Wildlife Monitoring Using Spaceborne and Airborne Remote Sensing： Challenges， Progress and Perspectives

SUI Haigang; RAN Wenyan; ZHANG Hao

doi:10.13203/j.whugis20260361

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Wildlife Monitoring Using Spaceborne and Airborne Remote Sensing： Challenges， Progress and Perspectives

Photogrammetry and Remote Sensing | 更新时间：2026-11-05

- Wildlife Monitoring Using Spaceborne and Airborne Remote Sensing： Challenges， Progress and Perspectives
- Geomatics and Information Science of Wuhan University Vol. 51, Issue 10, Pages: 2151-2166(2026)
- 作者机构：
  
  1.武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室，湖北武汉，430079
  2.武汉大学‐咸宁低空经济创新研究院，湖北赤壁，437300
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13203/j.whugis20260361
  CLC： P237
- Received：23 September 2026，
  
  Published：05 October 2026
- 稿件说明：
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眭海刚,冉文艳,张浩.空天遥感野生动物监测的挑战、进展与展望[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(10):2151-2166.

SUI Haigang,RAN Wenyan,ZHANG Hao.Wildlife Monitoring Using Spaceborne and Airborne Remote Sensing: Challenges, Progress and Perspectives[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(10):2151-2166.
眭海刚,冉文艳,张浩.空天遥感野生动物监测的挑战、进展与展望[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(10):2151-2166. DOI：10.13203/j.whugis20260361

SUI Haigang,RAN Wenyan,ZHANG Hao.Wildlife Monitoring Using Spaceborne and Airborne Remote Sensing: Challenges, Progress and Perspectives[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(10):2151-2166. DOI：10.13203/j.whugis20260361

摘要

空天遥感凭借广域覆盖、重复观测和低干扰优势，为野生动物长期监测提供了重要手段，但仍面临弱信号与遮挡、时空采样不完备、复杂场景辨识困难和跨时序关联不稳定等挑战。基于1976—2026年相关研究，构建“信号形成-时空观测-智能解译-动态关联-生态推断”证据链，归纳生境表征与间接推断、动物目标直接观测、多源协同与智能解译3类研究范式，辨析观测证据向生态参数转换的关键条件。文献梳理表明，空天遥感野生动物监测领域正向复杂环境智能传感、空天地遥感集群协同感知、多模态一体化智能解译和个体身份识别发展。未来需以遥感、人工智能与生态学为核心，推动时空智能、分子生物学、声学、传感器工程等多学科深度融合，为野生动物长期监测与保护决策提供技术支撑。

Abstract

Spaceborne and airborne remote sensing

with its advantages of wide-area coverage

repeated observations

and low disturbance

provides an important means for long-term wildlife monitoring. However

it still faces challenges including weak target signals and occlusion

incomplete spatiotemporal sampling

difficulties in target discrimination under complex conditions

and unstable cross-temporal association. Based on relevant studies published from 1976 to 2026

an evidence chain of “signal formation‐spatiotemporal observation‐intelligent interpretation‐dynamic association‐ecological inference” is constructed. Three research paradigms are summarized: habitat characterization and indirect inference

direct observation of animal targets

and multi-source collaboration and intelligent interpretation

with emphasis on the key conditions for translating observational evidence into ecological parameters. The literature review indicates that wildlife monitoring using spaceborne and airborne remote sensing is advancing toward intelligent sensing in complex environments

space‐air‐ground remote sensing cluster collaborative observation

integrated multimodal intelligent interpretation

and individual identification. Future research should take remote sensing

artificial intelligence and ecology as the core

and promote in-depth interdisciplinary coupling of spatiotemporal intelligence

molecular biology

acoustics

and sensor engineering

to provide technical support for long-term wildlife monitoring and conservation decision-making.

关键词

Keywords

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