From Images to Insights: Explainable Biodiversity Monitoring with Plain Language Habitat Explanations

📄 arXiv: 2506.10559v2 📥 PDF

作者: Yutong Zhou, Masahiro Ryo

分类: cs.CV, cs.AI, cs.ET

发布日期: 2025-06-12 (更新: 2025-09-09)

备注: AISE workshop camera-ready version @ ECAI 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出可解释的生物多样性监测框架以解决生态系统理解问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生物多样性监测 因果推断 多模态AI 生态建模 可解释性AI

📋 核心要点

  1. 现有生态监测方法碎片化，难以为非专业人士提供有效的生态系统理解。
  2. 提出一种端到端的视觉到因果框架，将物种图像转化为可解释的因果洞察，整合多种数据源。
  3. 在蜜蜂和花卉物种的实验中，展示了该框架的有效性，提供了易于理解的栖息地解释。

📝 摘要（中文）

理解物种为何栖息于特定地点对于生态系统的理解和生物多样性的保护至关重要。然而，现有的生态工作流程往往碎片化且难以为非专业人士所用。本文提出了一种端到端的视觉到因果框架，将物种图像转化为可解释的因果洞察，涉及物种识别、全球分布检索、伪缺失采样和气候数据提取。通过现代因果推断方法，我们发现环境特征之间的因果结构，并评估其对物种出现的影响。最终，我们生成了基于统计的、易于人类理解的因果解释。我们在蜜蜂和花卉物种上展示了该框架的潜力，表明多模态AI助手在生态建模实践中的应用前景。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有生态监测方法的碎片化问题，使非专业人士能够理解物种栖息地的因果关系。现有方法往往缺乏可解释性和连贯性。

核心思路：提出一种端到端的框架，通过将物种图像转化为因果洞察，整合物种识别、环境数据和因果推断，提供易于理解的栖息地解释。

技术框架：该框架包括以下主要模块：物种识别、全球分布检索、伪缺失采样、气候数据提取和因果推断。通过这些模块的协同工作，形成完整的生态监测流程。

关键创新：最重要的创新在于将现代因果推断方法与多模态数据结合，生成统计上可靠且易于理解的因果解释，显著提升了生态监测的可解释性。

关键设计：在技术细节上，采用了结构化模板和大型语言模型生成因果解释，确保生成内容的统计基础和可读性，同时优化了数据处理和模型训练的参数设置。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在蜜蜂和花卉物种的栖息地解释中表现出色，生成的因果解释在统计上具有显著性，且易于人类理解，展示了多模态AI助手在生态建模中的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括生态监测、物种保护和环境教育。通过提供易于理解的栖息地解释，能够帮助政策制定者和公众更好地理解生态系统，从而促进生物多样性的保护和可持续发展。

📄 摘要（原文）

Explaining why the species lives at a particular location is important for understanding ecological systems and conserving biodiversity. However, existing ecological workflows are fragmented and often inaccessible to non-specialists. We propose an end-to-end visual-to-causal framework that transforms a species image into interpretable causal insights about its habitat preference. The system integrates species recognition, global occurrence retrieval, pseudo-absence sampling, and climate data extraction. We then discover causal structures among environmental features and estimate their influence on species occurrence using modern causal inference methods. Finally, we generate statistically grounded, human-readable causal explanations from structured templates and large language models. We demonstrate the framework on a bee and a flower species and report early results as part of an ongoing project, showing the potential of the multimodal AI assistant backed up by a recommended ecological modeling practice for describing species habitat in human-understandable language. Our code is available at: https://github.com/Yutong-Zhou-cv/BioX.