澳大利亚的一支研究小组正在利用技术监测全球气候变化，并追踪其对全球最大的生物体造成的影响。

▲ 图左为AIMS船，研究小组利用它测试大堡礁上的无人机与高光谱相机，图右则为安装在无人机上的高光谱相机（左图来源/Scott Bainbridge, AIMS; 右图来源/QUT）

统计数字向我们揭示了鲜为人知的事实。全球知名的大堡礁总长达2300公里，其中包括2900座珊瑚礁，面积超过34万4千平方公里，这使其成为世界上最大的生物有机体以及联合国教科文组织认定的世界遗产。

来自布里斯班昆士兰科技大学（简称QUT）的一组研究人员，正在监测位于澳大利亚东北部海岸附近的珊瑚礁，旨在寻找由工业活动以及全球变暖等各类环境压力引发的礁体变白迹象——这种迹象，意味着珊瑚礁正在失活解体。

这支研究小组由昆士兰科技大学副教授Felipe Gonzalez领导，其亦在与澳大利亚海洋科学研究所（简称AIMS）合作——该研究所多年以来一直负责监测珊瑚礁的健康状况。AIMS方面利用飞机、水下装置与NASA卫星图像收集特定珊瑚礁健康状况的数据，然而，这些方法各自存在不同的缺点，其中卫星图像的分辨率相对较低，而固定翼飞机及直升机的成本则太过高昂。

因此，Gonzalez正在尝试对商用无人机进行改装，包括为其加装高分辨率数码相机与高光谱相机。监测工作将在距离海岸线15-70公里的水域进行。无人机在礁石上方60米处飞行，并由高光谱相机拍摄距离水面3米以内的珊瑚礁数据。这将大大扩展观测工作的覆盖范围，从而为AIMS的发现提供重要的验证素材。

Gonzalez解释称，数码相机主要用于对进行研究的单一珊瑚礁进行传统3D模型构建。然而，这种传统相机只能从三个光谱通道实现光线捕获，即红色、绿色与蓝色，涵盖电磁光谱中波长380到740纳米的区间。相比之下，高光谱相机则能够拍摄到270纳米光谱带的反射光。

如果需要投入一年甚至更长的时间才能让该团队确认并向AIMS报告珊瑚礁中的某一部分正在快速分解，那么拯救工作可能根本来不及进行。

Gonzalez表示，“高光谱成像大大提高了我们根据光谱特性监测珊瑚礁状况的能力。这是因为构成珊瑚礁环境的每一个组成部分——包括水、沙子与藻类等——都有着自己的光谱特征，泛白与未泛白的珊瑚也是如此。”

然而，珊瑚礁覆盖范围的扩大与所收集数据的丰富性又给团队带来了新的挑战。传统的AIMS潜水器能够在运行当中收集珊瑚礁上40个不同位点的信息，相比之下单张高光谱图像就提供超过4000个数据点。因此，一架无人机飞行过后就能够带来高达数千GB的原始数据，其内容必须进行处理与分析。在最初处理数据时，研究小组尝试使用PC、自定义软件工具与昆士兰科技大学的高性能计算机。但整个过程耗时数周，期间计算机一直在不断维持高强度运转。

▲ 澳大利亚大堡礁潘多拉礁拍摄图

因此，该团队申请并成功加入赞助性质的微软AI for Earth计划。此项计划旨在为研究全球环境挑战的研究人员提供软件工具、云计算服务以及AI深度学习资源。

Gonzalez指出，“现在，我们能够利用微软通过云端提供的AI工具以补充我们的原有工具储备，并快速标记不同的光谱特征。因此，根据具体数据的不同，以往需要花费三到四周才能处理完成的无人机拍摄数据，如今只需要两到三天就能消化完毕。”

这种数据处理加速效果发挥着至关重要的作用。如果需要投入一年甚至更长的时间才能让该团队确认并向AIMS报告珊瑚礁中的某一部分正在快速分解，那么拯救工作可能根本来不及进行。

Gonzalez同时补充称，“由于能够及早获知，政府将能够采取更快的行动以保护珊瑚礁中的濒危区域。”

他还强调，高光谱成像的使用目前已经成为各个领域中遥感工作层面的高增长方向，具体包括农业、矿物测量、测绘以及水资源定位等等。

举例来说，他和昆士兰科技大学的同事们亦在利用此项技术监测可能受病原体、真菌或者蚜虫影响的森林、小麦作物以及葡萄园。

与此同时，在接下来的两个月当中，Gonzalez还将继续处理从珊瑚礁处收集到的光谱数据；而后在今年9月，他将启动第二轮无人机飞行扫描。

他总结道，“我们的目标是重返AIMS已经进行过变化监测研究的四片珊瑚礁，而后将监测扩展到新的珊瑚礁区域。”