基于深度学习的植被恢复评估与预测系统VegRecoverAI及其在天然气管道建设中的应用研究

本研究针对传统植被恢复评估方法效率低、主观性强的问题，开发了基于多源卫星数据（Landsat/Sentinel-2/PlanetScope）的VegRecoverAI系统，通过NDVI时间序列分析和集成预测模型（Prophet/LSTM/N-BEATS等），实现了意大利天然气管道建设区植被变化的自动化监测与恢复预测，为大规模基础设施生态影响评估提供了可扩展的AI解决方案。

　　

随着全球基础设施建设的加速，植被恢复监测已成为平衡生态保护与发展的关键课题。传统依赖人工勘察和专家判读的方法不仅耗时费力，还容易引入主观偏差，而现有遥感技术又难以兼顾大范围覆盖与细微变化检测。特别是在天然气管道等线性工程建设中，植被破坏往往呈现狭长带状分布，给生态恢复评估带来独特挑战。

意大利的研究团队开发了名为VegRecoverAI的深度学习系统，通过整合Landsat 8、Sentinel-2和PlanetScope等多源卫星数据，构建高时空分辨率的NDVI（归一化差异植被指数）时间序列，成功应用于意大利Rimini-Sansepolcro天然气管道沿线的植被恢复评估。这项发表在《Environmental Modelling》的研究，创新性地将变化检测算法与多种时间序列预测模型相结合，为生态恢复管理提供了数据驱动的决策支持。

研究团队主要采用三项关键技术：首先利用Sentinel Hub API获取多平台卫星数据，通过GAM（广义加性模型）平滑处理构建高质量NDVI时间序列；其次开发滑动窗口均值差异法（SWMAD）和生长季分位数法检测植被突变点；最后集成Prophet、NeuralProphet、LSTM和N-BEATS等模型进行植被恢复预测。所有分析基于2019-2024年意大利亚平宁山脉的管道建设区数据，重点关注土耳其栎林和山毛榉林等典型植被。

在变化检测结果部分，研究显示生长季分位数法在6个测试区域的平均IoU（交并比）达0.73，优于滑动窗口法的0.70，能有效识别管道施工导致的植被变化。特别是在毗邻Natura 2000保护区的敏感地带，系统成功捕捉到施工活动对周边生态的辐射影响。

关于预测模型性能，研究将数据分为三类测试集：未受干扰区域（Batch 1）、施工干扰区域（Batch 2）和平衡数据集（Batch 3）。在稳定环境中，Prophet模型表现最佳（MAPE=7.35%，R²=0.925），而LSTM在数据有限的Batch 3中展现出较强适应力。值得注意的是，当训练集包含施工前后混合数据时，所有模型预测均出现显著偏差，突显了纯净后扰动数据对预测准确性的重要性。

讨论部分指出，VegRecoverAI的创新性在于首次将多源卫星数据融合与集成学习应用于线性工程生态监测。虽然当前预测精度受限于短期观测数据，但随着意大利SNAM公司25万株植物的恢复工程推进，系统将获得更长的验证周期。研究同时强调，NDVI指标需与实地调查结合，才能全面评估物种组成等定性指标。

该研究的实践意义在于为欧盟"2030生物多样性战略"提供了可操作的技术工具。通过自动化监测管道建设对91L0和9210栖息地（欧盟栖息地指令92/43/EEC附录I）的影响，系统可帮助实现"恢复20%退化生态系统"的法定目标。未来工作将探索语义分割技术，并持续跟踪植被成熟过程（约10年）以完善预测模型。开源代码的发布（GitHub:VRAI-group/VegRecoverAI）进一步促进了该技术在生态管理领域的推广应用。