利用人工智能和iNaturalist，科学家们建立了一份迄今为止关于加州植物最高分辨率的地图之一。

在深度学习的帮助下，加州大学伯克利分校的科学家利用来自iNaturalist应用程序的公民科学数据，创建了迄今为止加利福尼亚植物分布最详细的高分辨率地图。

iNaturalist是一款广泛使用的手机应用程序，最初由加州大学伯克利分校的学生开发，允许人们上传植物、动物或其他任何生命体的照片及其地理位置数据，并通过众包的方式确定其身份。该应用目前在全球拥有超过800万用户，这些用户总共上传了超过2亿条观察记录。

研究人员使用了一种名为卷积神经网络的人工智能，这是一种深度学习模型，将加利福尼亚州植物的公民科学数据与该州高分辨率遥感卫星或飞机图像进行了关联。该网络发现了相关性，并用于预测加州2,221种植物目前的分布范围，精确到几平方米的尺度。

植物学家通常通过仔细列出某个区域内所有的植物种类来构建高质量的物种分布图，但这在除少数小型自然保护区或国家公园以外的地方是不可行的。相反，一种名为Deepbiosphere的人工智能模型利用了来自iNaturalist平台和覆盖整个地球的遥感飞机或卫星的免费数据。只要有足够的公民科学家的观测数据，该模型就可以部署在缺乏详细植物分布和栖息地科学数据的国家中，以监测植被变化，例如森林砍伐或野火后的再生长情况。

研究结果已发布9月5日发表在期刊上美国国家科学院院刊由莫伊塞斯 "莫伊" 埃克斯波西托-阿尔翁索，加州大学伯克利分校整合生物学助理教授，第一作者劳伦·吉莱斯皮斯坦福大学计算机科学专业的博士生吉尔皮斯及其同事。目前，Gillespie 拥有富布莱特美国学生项目奖学金，用于采用类似技术在巴西检测植物生物多样性的模式。

“在我在巴西的这一年里，我们见证了有记录以来最严重的干旱和有记录以来其中一次最严重的火灾季节，” Gillespie 说道。“迄今为止，遥感数据已经能够告诉我们这些火灾发生在哪里或者哪里的干旱最为严重，并且借助深度学习方法如 Deepbiosphere，,很快它将会告诉我们地面个别物种的状况。

“这就是我们的目标——将其扩展到许多地方，”Expósito-Alonso说。“现在世界上几乎每个人都拥有智能手机了，所以也许人们会开始拍摄自然栖息地的照片，并且这项工作可以在全球范围内进行。在某个时候，这将使我们能够在谷歌地图上显示所有物种的位置，从而保护它们。这就是我们的梦想。”

除了免费且覆盖了地球的大部分地区外，遥感数据还比其他信息来源（如区域气候地图，这些地图通常分辨率只有几公里）更详细和更新频繁。使用公民科学数据与遥感图像——仅仅是提供图片和温度的基本红外图——可以实现对难以追踪的地表变化进行日常监测。

这样的监测可以帮助保护专家发现变化热点或确定亟需保护的物种丰富区域。

“利用遥感技术，几乎每隔几天就会有新的地球图像分辨率高达1米，”Expósito-Alonso说。“这些图像现在让我们有可能实时追踪植物分布的变化、生态系统分布的变化。如果有人在亚马逊的偏远地区砍伐森林，他们再也无法逃避监控——这种预测网络会标记出来。”

埃克斯波西托-阿隆索今年从斯坦福大学搬到加州大学伯克利分校，他是一位进化生物学家，对植物如何通过基因演化来适应气候变化感兴趣。

“我感到有一种需求，想要有一个可扩展的方法来了解植物的位置以及它们是如何变化的，”他说。“我们已经知道它们正试图迁移到更凉爽的地区，正试图适应现在所面临的环境。我们实验室的核心部分是理解这些变化及其影响，并且探讨植物是否会进化以适应这些变化。”

在这项研究中，研究人员通过从AI训练集中排除一些iNaturalist数据来测试Deepbiosphere，然后后来要求AI模型预测被排除区域中的植物。该AI模型在识别物种存在方面的准确率为89%，而之前的其他方法的准确率仅为27%。他们还将它与其他用于预测加州地区植物生长位置以及这些植物如何随着温度升高和降雨变化迁移的模型进行了比较。其中一个模型是最大熵模型在美国自然历史博物馆开发的，使用气候网格和地理参考植物数据的。Deepbiosphere的表现显著优于Maxent。

他们还将Deepbiosphere与该州一些公园创建的详细植物地图进行了对比测试。它在预测加利福尼亚北部红木国家公园中红木的位置时准确率为81.4%，并且准确地捕捉到了（以R开头的指标或细节）²相当于2013年优胜美地国家公园里里姆大火造成的烧伤严重程度的0.53倍。

“劳伦提出的这个模型令人难以置信的地方在于，你只需用公众不断通过手机上传的公开数据对其进行训练，就能提取足够的信息来创建高分辨率的地图，”Expósito-Alonso 说。“一旦我们了解了地理影响，下一个问题是：‘植物会适应吗？’”

梅甘·拉夫利，斯坦福大学卡内基科学研究所的成员，也是该论文的合著者。这项研究始于埃克索托-阿尔翁斯托在卡内基科学研究所担任工作人员助理并在斯坦福大学任助理教授时，由卡内基科学研究所资助。