Robin Young

自监督学习卫星图像监测真菌生物多样性

研究人员开发了一种新方法，将自监督学习（SSL）应用于卫星图像，以监测地下真菌生物多样性。该方法可以预测大范围内的外生菌根真菌丰富度，解释了欧洲和亚洲样本物种丰富度超过一半的方差。SSL衍生的特征比传统的气候、土壤和土地覆盖基线更具信息量，并将空间分辨率从1公里显著提高到10米。这一进展首次实现了景观尺度上地下生物多样性的时间监测，最初应用于英国林地，突出了需要进一步实地验证的区域。