近日，南极首次发现一只金黄色企鹅，这只被戏称是“充了黄钻”的企鹅摇身一变成为“网红”，引发了不少网友的关注。憨态可掬的企鹅们一直都深受大众的喜爱，而这些小家伙儿们得以顺利繁衍，离不开动物保护机构、科考人员的科研探索和坚守。
憨态可掬的南极企鹅
“滑稽”实验打开南极企鹅保护的新大门
来自加州的斯坦福航空航天工程系副教授 Mac Schwager 和他的伙伴们就正在做着这项意义深远的事情。
2019 年，Schwager 带着他的学生，拉着一车企鹅毛绒玩具和无人机，来到了圣克拉拉的一块无人机爱好者空地。在这里，他们把企鹅毛绒玩具散落在空地上，然后驾驶无人机，用特殊的定制软件，对毛绒玩具进行航拍路线规划。
这看似“滑稽”的试验，事实上是科研小组前往南极记录和研究企鹅群体前的“练兵”。不久后，无人机将飞越一片全由岩石和冰层覆盖的不毛之地——克罗泽角 (Cape Crozier) ，这里是全球最大的阿德利企鹅栖息地之一，住着 30 多万对阿德利企鹅。这里没有电、没有水，甚至连人类最基本的日常生活需求都无法满足，但却进行着一项重要的科学研究：研究统计企鹅。
在南极给企鹅做“人口普查”，这多少听起来有些“疯狂”。克罗泽角每年都会聚集大量阿德利企鹅繁衍后代，科研人员希望能够精确了解在 10 月至 2 月左右的南极夏季，有多少企鹅栖息在这里，以及企鹅种群数量的波动与冰冻层海平面的季节性下降之间是否有关系。
而如此大费周章的统计企鹅数量、进行研究，是因为全球变暖对企鹅带来的影响远比我们想象的严重。全球变暖导致的海冰破裂，不仅让不少企鹅丧失了抚养幼崽的珍贵场所。因过度捕捞的影响，企鹅的食物也越来越缺乏，企鹅种群的数量正在大幅减少。而对于企鹅的数量观察，则有助于更好的加强企鹅保护工作。
一次聚会，让无人机飞入南极上空
过去，对于企鹅数量的统计方式，还停留在手动标记，并通过标记企鹅数量、企鹅巢的密度以及整个群栖地的总体面积等数据，估算企鹅总数。这种方法完美吗？当然不。但如果使用直升机进行勘测，不仅成本高，因高度要求而带来的噪音还有可能会惊扰到栖息地的企鹅，因此手动标记似乎成为当时最好的选择。
时间回到 2016 年 6 月，从事企鹅研究工作的生物学家 Annie Schmidt 在一次聚会中偶遇 Mac Schwager。在交谈中，Schwager 谈到了使用无人机的潜在优势：无人机能够以非侵入性的方式获得高质量的数据，而且成本相对较低。只要方法得当，无人机不仅可以让科学家们摆脱人工搜寻和统计标记的企鹅这件苦差事，而且能帮助他们在很短的时间内就能轻松获取极有价值的数据。
这次交谈，无疑让 Annie Schmidt 看到了企鹅研究工作的曙光。2017 年，该科研小组挑选了五架无人机，并与在读博士 Kunal Shah 合作，开始探索如何优化勘测飞行航线算法，高效获取企鹅栖息地数据。
高效的航线规划，无可比拟的效率
想在南极上空顺利进行“人口普查”，并没有那么容易。南极的降雪、冻雨以及每小时高达 100 英里的冷风等等恶劣天气因素，让无人机的飞行窗口期大幅缩减。同时，极寒的温度限制了无人机的续航时间，而四处走动的企鹅则要求科研人员采集拍摄照片的速度要快，才能减少对企鹅的重复计数。传统的网格模式飞行已然不适用这样的特殊环境。
无人机起飞若需要将一片大量企鹅聚集的崎岖栖息地绘制成地图，假设已经确定了空中摄影高度，地面分辨率和航线重叠率，最后则是需要制定一条“特殊”的航线规划算法，形成一张网格以覆盖该区域。Kunal 认为，无人机的航线规划要达到在最短时间内高效获取数据，需要满足两个重要的条件，历遍性和不重复性。也就是需要计算每架无人机的最高效飞行路线，确保在每个路径点都会拍摄到一张照片，但不发生重叠。
最终，这个绰号为“爆米花” （POPCORN）的飞行航线算法诞生了。
"爆米花"的飞行航线规划并不是单一的“Z”字形的路线，而是在一片区域内同时叠加多个无人机的曲折路线。在确认需要拍摄的照片数量、覆盖面积、飞行时间以及无人机数量的前提下，该算法给目标区域划分格点并分配 GPS 坐标来规划路线。这些 GPS 坐标不仅能够让无人机精准定位并适应克罗泽角高低起伏的地面环境，还能避免无人机的飞行高度违反企鹅栖息地的空域要求，确保无人机不会干扰到这群穿着“晚礼服”的居民。
最后，“爆米花”形成了一系列多个巧妙“Z”字形飞行路线，既确保能拍摄到所有图像，又不发生路径重复。此外，航线的起始点和结束点定在了同一个地方，减少了寻找安全着陆点的麻烦。
无人机航拍路线图示意图
“爆米花”的航线规划既有助于减少飞行勘测的时间，还能保证测算范围足够大，并在调查期间能够随时安全召回无人机。相比之前，一位飞手驾驶一架无人机执行该任务需要两天以上的时间才能完成。而使用该路线和多架无人机协同工作，只需要大约 3 小时就能完成，在效率上无可比拟。
在地面分辨率大约是 1.5 厘米/像素，60% 的重叠率的前提下，通过无人机拍摄的所有图像总大小高达 10 GB。将图像全部上传到拼接软件中，生成一幅巨大的航拍镶嵌图。Kunal 说，“然后将该图像发送到机器学习管道中，将企鹅挑出归类，自动统计该巨幅图像中的企鹅数量。”
最终生成的高分辨率密集图像
在项目执行中，无人机的效率令 Kunal 惊叹不已。无人机的创新性科研应用和与企鹅共处的稀有体验成为吸引 Kunal 持续参与南极企鹅科研工作的重要原因。
无人机应用，工程研究领域的一次重大变革
这项工作获得了前沿性的研究成果，并编撰成论文在《Science Robotics》杂志上发表。该论文的摘要中总结了使用多架无人机和“爆米花”算法进行航拍在效率上取得的巨大优势：
“无人机在大约 3 小时内勘测了 2 平方公里的区域。与此相比，以前使用一架人工驾驶的无人机勘测同一片栖息地需要 2 天以上的时间才能完成。我们这种方法减少了重复飞行路线，从而减少了勘测时间，同时在勘测过程中能随时安全地召回无人机。这种方法可以应用于其他领域，例如危险天气状况下或救灾过程中的山火调查。”
目前，科研小组已运用此技术来追踪加利福尼亚州的鸟类和牧场禽畜类的运动变化。气候变化和生态保护让我们重新思考看待世界的方式，而科技是我们推动改善世界的重要工具。可以看到，搭载人工智能和自动化的无人机让我们能够解放双手释放效率，将在创新前沿领域获得越来越广泛的应用。“毫无疑问这一切才刚刚开始，它代表着各个工程研究领域的一次重大变革。”Schwager说。
