今日（20日）是第六屆國際馬蹄蟹日。海洋公園保育基金引入全自動無人機系統及人工智能技術，於下白泥泥灘進行為期兩年的馬蹄蟹普查先導計劃，現時系統對馬蹄蟹幼體的識別精準度已逹至90% 以上。團隊並計劃將系統擴展至其它馬蹄蟹棲息的泥灘，如大嶼山水口灣等，希望提供更多數據協助制定更具針對性的保育措施，守護瀕危馬蹄蟹。
過去的普查方式主要透過人員在泥灘上以目測記錄馬蹄蟹個體，但這種方法受限於潮汐漲退時間、地理環境等自然因素，以及馬蹄蟹的保護色及年幼馬蹄蟹不穩定的作息。而且研究人員在泥灘上來回行走也會對棲息地生態造成一定干擾。
馬蹄蟹普查先導計劃採用全自動無人機收集野外數據，並開發一個專門為馬蹄蟹幼體的細微行為和形態設計的系統化資料標註流程，針對收集到的影像建立及訓練人工智能演算法偵測及識別馬蹄蟹。
研究團隊亦透過先進的圖像分割基礎模型，按照馬蹄蟹的形態學特徵，如爬行軌跡的長度、闊度和連續性等資料，將收集所得的影像進行更微細的調整和分類，同時讓人工智能系統學習排除自然環境中的各種干擾因素，大幅提高了辨別馬蹄蟹的效率，識別精準度亦提升至90%以上。
調查人員可預設無人機系統的偵測範圍及路徑，並同步操作多部無人機，節省人力及時間，並可擴大調查點數目。如白泥泥灘的普查以往分為不同區域，由一組不少於四人的研究人員同時記錄馬蹄蟹的數目，每次普查約需一至兩小時。採用無人機系統後，每次只需一位人員，約30分鐘即可完成實時數據採集。而且無人機更可覆蓋沿海岸的紅樹林等較難抵達的位置，採集更多研究數據。
系統或可應用於陸地海洋的大規模生態監測
無人機系統及人工智能技術由中大機械及自動化工程學系研發，帶領團隊的陳本美教授指出項目具挑戰性，無人機地面環境測繪方案主要在約60米的高度進行，但由於幼年馬蹄蟹非常細小，在目標搜索任務中要將偵測高度降低至4米左右，在一定程度上犧牲了覆蓋效率。團隊成功將棲息地宜居性地圖與優先飛行路徑規劃相結合，以優化無人機的使用安排，並在數據解析度和測量規模之間取得平衡，從而實現可持續的大範圍監測。她亦相信這個系統亦可廣泛應用於陸地和海洋的大規模生態監測，如森林及珊瑚礁等。
未來繼續提升辨識度 多維度分析馬蹄蟹生存狀況
是次計劃的專家顧問及合作研究者、香港城市大學化學系副教授張肇堅教授指出，透過計劃將長期累積的知識與人工智能結合，透過收集的數據，如高程資訊、温度變化及葉綠素濃度等，實現馬蹄蟹棲息地地圖參數化，從而建立起棲息地宜居性與各種環境因素之間的關聯，有助針對性地改善或修復棲息地的環境，令生境更適合馬蹄蟹生長和繁殖，主動促進種群的擴張。
他續指，團隊將繼續進行長期調研，提升人工智能系統的辨識度及精準度，並擴大馬蹄蟹的影像數據庫，從多維度分析本地馬蹄蟹的生存狀況，包括季節性種群趨勢、長期棲息地利用模式等，以提升保育工作的成效。@
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