融合遥感与深度学习技术的缅甸禽渔综合养殖监测及食品安全评估研究

在脆弱地区食品安全监测数据匮乏的背景下，研究人员创新性地整合遥感影像、实地调查数据与深度学习技术，对缅甸仰光地区2010-2023年禽渔综合养殖场的鸡舍数量、面积及禽肉禽蛋供应量进行动态监测。研究发现该地区禽类产业2010-2020年实现10%年增长，但2020-2023年出现8%年衰退，为冲突地区的长期食品安全监测提供了可量化技术方案。

　　

地缘空间分析技术为缅甸脆弱地区的禽渔综合养殖监测开辟了新路径。面对脆弱环境下精准数据采集的挑战，研究团队巧妙融合遥感影像（remote sensing）、实地调查数据与深度学习算法，构建了一套可量化评估体系。

通过分析2010-2023年缅甸仰光地区禽渔综合养殖场（integrated chicken-fish farms）的动态变化，研究揭示了引人深思的产业趋势：鸡舍数量与面积在2010-2020年间保持约10%的年增长率，印证了该地区禽类产业的蓬勃发展；然而2020年后形势逆转，出现约8%的年均收缩，这一发现为冲突地区的蛋白质供应链稳定性敲响警钟。

该研究最具突破性的价值在于：首次将深度学习（deep learning）应用于脆弱国家的食品安全监测领域，通过自动化解析高分辨率遥感影像，实现了禽类养殖基础设施的精准识别与动态追踪。这种技术组合不仅克服了传统调查方法在战乱地区的实施困难，更为建立长期食品保障预警系统提供了可靠的技术框架。