讓AI成為雨林金礦盜採防線：Amazon Mining Watch計畫介紹

作者：歐敏銓

Amazon Mining Watch (AMW) 計畫平台上，正利用頂尖的人工智慧與無人機技術，將超過 670 萬平方公里的雨林置於 24 小時的「數位封鎖線」內，要阻斷不法金礦盜採的惡行。

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在今日的亞馬遜雨林深處，一場無聲的數位戰爭正由矽谷的演算法與高空的旋翼機聯手開打。這場戰爭的指揮中心不在前線，而是在名為 Amazon Mining Watch (AMW) 的計畫平台上。

這項由 Amazon Conservation (AC)、Earth Genome 與 Pulitzer Center 共同發起的跨國計畫，正利用頂尖的人工智慧（AI）與無人機技術，將超過 670 萬平方公里的雨林置於 24 小時的「數位封鎖線」內。以下是這場環保科技革命的技術細節深度特寫。

科技守護：從衛星監測到無人機取證

在過去，要發現隱藏在茂密樹冠下的非法金礦開採，往往依賴無頭蒼蝿般的地面巡邏。現在，AMW 建立了一套「高空發現、低空取證」的雙層技術架構：

第一層：衛星 AI 監測 (全域掃描)

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計畫利用 Sentinel-2 衛星每五天繞行地球一次的頻率，獲取 10 米解析度的多光譜影像。背後運行的 AI 模型是一個經過數十萬張影像訓練的卷積神經網絡（CNN）。該模型被設定為識別特定特徵：森林邊緣的鋸齒狀侵蝕、汞污染導致的渾濁尾礦池，以及隱藏在樹蔭下的簡易跑道。

第二層：無人機實地取證 (局部深挖)

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一旦 AI 在衛星圖上標記出可疑像素點（440 米 x 440 米的分析單元），地面團隊便會出動無人機進行「戰術偵查」。這解決了衛星影像解析度不足以作為法律證據的痛點，將偵測精度從「公尺級」直接提升到「公分級」。

》延伸閱讀：邊緣覺醒：Edge AI 如何實現無人機 SLAM 即時建圖

AI 演算法：如何從綠意中「看見」罪行

AMW 的 AI 技術並非單純的濾鏡，而是一套具有演進能力的機器學習管線。

其核心架構採用了 U-Net 圖像分割模型 的變體。在技術落實上，研發團隊首先訓練模型區分「農業開墾」與「礦產開採」。非法採礦通常伴隨著劇烈的土方翻動與人工池塘的形成，這些地形特徵在衛星影像的近紅外（NIR）與短波紅外（SWIR）波段中具有獨特的波譜特徵。

截至 2025 年底，該系統已完成超過 3.5 億次的影像塊分析。最新的 2026 版 AI 模型已經能自動過濾因雲層覆蓋產生的噪點，並將識別非法礦區的準確率（Precision Rate）提升至 92%。這意味著森林監管部門可以將稀缺的執法資源投入到真正有威脅的區域。

無人機的實戰應用：從 DJI 系列到公分級座標

在亞馬遜的雨林冠層下，AMW 的現場取證主要採用 DJI（大疆） 企業級解決方案。機型選擇上主要採用 DJI Mavic 3 Enterprise (M3E) 與 Matrice 350 RTK。前者因體積小、部署快、噪音低，適合在不驚動非法礦工的情況下進行秘密偵查；後者則具備強大的負載能力，可搭載多光譜傳感器識別受化學污染的植被。技術特點包括：

• • RTK（即時動態定位）： 通過地面基準站，無人機能獲取公分級精度的影像地理標籤。這在祕魯（Peru）等地的環保訴訟中至關重要，能確保「犯罪地點」在法庭地圖上精準無誤。

  • 紅外熱成像： AI 在夜間或煙霧環境下，能利用無人機的紅外鏡頭偵測發熱的抽水機馬達與礦工營地火源。

下表呈現了兩層面的硬體與軟體落實作法：

結語

Amazon Mining Watch 的成功，標誌著環境監測已從「事後哀悼」轉向「實時干預」。透過 AI 對海量衛星數據的處理，加上無人機作為現場的「數位眼睛」，環保組織得以在資源有限的情況下，對抗武裝精良的非法礦團。這不僅僅是技術的展示，更是人類利用科技守護自然韌性的具體實踐。

隨著 2026 年監測範圍進一步擴大至亞馬遜全境九國，這道由程式碼與螺旋槳編織而成的網，正成為地球肺部最後的生命守護線。

》延伸閱讀：

• 官方平台： Amazon Mining Watch 互動監測地圖

• 技術研究： MAAP #235: AI-powered Real-time Detection of Gold Mining

• 雨林觀測調查： Pulitzer Center – Rainforest Investigations Network

• AI 演算法細節： Earth Genome – Monitoring Mining with AI