基于珊瑚息肉覆盖指数(PCI)的个体健康评估与智能手机监测系统开发

针对珊瑚健康监测缺乏定量指标的难题，研究人员创新性提出珊瑚息肉覆盖率指数(PCI)，并开发基于深度学习的微信小程序CHA(vSCHM系统)。该系统在实验室验证中AUC达0.995(健康珊瑚)/0.969(白化珊瑚)，经西沙群岛5年图像训练后，分割精度提升412%-519%，为公民科学参与珊瑚保护提供新技术工具。

　　

珊瑚礁作为海洋生态系统的核心组成部分，其健康状况直接关系到海洋生物多样性和人类社会可持续发展。然而，气候变化、海水酸化和人类活动正导致全球珊瑚白化危机，传统监测方法如珊瑚覆盖率调查(RHI-HMRW、CRHI-Ind等)存在滞后性强、无法个体化评估等局限。更棘手的是，现有生理指标检测(如叶绿素a、共生藻密度)会损伤珊瑚组织，而专家经验判断又难以量化。面对这一困境，海南大学的研究团队在《Biological Conservation》发表突破性成果，首次建立珊瑚息肉覆盖率指数(Polyp Coverage Index, PCI)定量体系，并开发出基于智能手机的珊瑚健康监测系统(vSCHM)。

研究采用深度学习(DeepLabV3+模型)和移动互联网技术，通过实验室人工养殖的鹿角珊瑚(Pocillopora damicornis)和西沙群岛5年野外监测图像构建训练集。技术路线包含三大模块：质量控制模块确保多角度拍摄规范性，检测模块实现珊瑚与白化区域精准分割(精度提升412.31%-519.205%)，计算模块自动输出PCI分级(健康/亚健康/病变/濒死/死亡)。

研究结果显示：1. 在【珊瑚材料】部分，通过控制水温(26±0.5°C)和光照(100 μmol photons m^-2 s^-1)成功构建不同健康状态样本；2. 【定量指标建立】证实PCI与叶绿素a含量显著相关(r=0.92)，专家验证分级准确率达94%；3. 【讨论】指出传统遥感方法难以检测早期白化(仅能识别>30%覆盖率变化)，而vSCHM系统可捕捉5%级别的息肉状态变化；4. 【结论】强调该系统使公民科学家能通过微信小程序(CHA)实现专业级珊瑚健康评估，单次检测成本降至2.34美元。

该研究的创新性体现在：首次将珊瑚健康评估从生态系统尺度细化到个体层面，突破性地用息肉覆盖状态替代传统死亡率统计。通过DL技术将专业诊断平民化，其开发的vSCHM系统既解决了科研领域缺乏动态监测指标的难题(弥补传统方法滞后性缺陷)，又为公众参与珊瑚保护提供技术桥梁。正如作者Yijun Fu所述，这种"科研+公民科学"双轮驱动模式，为应对全球珊瑚礁退化危机提供了可推广的新范式。