生物多样性观察站
AI识别身边的动植物，共建社区生态数据库 —— 让每一次"随手拍"都成为保护生物多样性的一份力量。
城市生物多样性观察的三大困境
叫不出身边物种的名字
市民每天看到各种鸟、花、昆虫，但99%叫不出名字。知识门槛让大多数人"视而不见"，错过了身边丰富的自然世界。
专业监测覆盖面太窄
城市生态数据长期依赖科研人员采集，监测点数量有限，很多小区、公园几乎没有物种记录，数据盲区巨大。
自然课缺少身边素材
学校自然课只能看课本图片，学生无法将知识与身边的真实物种联系起来。社区做绿化规划也缺乏本地物种数据支撑。
四步构建社区生态数据库
随手拍
市民看到不认识的物种，打开小程序拍照，AI自动识别名称、科属和基本特征
自动记
记录物种名称、发现时间、GPS位置、环境描述，形成结构化的物种观测数据
聚成图
累积数据自动生成社区生态地图、物种分布热力图、季节变化趋势图
出报告
为学校、社区、环保部门自动生成区域生物多样性报告，辅助生态决策
社区物种观察互动看板
▣ 最近观测记录
▣ 生态指数
本周新增物种 12 种
▣ 贡献榜
六大核心功能
AI物种即时识别
基于MobileNet+ResNet的轻量模型，支持鸟类、植物、昆虫、哺乳动物等8大类5000+物种识别，准确率90%+，1秒内返回结果。
社区生态地图
在GIS地图上标记所有物种观测点，支持按物种类型、时间、季节筛选查看。发现小区里的"物种热点区域"。
季节变化追踪
自动追踪每个物种的出现频次和季节规律，生成"社区物候日历"——何时观鸟最佳、何时赏花最美。
生态报告自动生成
为学校、社区、环保部门自动生成标准化生物多样性报告，含物种清单、多样性指数、趋势分析和保护建议。
公民科学家成长体系
观测积分、物种收集徽章、等级成长体系，让记录物种变得像"集邮"一样有趣，激发持续参与动力。
学校自然教育套件
教师可创建班级观察任务，学生分组记录校园物种，系统自动生成班级生态报告，让自然课走出教室。
区域生态报告示例
▣ 绿茵社区 2026年第二季度生态报告
【总体评价】 绿茵社区第二季度共记录物种147种，涵盖鸟类32种、植物68种、昆虫35种、哺乳动物4种及其他8种。
Shannon多样性指数3.42，处于中等偏上水平，表明社区内物种丰富度较好。
【亮点发现】 本季度首次记录了红嘴蓝鹊（Urocissa erythroryncha）和酢浆草（Oxalis corniculata），
前者为城市公园常见鸟类，后者为本土野生草本植物。社区中心花园的物种密度最高，平均每100m²记录到8.5种植物。
【季节趋势】 4月植物开花物种达到峰值（42种），5月鸟类观测频次最高（日均12.3次），
6月昆虫多样性显著上升。整体呈现春季以植物为主、夏季向昆虫和鸟类过渡的典型城市生态节律。
【保护建议】 建议保留中心花园的野花带区域，减少草坪修剪频率至每月1次，
在小区水景区增设浅水区以吸引水鸟栖息。避免在4-5月花期使用杀虫剂，保护访花昆虫群落。
技术架构与亮点
前端层（小程序 + Web）
- 微信小程序 拍照识别 + 地图标记 + 观测记录
- Vue3 Web管理后台，物种数据可视化
- Leaflet 社区生态地图，热力图叠加
后端层（微服务）
- Python FastAPI RESTful接口
- Go 高并发图片上传与处理
- Redis 识别结果缓存，热点物种加速
AI层（视觉识别）
- MobileNet 移动端轻量物种分类模型
- ResNet 服务器端高精度识别（5000+物种）
- YOLO 多物种同框检测与定位
数据层（生态数据库）
- PostgreSQL 物种观测记录 + 用户信息
- PostGIS 地理空间数据存储与查询
- OSS 观测照片云端存储