基于深度学习和遥感技术的蜂友好树种制图：提升传粉者保护的新方法

本研究针对野生蜂种群衰退背景下传粉资源分布不清的问题，通过融合多时相PlanetScope影像、LiDAR三维树模型和Transformer深度学习算法，实现了德国布伦瑞克市柳树（Salix）的自动化制图（F1分数0.73）。研究发现地面筑巢蜂Andrena vaga的巢群与最近柳树的平均距离为150米，理论食物资源需求半径约300米，为城市传粉者栖息地优化提供了量化依据。该成果发表于《Ecological Informatics》，展示了遥感技术在生态研究中的创新应用价值。

　　

全球野生蜂种群衰退正威胁生态系统稳定性和粮食安全，而传粉者保护的关键在于理解其与食物资源的空间关系。传统方法依赖耗时的人工调查，难以覆盖城市复杂环境。针对这一挑战，国外研究团队创新性地将遥感技术与生态学研究相结合，以德国布伦瑞克市为研究区，探索地面筑巢蜂Andrena vaga与重要花粉源柳树的分布关系。

研究团队开发了基于SAINT（Self-Attention and Intersample Attention Transformer）深度学习模型的多源数据融合方法。通过40景3米分辨率的PlanetScope多时相卫星影像（含8个波段）捕捉柳树物候特征，结合16点/平方米的LiDAR点云数据构建三维树冠模型，实现了全城区522,518棵树木的自动化分类。25个A. vaga巢群通过无人机测绘和连续三年野外观测记录其空间分布与规模动态。

研究结果揭示：1）柳树制图精度达F1分数0.73（召回率0.78），主要混淆树种为欧洲白蜡树（Fraxinus excelsior）等；2）巢群与最近柳树平均距离141.25米（范围18-285米），理论食物资源需求半径约292米，但最大巢群（98,942巢）需跨越1000米获取资源；3）柳树体积（500米缓冲区内）与巢群规模无显著相关性（p=0.186），暗示除食物资源外，寄生率等生物因素可能影响种群动态。

讨论部分指出，该研究首次量化了城市环境中寡食性蜂类与专性花粉源的时空关系。尽管A. vaga能适应长距离觅食（文献记载最大归巢距离1200米），但300米内的资源布局可显著提升繁殖效率。研究创新点在于：1）验证多时相中分辨率影像对树种分类的适用性；2）建立基于树冠直径（9.87米均值）的花粉资源估算模型（单株年产花粉2.14×10¹¹粒）；3）揭示城市"栖息地片段化"导致筑巢地与食物源的空间分离现象。

该成果为城市规划提供了科学依据：建议在巢群300米半径内优先种植柳树（尤其雄性个体），同时保留向阳沙质筑巢地。未来研究需结合分子标记厘清花粉流动路径，并扩展至其他寡食性蜂-植物系统。这项发表于《Ecological Informatics》的工作，标志着遥感技术正成为生态保护决策的新型基础设施。