杨彪, 李生强, 杨旭, 杨旭煜, 古晓东, 杨志松, 戴强

1. 西华师范大学，西南野生动植物资源保护教育部重点实验室，四川 南充 637002；

2. 成都兴艾信息技术有限公司，四川 成都 610051；

3. 四川省林业和草原局自然保护地总站，四川 成都 610082；

4. 四川省林业和草原局(大熊猫国家公园四川省管理局)科研教育处，四川 成都 610082；

5. 四川省大熊猫科学研究院，四川 成都 610057；

6. 中国科学院成都生物研究所，四川 成都 610041

作为一种非损伤性野生动物观测技术，红外相机技术已成为生物多样性调查和观测的重要工具和动物生态学研究的重要手段，被广泛应用于兽类和地面活动鸟类的常规监测[1-2]。自20世纪90年代中期以来，红外相机技术便逐步应用到我国野生动物保护与研究中，且该技术在我国各级自然保护地的应用发展十分迅猛[3-4]。仅以四川省为例，目前已有近60个自然保护地开展了红外相机监测工作，据不完全统计，四川省投入的被动式红外触发相机数量已超过8 000台，获得了超过250万份照片和视频。然而，许多自然保护地的红外相机数据管理现状不容乐观，面临以下困境：

1）红外数据海量，存储空间需求较大：以目前的红外相机设备来看，仅以一个相机位点为例，持续一年监测便可产生大约30～60 G的数据，若按100台相机来算，一年便可产生1～3 T的数据；

2）存储方式原始，数据易错乱或丢失：目前有不少自然保护地依旧采用移动硬盘或台式电脑等原始方式来存储红外相机数据，方式落后，存储空间有限，加之数据归档管理不规范，随着时间推移导致了监测数据的错乱或丢失；

3）缺乏数据技术，数据分析方式落后：大多数自然保护地对红外相机数据仅筛选出有动物的红外影像来做初步认定，偶有保护地会利用access数据库或者excel表格将红外相机安装信息表和对应的物种分析鉴定表统计归档，但因缺乏实现技术路径，无法实现将物种位点信息、生境信息和物种影像文件本身的关联、快速查询、精准调用、数据共享等功能；

4）数据挖掘空白，难以体现监测价值：红外相机数据如同其他数据形态，具备无限的数据价值空间，值得多方位进行开发与二次利用。现仍有不少自然保护地对红外相机数据的分析仅停留在野生动物影像的表面价值，而缺乏更深层次的数据挖掘，包括物种种类、数量、分布、丰富度、行为、繁殖、疾病、人为干扰等及时信息与动态变化。

如何科学存储和管理海量的红外相机影像数据，专业高效完成数据鉴定和科学分析，并将分析结果及时反馈给研究者与管理者，已成为红外相机监测工作中的重大难题。随着红外相机技术在野生动物监测中的广泛应用与迅猛发展，已有部分研究者或者机构尝试利用相关数据库和信息平台来管理和分析红外相机影像数据，例如国外由Mathias Tobler等开发的 CameraBase (http://www.atrium-biodiversity.org/tools/camerabase/)[5]和热带生态评价与监测网络(Tropical Ecology Assessment and Monitoring Network, TEAM Network)开发的deskTEAM (http://www.teamnetwork.org/)[6]以及美国史密森研究院和北卡罗莱纳州立大学于2013年合作建立的网络数据信息平台(eMammal, http://emammal.si.edu/)[7]等；国内有中国科学院动物研究所于2013年研发的基于野生动物红外相机监测图像数据管理系统CameraData (http://cameradata.ioz.ac.cn)[8]、中国林业科学研究院于2015年研发的红外相机动物捕获信息管理系统[9]、生态环境部南京环境科学研究所于2017年研发的哺乳类生物多样性观测数据库（http://114.251.10.194/html5/mammal/#）[10]等。不同的数据库和数据信息平台在一定程度上有效提高了红外相机影像的存储和管理效率[11]。但以往的数据库和数据信息平台因功能设计上还不完善（尤其在数据分析与可视化展示功能设计上较为薄弱），面临数据共享机制不健全，数据服务体系不可持续，管理者和使用者的支持度不高等问题，难以有效解决保护地红外相机监测工作者、上级管理者以及研究人员的综合使用需求。因此，有必要对红外相机数据管理信息化平台的总体构架、功能模块全新构建，并充分切合可行的市场策略实现可持续的数据服务体系机制。

在四川省林业和草原局（原省林业厅）支持下，成都兴艾技术团队联合相关科研技术单位于2018年组织研发了四川自然保护红外相机数据管理系统，该系统以四川自然保护红外相机数据管理信息化平台(Sichuan Nature Conservation Infrared Camera Data Management System, CDMS， http://www.datawild.cn:9 090/Bioplatform/)（见图1）为核心，以专业团队为技术支撑。CDMS的研发设计上兼顾各类型自然保护地的使用需求，同时吸纳不同数据库和数据信息平台的功能优点。目前CDMS主要针对四川省各大自然保护地的交互式使用，集成了红外相机影像数据的规范存储、科学管理、智能查询、生态分析和可视化展示等功能。CDMS的研发旨在促进野生动物红外相机影像素材转化为有效数据，并在专业团队的支持下实现数据的高效分析和深度挖掘，为野生动物研究、保护与管理、科普宣教等提供重要的技术与管理支撑。本文对CDMS的功能模块、主要构成、特点与优势、应用成效以及数据服务体系等做简要介绍。

1 CDMS 的功能层级

CDMS设计上兼顾多层级多用户的使用需求，根据权限划分为超级用户、系统用户、管理员和录入员等4类，且不同层级用户对应功能模块不同（见图2）。

1.1 超级用户功能模块

超级用户以四川省林业和草原局为主体，可以直接查询并下载全省数据分析结果，统管全省红外相机监测数据。功能模块设计上以统计分析为主，包括红外相机监测情况、物种变化趋势、干扰与物种分布关系、一键式建议报告等4个方面（见图2）。通过平台一键式分析，掌握全省红外相机监测工作开展情况、物种在时间和空间上的动态变化、干扰因子对野生动物分布的影响情况以及有针对性的保护管理建议，从而有效转变传统管理模式，提高管理效率。

图 1 四川自然保护红外相机数据管理信息化平台登录界面（http://www.datawild.cn:9 090/Bioplatform/）Fig. 1 Login interface of Sichuan Nature Conservation Infrared Camera Data Management System platform

图 2 CDMS 功能框架图Fig. 2 Functional framework diagram of Sichuan Nature Conservation Infrared Camera Data Management System

1.2 系统用户功能模块

系统用户以专业团队为主体，负责CDMS运营维护与功能模块的优化和调整，并统管全省用户数据库、保护地信息数据库及物种名录数据库（见图2）。其中，物种名录数据库暂由四川省区域常见的兽类与鸟类数据库组成，其数据来源于《中国兽类野外手册》[12]《中国兽类图鉴》[13]以及《中国鸟类分类与分布名录(第三版)》[14]。物种名录数据库可以结合CDMS使用中的具体情况进行补充和完善。

1.3 管理员用户功能模块

管理员用户以自然保护地红外相机监测工作负责人为主，可以查询、浏览、下载本保护地的红外相机数据和直接查看数据分析结果。其功能模块主要包括用户管理、设备管理、数据管理和数据分析等4个方面（见图2）。

数据分析模块是CDMS的核心部分，在研发设计上分为基础分析功能、高阶分析功能以及决策辅助功能，并涉及红外相机状态、野生动物信息以及人类活动信息等3个方面（见图3）。基础分析功能对红外相机自身的布设情况、运行状态、野生动物多样性、拍摄情况、干扰类型和频次等进行初步分析；高阶分析功能在基础分析功能上增加物种多样性、种群、干扰等时空动态，并分析干扰与野生动物种群间的关联影响。决策辅助功能基于相机状态、野生动物信息、人类活动信息等分析衍生出对监测日程管理、相机布设方案优化、关键区识别、物种预警和干扰管控等方面建议。

图 3 CDMS 分析功能设计图Fig. 3 Analytical functional design drawing of Sichuan Nature Conservation Infrared Camera Data Management System

现阶段的基础分析功能模块主要包括相机状态分析、物种多样性分析、相对丰度分析、人类活动干扰分析等4个方面（见图2）。用户可以一键式生成带有统计表格、统计图、结合WebGis的可视化展示图和文字的分析报告。

（1）相机状态分析：实现对红外相机布设总体情况的分析。包括相机布设数量、所占网格数、相机累计工作日、布设海拔区间、覆盖生境类型等信息，同时结合WebGis图进行相机布设情况的可视化展示。

（2）物种多样性分析：实现对生物多样性总体情况的分析。包括影像资料数的分类统计、兽类与鸟类物种数分类统计、拍摄物种分目、分科、拍摄量统计、兽类与鸟类物种丰富度的可视化分布展示、不同类群物种与单一物种的可视化分布与拍摄量展示等。

（3）相对丰度分析：通过聚焦单一物种，分析目标物种在自然保护地的生态状态。包括物种拍摄频次、活动频次、单镜最大记录数量和、各个位点记录情况汇总等方面，最后结合WebGis图进行物种相对丰度的可视化展示。

（4）人类活动干扰分析：实现对人为活动干扰总体情况的分析。包括干扰时间段、干扰类型、干扰拍摄记录数、各类干扰活动频次、各类干扰单镜最大记录数量和等方面，最后结合WebGis图进行人类活动干扰的可视化展示。

1.4 录入员用户功能模块

录入员用户以自然保护地红外相机监测数据录入人员为主，仅开放数据录入功能，包括影像文件上传和物种信息鉴别（见图2）。

2 CDMS 的特点与优势

CDMS的主要功能设计分为“录、存、查”等基础功能和“管、析、策”等核心功能，即相机设备信息、监测项目信息、监测点位信息以及红外相机影像数据的高效录入、科学存贮、智能查询、规范管理、专业剖析以及辅助决策等多种功能。和以往的数据库和数据信息平台相比，CDMS具有多方面优势：

（一）安全性：CDMS的系统架构设计上采用先进的分布式架构设计，文件服务器在保护地，中心服务器在省级，便于快速访问与实现多用户使用。采用区块链布局，数据可以做到自然保护地和省级层面的双重备份，保证数据安全。

（二）兼容性：CDMS可接收不同品牌红外相机拍摄的不同格式类型（如JPEG、AVI、H.264、MP4等）的影像资料，且能自动读取影像数据的EXI元数据信息。

（三）准确性：CDMS对上传的数据进行“指纹性识别”，后台自动过滤重复性文件，杜绝同一文件重复上传，避免数据混乱。在相机点位信息、数据上传、物种鉴定等多个环节中均设有数据校验提醒，从而保证数据录入的准确性。

（四）高效性：CDMS可以实现照片和视频影像文件的同步批量上传，并允许多用户同时在线使用，实现了多用户协同处理数据的功能。在物种鉴定时可以进行影像分组自适应检测，也可根据需求进行分组设定，方便将同一物种的反复拍摄影像一次鉴定，从而大大提高工作效率。

（五）统一性：平台采用统一物种名录库，避免同物异名、异物同名、俗名和学名混淆等情况，实现数据的标准化管理。

（六）智能性：CDMS可通过多维度智能检索，精准查询，一键式导出影像素材和分析数据，并可对完成物种信息识别鉴定的数据进行一键式分析并自动生成分析报告，同时结合相机位点、拍摄数量、拍摄物种种类、拍摄时间、生境类型、海拔范围、干扰因子等信息实现监测数据的全方位整合与可视化展示，为科普宣教、成果报告、科学研究等提供基础数据支撑。

（七）延展性：值得一提的是，CDMS不是“死系统”，在整体设计上预留了相关功能模块的设计端口，可根据实际使用需求以及软件成熟度来新加其他资源数据模块以及相对应的分析模块。

3 数据服务支撑体系

CDMS是以平台为核心载体、以专业团队为技术支撑并能不断产生数据价值的数据管理系统。该系统的健康、长期发展需要搭建有合理的、可持续的数据服务体系。专业的技术团队发挥着关键的数据服务角色，从数据管理与平台运营两方面形成支撑体系（图4）。CDMS的运营维护与功能升级费用来源于自然保护地、上级管理者与科研人员等需求用户。

图 4 CDMS 的数据服务支撑体系Fig. 4 Data service support system of Sichuan Nature Conservation Infrared Camera Data Management System

4 平台的应用成效

CDMS于2018年6月正式上线，全省平台用户已涉及30个自然保护地，覆盖岷山、邛崃、凉山、大小相岭等山系，已积累140多万条数据，且相关数据仍在继续积累中。目前已经上传到CDMS的数据已经超过120万条，已经完成物种信息识别的数据已经超过115万条，已鉴定出50余种兽类和80余种鸟类。通过CDMS的数据分析，已为《中国自然保护地红外相机物种编目评估报告》书籍的编写提供了大相岭、千佛山、小寨子沟、九顶山、白河、栗子坪、雪宝顶、勿角和察青松多等9个自然保护区的红外相机物种编目评估资料，同时还助力各自然保护地红外相机数据方面科研论文的发表，如千佛山保护区[15]、勿角保护区[16]、九顶山保护区[17]、大相岭保护区[18]等。

新时期，在以国家公园为主体的自然保护地体系下构建了新的自然资源调查监测体系，亟须查清我国各类自然资源家底和变化情况。基于CDMS的数据收集和科学分析将为自然资源的科学评价提供重要的数据支撑和技术保障，还可进一步推动调查监测成果的广泛共享和社会化服务。

通过CDMS的科学应用，已为各类型自然保护地相关保护与管理工作的开展提供了便利，如基于CDMS对红外相机数据的科学存储、管理与分析可改变传统工作模式，大大提高工作效率；基于CDMS的科学智能分析，为众多自然保护地红外相机监测布局、监测成效评估、物种保护与社区可持续管理机制建立等保护管理工作提供科学建议和数据支撑。

此外，基于CDMS对监测数据的快速提取，已助力众多自然保护地开发研制多样化的科普宣教产品，如影像素材投稿央视“秘境之眼”、开展自然教育体验、编制专题画册或视频科普教育资料等。在海量数据的逐渐积累下，CDMS将扩大公众参与度，推动“公民科学”的发展，未来在持续公众参与的情况下，将公民科学与人工智能（AI）相结合，有助于海量红外相机影像资料的科学分析与价值挖掘[19]，从而助力生态保护工作产生更广泛的社会效应。

5 分析与讨论

目前，各类数据库和数据信息平台的数据管理与分析功能均建立在影像数据的物种识别鉴定、信息补充、信息判定等基础上，红外相机影像数据的科学存储、管理与分析上要想进一步提升工作效率仍需解决多方面技术难题，如野外红外相机监测数据的实时上传、大量误拍照片的自动过滤、各类野生动物影像的智能识别等。关于野外数据的实时上传，目前可以结合物联网技术得以实现[20]，但不同地区复杂多样的地质地貌给物联网架构的实际应用带来了巨大的资金挑战和实施难度。关于红外相机影像文件的智能识别，一直是海量红外相机影像数据分析处理环节的重大难题。近年来已有不少相关尝试性研究，但目标对象极为有限，暂不能实现所有对象的智能识别且准确率有待提高[21-23]。未来人工智能的不断发展必将助力红外相机影像数据的智能识别，但智能识别技术的发展需要海量红外相机影像数据作为深度学习智能训练的数据支撑[24]。因此借助CDMS不断加大红外相机数据的积累对于智能识别技术攻关具有十分重要意义。

系统的成功研发与持久运作需要持续的更新与稳定的维护，因此建立合理的市场策略和运维机制对系统的健康发展至关重要[25-26]。具有稳定团队、专业技术、高效服务的独立第三方来负责系统的应用推广和后续的运维升级，可以让CDMS具有持久的生命力。在市场运营中，各自然保护地有偿的接受专业第三方的技术支持服务，一是可以有效解决专业技术能力薄弱的问题，二是为整个系统的运营维护保证了一定的资金投入，从而达到互利共赢的效果。目前，历经2年的市场推广和应用也充分证实了CDMS现有的市场运维机制是基于利益相关者理论[27-28]出发的切合市场策略和管理现状的实用型机制，并有效促进了CDMS的可持续发展。当然，随着CDMS的用户和需求的增加以及市场化的各种变化，现有的市场运维机制也应动态调整。

近年来，红外相机更多地被用作兽类物种资源调查的主要手段。全国绝大多数国家级自然保护区均建立了红外相机监测网络，未来该技术的应用必将取得更加可喜的成效。随着红外相机技术的科学应用与不断发展，未来的发展趋势是建立规范的红外相机监测体系，以实现监测布局的网格化、数据管理标准化、数据挖掘智能化、生态分析自动化。鉴于目前在四川各自然保护地使用效果来看，在大数据时代背景下CDMS成为红外相机数据管理与分析挖掘的核心技术手段。在未来的发展中，CDMS将着力于现有功能的优化、创新技术的引进、数据服务体系的升级，以全面贡献于国家公园为主体、自然保护区为基础、各类自然公园为补充的自然保护地管理体系建设进程。

致谢

CDMS研发过程中得到了四川省林业和草原局、相关生态保护专家和四川众多自然保护地的大力支撑，并对平台的功能设计、优化升级、技术服务等方面提出了宝贵建议，在此表示衷心的感谢。