 至 5 平方公里 1 台；AI 识别结果必须人工复核后才能计入物种名录，这是数据可信的底线。

要点速览

• 五步闭环：布点、回收、识别、复核、入库
• 相机密度常见 1 台/1–5 平方公里
• AI 识别准确率在常见类群可达 85%–95%
• 关键物种复核率建议 100%
• 数据要能导出为物种、点位、时间三元组

点位怎么布

按海拔梯度、植被类型与水源分布分层布设，优先覆盖兽类活动通道与林下开阔地。相机架设高度以目标动物体高为准，避免正对太阳与频繁人为干扰的路口。

AI 识别靠不靠谱

对常见大中型兽类与雉类，成熟模型在良好画面下可达到 85% 至 95% 的识别准确率；对小型啮齿类、夜行性动物与遮挡画面，准确率明显下降。工程上不要把 AI 当裁判，要当筛子：先用 AI 把海量空拍筛掉，再让人看剩下的。

监测结果怎么用

至少产出三样东西：物种名录与变动、关键物种的活动节律与分布、人为干扰频次。这三样能支撑保护成效评估，也能回答保护区里到底有什么这类高频问题。

延伸阅读：同类问题与相邻做法

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