【雷达可分辨昆虫种类：微多普勒特征信号助力监测核心传粉昆虫种群】蜜蜂及其他传粉昆虫在食物链与农作物授粉中至关重要，但对其监测一直难度颇高。为此，研究人员研发出一款雷达系统，有望实现低成本、无干扰的传粉昆虫追踪。

传统昆虫识别方式操作繁琐且耗时，通常需要捕捉并灭杀昆虫才能细致观测。为探寻更优监测手段，科学家开发出搭载机器学习的视觉系统，可自动判别昆虫种类。

但这类智能视觉系统存在明显短板，光照多变、天气恶劣、环境杂乱都会影响成像质量，加之昆虫受惊极易飞离，有效影像素材难以获取。

因此欧洲研究人员转而分析昆虫雷达扫描数据。利用雷达研究迁徙昆虫已有数十年历史，但过往研究大多针对高空集群飞行的昆虫，并不适用于贴近地面、穿梭花丛的独居传粉昆虫。
丹麦科技大学空间技术副教授Adam Narbudowicz表示：“单只昆虫的雷达反射信号十分微弱，仅凭瞬时信号基本无法完成探测。”

他解释道，研究团队尝试整合长时间信号来识别昆虫。研究重点捕捉昆虫振翅产生的微多普勒特征，这类特征是昆虫晃动等细微运动形成的独特时序雷达反射波形。借助该特征，雷达能够分辨物体细微差异，例如区分鸟类与无人机（http://t.cn/AX6jHzqP）。