在生物多样性保护过程中 , 不仅需要从空间维度整合卫星遥感影像、航空影像、 GPS 轨迹等数据 , 还需要联动各相关部门整合当前已有生物多样性数据资源 ,以中国生物多样性信息系统为基础 , 建立以生物多样性为核心并囊括物种专题信息，如物种分布、物种迁徙信息等 、遗传资源数据、生物多样性调查信息等综合性的在线数据平台,并链接相关数据 , 如第三次全国国土调查数据中的土地利用数据、道路交通及水系现状等基础数据以及生态保护红线监管平台数据 , 并搜集人口密度、气温、降水等经济和自然环境数据予以匹配。同时要聚焦服务国家重大需求 , 精准掌控生物多样性保护重点区域数据变化情况，在保证信息安全的前提下开展数据共享 ,。

关键技术手段

·大数据管理与云存储技术：利用大数据管理和云存储技术，实现对生物多样性数据的集中存储、管理和分析。这包括物种信息、生态环境数据、监测数据等。

·物联网技术：结合地面红外相机等硬件设备，构建物联网监测网络，实现全天候、全方位的生物多样性监测。

·AI智能识别技术：利用AI智能识别技术对红外相机拍摄到的图像和视频进行自动分析，实现动植物的自动识别和分类。

核心系统建设

·生物多样性网上监测平台：构建生物多样性网上监测平台，实现数据的实时上传、管理和分析。平台应具备数据可视化、统计分析、预警预测等功能。

·欧尼卡云平台处理系统：该系统是集大数据管理、相机管理、图像监测控、无线物联、坐标定位等功能于一体的云平台处理系统。它利用大数据、云存储等技术手段，结合硬件设备和移动互联网等监测手段，构建出“天空地”一体化全面监测的感知系统。

·可视化综合监管平台：搭建保护地可视化综合监管平台，实现巡护员与管理者之间的相互合作，信息及时互通。平台应显示相机的坐标、编号、温湿度等信息，方便对区域内的相机进行管理。

功能实现

·生物多样性监测：实现对生物多样性的实时监测，包括物种分布、数量变化、生态环境变化等。

·野生动物AI智能识别：利用AI技术实现对野生动物的自动识别和分类，提高监测效率。

·归档分类与数据分析：对监测数据进行自动归档分类，并利用大数据分析技术提供决策支持。

·生态红线监测：对自然保护地的生态红线进行实时监测，确保生态安全。

·资源动态监测管理：对自然保护地的资源进行动态监测管理，及时发现和处理问题。

保障措施

·制定和完善法律法规：制定和实施与生物多样性保护信息化相关的法律法规，明确相关机构和个人的职责和权力。

·加强科研和技术创新：鼓励和支持科研机构和企业在生物多样性保护信息化领域进行科研和技术创新。

·加强国际合作与交流：积极参与国际生物多样性保护信息化合作与交流，分享经验和技术。

·提高公众意识：加强生物多样性保护宣传和教育，提高公众对生物多样性保护信息化的认识和意识。