人工智能在爱沙尼亚发现多约1万个农田岛
塔尔图大学的研究人员借助人工智能在爱沙尼亚发现了近3.8万个农田岛——分布在农业用地中的小片树木和灌木。这比官方ARIB登记册所列数量多约1万个，即多34%，ERR News报道。
通过航空照片识别
科学家训练了一个深度学习模型，以识别航空照片中的农田岛。为此，他们使用了超过1.5万个已标注样本，这些样本由高细节图像和现有地图构成，相关地图由农民在申请欧盟农业支持时制作。
该模型学会根据形状和颜色，将这类区域与森林地块或普通成排树木区分开来。在使用该大学高性能计算集群完成训练后，系统分析了约2000张覆盖爱沙尼亚全境的航空照片。研究人员还公开发布了数据集和软件代码。
鸟类和昆虫的栖息地
农田岛的面积通常在0.01至0.5公顷之间。它们可以成为农业景观鸟类的筑巢地，也是野生蜜蜂和有益昆虫的栖息地；这些昆虫为作物授粉并帮助控制害虫。由于其生态重要性，农民可在欧盟共同农业政策框架内获得保护这类区域的支持。
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该算法在爱沙尼亚中部记录到数量最多的农田岛，那里大型农田较为普遍。与此同时，系统在该国东北部持续识别出较少的此类对象，因为当地的这类区域往往主要由石块和灌木而非树木构成。
人工智能作为初步分析工具
研究人员霍尔格·维罗指出，这些结果并不表明官方地图不准确，而是显示出持续手动记录数千个小型景观元素的复杂性。据他所说，该系统能够迅速确定需要专家进一步核查的地点，尽管它有时会把树篱误认为农田岛，或无法识别没有树木的岩石区域。
作者还发现，图像分辨率略低反而提高了模型的准确性：它覆盖了更大部分的景观，并能更好地区分孤立岛屿、森林边缘和树篱。阿菲夫·法赞、霍尔格·维罗和埃韦琳·乌埃马开展的研究结果发表于《Geocarto International》期刊。
