2026年9月山东临沂讯 随着我国生物多样性保护工作向数字化、精细化方向纵深推进，传统依赖人工巡护的鸟类监测模式，已难以适配大面积自然保护区、原始林区、湿地候鸟栖息地的常态化管护需求。近日，云境天合TH-NSB16鸟类识别监测设备完成多轮野外场景实测，先后在自然保护区、湿地生态公园、原始林区等多个场景落地布设，通过多模传感融合技术破解密林遮挡、夜间监测盲区等行业长期痛点，为鸟类资源调查、栖息地评估、生物多样性科研提供全天候智能化数据支撑。

长期以来，国内鸟类野外监测主要依靠研究人员手持望远镜目视观测、定点摄像机录制视频后人工回放分析的模式，不仅人力投入大、工作效率低，监测结果还容易受观测人员经验、体力和主观判断影响，难以实现大范围、全天候的不间断连续监测。传统单一视觉监测设备普遍存在明显短板：密林遮挡时无法捕捉林冠层鸟类活动，夜间无光环境下难以识别鸟类踪迹，仅能记录物种和数量，无法精准获取鸟类活动的位置、距离等空间信息，大量“只闻其声、不见其影"的隐秘鸟种长期处于监测空白状态，严重制约了生物多样性普查与野生动物保护的工作精度。

针对行业长期存在的监测痛点，云境天合TH-NSB16鸟类识别监测设备跳出单一视觉监测的技术局限，创新采用高清影像识别+高灵敏声纹识别双鉴融合架构，构建起“看得见、听得准、全覆盖"的立体化监测体系。设备搭载4K级高清光学变焦镜头，支持40倍光学变倍与16倍数字变倍，白天可远距离捕捉鸟类羽毛纹路、喙部形态等细微特征；夜间依托红外热成像技术，无需额外补光即可突破无光、密林遮挡限制，清晰捕捉鸟类热源轮廓，消除夜间监测盲区。同时设备配备高保真全向拾音器，持续采集林区声场信号，精准收录远距离微弱鸟鸣及林冠层鸟类声纹信息，通过算法自动过滤风雨声、虫鸣、车流人流等环境干扰，针对视觉无法覆盖的区域完成补充监测，从根本上弥补单一视觉监测的视角缺陷。

作为整套设备的“智能大脑"，TH-NSB16搭载的深度学习鸟类识别模型，依托数百万张不同姿态、不同光照、不同背景下的标注鸟类图像与海量声纹样本完成训练，能够精准区分近缘相似鸟种，自动完成物种识别、数量统计、多目标轨迹追踪，为每一只进入监测范围的鸟类分配ID，从技术层面避免重复计数，识别结果实时叠加在视频流中展示。结合内置激光测距模块与高精度云台方位传感器，设备可通过三角几何运算，精准计算出识别目标的绝对地理坐标，同步获取鸟类与监测点的直线距离、活动方位等空间信息，打破传统监测数据维度单一的局限，为绘制鸟类物种分布图、研究种群活动范围提供完整的量化数据支撑。

为适配野外复杂工况，设备在硬件环境适配性上完成了全维度升级。整机采用工业级高强度防腐防水结构设计，防尘、防晒、抗霜冻、抗暴雨、耐湿热性能优异，可长期部署于湿地滩涂、原始林区、荒野山地等各类野外场景，无需人工频繁巡检维护。设备支持太阳能+锂电池双供电模式，在无市电覆盖的偏远保护区、深山林区也可实现长期自主续航，配合超低功耗设计，大幅降低野外部署的运维成本。一体化集成结构即装即用，无需复杂布线调试，既支持单点布设构建微型监测点位，也可多点组网搭建全域立体化监测网络，满足不同规模生态保护项目的部署需求。

在数据管理与业务应用层面，所有监测画面、识别数据、统计记录可通过4G、NB-IoT等无线方式实时上传至智慧云平台，实现数据可视化展示、自动化存储、智能化分析。管护与科研人员可通过电脑端、移动端随时调取实时监测数据、历史变化记录、鸟类活动热力分布，系统支持数据一键导出、报表自动生成，可直接用于生态普查、科研分析、项目归档、管护考核，为鸟类栖息地评估、生态修复治理、生物多样性研究提供连续标准化的数据支撑。目前这套系统已经广泛适配自然保护区常态化监测、原始林区生物多样性普查、湿地候鸟迁徙动态监测、园林生态示范园区建设、科研院校课题研究、河湖生态管护等多类场景。

从多地已落地的项目实测反馈来看，云境天合鸟类智能识别监测设备投入使用后，监测覆盖时长从传统人工模式的每天数小时提升至7×24小时不间断，单点位可识别的鸟类物种数量较传统人工巡护模式提升40%以上，人力管护成本下降超过60%，不少此前长期难以观测到的林冠层隐秘鸟种，通过声纹识别被纳入监测记录，大幅填补区域鸟类资源监测的空白。

作为深耕生态智能监测领域的源头生产企业，云境天合依托此前在农林环境监测领域积累的多传感融合、野外工况优化技术经验，完成了鸟类识别监测设备从核心算法到整机硬件的全链条自主研发，后续还将持续迭代AI识别模型，不断扩充鸟类物种数据库，优化复杂场景下的识别精度，以硬核科技助力全国生物多样性保护与生态环境高质量发展，为智慧生态监测体系建设提供更扎实的技术支撑。