記者 吳昱賢／報導
面臨盜獵、棲息地破壞等危機，非洲象族群數量一直不斷下降，根據世界自然基金會（WWF）的資料，非洲象總數已經不到4萬頭，許多人都想盡辦法保護牠們。最近英國牛津大學和巴斯大學研究人員開發出一種利用人造衛星影像來計算大象數量的方法，能夠準確掌握大象的位置，不僅精確度極高，還不受天氣限制影響，能夠成為保育工作的最佳利器。
綜合外媒報導，掌握動物族群數量是保育工作中不可或缺的一環，根據12月底發表在《Remote Sensing in Ecology and Conservation》期刊的一篇研究，有一群英國學者研發出一套技術能夠精準掌握大象族群數量，他們利用人造衛星影像加上機器學習技術，達成的精確度等同於人工辨識結果。
目前，最常見的大象族群調查方法是搭乘低空飛行的飛機進行空中計數，然而空中勘測的觀察員不僅容易筋疲力盡，還會受到能見度低的阻礙，此外空中勘測的費用高昂。研究作者、巴斯大學的電腦科學家Olga Isupova博士說：「如果我們要拯救這個物種，準確的監測是不可或缺的，這項技術完美的解決了過去勘測的許多限制。」
該計畫由英國牛津大學與巴斯大學聯合研究，他們先將1千多張經過演算法處理、衛星拍攝到的大象照片丟入電腦中，透過機器學習，電腦已經能夠從單純一張衛星圖片中找到大象的位置，即便是在複雜的地理景觀如樹木、灌木等地方，演算法還是能精準的算出大象的數量。
研究人員指出，這種方法是未來非常有潛力的工具，可以用來調查各種瀕危野生動物的數量，由於該技術可以在幾分鐘內掃描大片土地，人們不再需要搭乘低空飛行的飛機，逐一計算動物數量。研究團隊表示，這項研究的目的，主要是希望通過有效監測，隨時掌握非洲象（Loxodonta africana）族群的數量，確認保育工作是否有成效。
研究人員使用了美國空間技術公司Maxar開發的人造衛星WorldView-3所拍攝的影像，衛星每隔幾分鐘就能收集5000多平方公里的影像，消除了重複計算的風險，即便陸地被雲層遮住，只要等到第二天，衛星又能拍到清楚的影像。針對這項機器學習技術，Maxar發表聲明表示：「這項技術不需要深入動物棲地，動物能夠不受干擾，而且在數據收集期間不會危及人類的安全。更重要的是，以前無法進入的地區我們也能夠進行調查，不再需要申請許可證、簽證等，這對保育工作來說十分重要。」
這項研究並不是第一個使用衛星影像和演算法監測物種的研究，但它是第一個可靠地監測動物在「異質景觀」中移動的研究，簡單地說，這項研究能夠監測大象在開放草地、林地、灌木叢的行蹤，不再受到單一地景的限制。Isupova博士表示：「同類型的工作已經有人用鯨魚實驗過了，因為海底都是藍色的，所以在進行運算的難度小很多。」
Isupova博士認為，未來這項技術具有極高發展性，她解釋：「衛星影像解析度每隔幾年就會提高一次，每提高一次我們就能看到更小的東西，更詳細的東西。」Isupova表示，人們必須不斷地研究、尋找最先進的系統，才能更有效率地拯救受威脅的動物。
