編譯:李文心 潤飾: 郭佳琦
文章來源：Florida scientists tapping into artificial intelligence to manage invasive plants after hurricanes、Artificial intelligence tracks invasive plant spread during hurricane season、We Use Artificial Intelligence In Our Online Searches. Why Not Use It To Fight Florida's Invasive Plants?
每年5月中來襲的颶風致使該國家公園
外來植物入侵問題雪上加霜
（圖片來源：Flickr / Everglades National Parks）
隨著人工智慧（Artificial Intelligence，以下簡AI）技術日新月異，越來越多使用AI技術來輔助管理生態系統的案例，例如2020年丹麥哥本哈根大學（University of Copenhagen）和美國航空暨太空總署（NASA）合作在西非撒哈拉沙漠最西區計算出超過18億棵樹木，透過衛星影像細節和深度學習模型建立了詳細的樹林資料庫，解決傳統衛星無法辨識單棵樹木的技術瓶頸。另外有韓國國家公園與民間合作採用AI和高解析度航空拍攝，偵查高山地區枯木及評估樹木壽命，克服過往人類無法深入懸崖區監測的困難。
而美國大沼澤國家公園（Everglades National Park）也不落人後，於2021年與佛羅里達大學（University of Florida）生態學家合作，希望藉助AI偵測颶風如何加速外來植物的擴散以及它們如何影響佛羅里達州的生態。
雖然近幾年來運用光譜特徵技術辨識植物並不罕見，佛羅里達大學在這項研究仍然有突破性的提問－即科學家在大沼澤國家公園這種濕地環境中能否順利追蹤外來植物，以及颶風對外來植物的擴散是否扮演著關鍵角色。
入侵佛羅里達州的大部分地區，迅速侵略
與破壞當地生態系統，大沼澤公園面臨生態浩劫
（圖片來源：Flickr / South Florida Water Management District）
生態研究趨勢:高解析遙測搭配AI深度學習
外來植物入侵一直是佛州國家公園與保護區最頭痛的問題之一，因為當地多為沼澤的地形本來就有利外來植物擴散，而每年5月中開始來襲的颶風更使之雪上加霜，比如暴風雨吹倒大型原生樹木，或樹木因為海水倒灌而遭受破壞，大樹的倒下增加了外來植物的光源及其他資源的供應；其次，暴風雨能將外來種子和孢子散播到更遠的地方。然而糟糕的是，這些入侵植物具備不同生態系統功能卻無法為佛州海岸線提供防風作用。
有鑑於氣候變遷加劇了佛州颶風的發生頻率與強度，導致外來植物入侵的問題惡化，生態學家希望建立一套更有效率的方法，來預測颶風如何加速外來植物擴散。因此，佛羅里達大學食物與農業科學系副教授盧克·弗洛里博士（Luke Flory）於2021年初領隊，研究颶風對巴西胡椒樹（Brazilian peppertree）和小葉海金沙（Old World climbing fern，學名Lygodium microphyllum）的影響。
入侵植物使棲地產生遮蔭，讓其他植物物種無法生存，
也連帶影響原生動物以及改變自然防火機制
（圖片來源：Flickr / Javier Alejandro）
研究團隊之所以選擇這2種植物，是因為它們是南佛州最廣泛及最具侵略性的外來植物，且有跡象顯示颶風改變了它們的分布範圍。巴西胡椒樹是一種常綠喬木，可長到9公尺高，善遮蔽其他本土植物的光源；而小葉海金沙的莖葉好攀爬，可長到30公尺長，蔓延覆蓋灌木叢，對松、柏樹構成威脅。
弗洛里博士與團隊計畫採用搖控數據來繪製上述2種外來植物的分布圖，以便偵測颶風後的狀況。弗洛里博士說道：「我們專攻群集生態學（Community Ecology），我們研究有機體個體、有機體彼此之間以及其與環境如何相互影響。
這次能和操作感測器的團隊合作很有意思，這些感測器包括「近表面」（Near surface）又稱「近端」（Proximal）感測技術，或者是使用無人機的遙感技術，還有最終使用衛星觀測的「高光譜」（Hyperspectral）和「多光譜」（Multispectral）感測技術。
與此同時，我們也在偵測區域的植被上架設一種索具電纜系統，感測器安裝在索具上可沿著電纜移動去識別、測量，然後我們再彙整來自這2方的訊息繪製出巴西胡椒樹和小葉海金沙的分布圖。接下來，我們希望能慢慢發展到無人機或是衛星遙測，這有助擴大研究範圍，期待未來能囊括大沼澤國家公園全部約150萬英畝的區域（相當於22個臺北市面積）。」
想在幅員遼闊的大沼澤國家公園展開計畫並不容易。在計畫初期，研究團隊必須忍耐高溫、蚊蟲和有著銳利葉緣易割傷人的沙草科植物，長途涉水進入紅樹林區和草澤濕地區使用成像設備一一記錄植物圖像，往往花費好幾個小時卻僅能完成數百公尺距離的考察作業。考察後研究團隊再彙整檔案輸入電腦，並訓練電腦深度學習自動辨識、繪製外來植物的分布圖。
及早發現和快速反應才能解決外來植物入侵
弗洛里博士強調分布圖的重要性：「如果我們能預測颶風如何改變外來植物的分布或擴散，就可以估計在颶風過境後何時、何地以及會有多少外來植物的出現。若能提前部署人力資源或者至少在風暴之後快速調配人力，就能更有效率地管理外來植物，趁其未長成之時識別出它們，並在它們變得更大、更具破壞性之前將其清除。」
提前獲取充足的訊息或許還能解決另一個問題，那就是說服政府撥款解決佛州外來植物入侵問題。根據2019年保護科學與實踐期刊（Conservation Science and Practice），佛州在管理入侵植物的平均費用每年約為4,500萬美元。
對此，弗洛里博士感嘆，每當他在入侵種生態學的課堂上提及，佛州政府在這個議題的管理方式與成本的時候，學生們大都先目瞪口呆，然後紛紛反應州政府若能預先撥出經費預防與控制，後續就無須浪費更多金錢與人力來解決外來植物問題。
弗洛里博士強調想要解決外來植物入侵的問題，及早發現和快速反應至關重要。若能在它們一入侵時就先處理，成功消弭外來植物的機率就更大。
若想粗略瞭解AI如何評估棕櫚樹健康情況，可參考美國ESRI地理訊息系統公司所提供的簡體中文翻譯之學習解說。
