MonarchNet:从表型相似蝶种中区分帝王蝶

近年来,帝王蝶标志性的迁徙模式受到从气候变化到农药使用等诸多因素的威胁。为追踪其种群趋势,科学家及公民科学家必须准确识别个体。这一点对帝王蝶研究尤为关键,因为存在如副王蛱蝶等其他蝶种,它们被《濒危野生动植物种国际贸易公约》称为“仿冒者”(look-alikes),具有相似表型。为解决此问题并辅助更高效识别,我们提出MonarchNet,首个由帝王蝶及五种仿冒蝶种的蝴蝶图像构成的综合数据集。我们训练了一个基线深度学习分类模型,作为区分帝王蝶及其各类仿冒者的工具。我们旨在通过提供针对这些特定蝶种的计算分类新方法,为生物多样性与蝴蝶生态学研究做出贡献。最终目标是帮助科学家以尽可能精确高效的方式追踪帝王蝶种群与迁徙趋势。