本文提出了一种级联多模态管道，用于高分辨率生物多样性制图，克服传统方法的局限性。通过深度物种分布模型和Pl@ntBERT，生成大陆尺度的物种分布图和生态指标图，提供精细的生态洞见，并有效整合多源遥感数据，联合建模物种间依赖关系。

研究发现深度学习模型对相机陷阱图像的分析有效，模型架构对生态指标影响较小，噪声和数据集大小则显著影响物种丰富度、栖息率和活动模式。结果强调了深度学习模型在生态分析中的有效性和创建高质量训练集的必要性。