科學家們首次成功地將衛星攝影機與人工智能演算法結合使用，他們對複雜地理環境中的動物們進行統計數量，這使動保團體在監測瀕臨滅絕的物種方面邁出了重要的一步。對於這項研究，衛星Worldview 3使用高分辨率圖像捕獲了所有正在穿過森林和草原的非洲大象，用自動化系統與人類相同的精密度來檢測動物，這項人工智能演算法的計畫是由英國巴斯大學的計算機科學家伊蘇波娃博士所創建的，該項目也是與英國牛津大學和荷蘭特溫特大學的合作。
伊蘇波娃博士表示：「這項新的測量技術可以在短短幾分鐘內對廣闊的土地進行掃描，這為只能在低空飛行的飛機進行計數的人類提供了一種緊急的替代方法，當測量技術橫掃陸地時，一顆衛星每幾分鐘就能收集5000多平方公里的影像，且自動消除重複計算的風險，甚至在必要的情況下，例如當雲層覆蓋時，這掃描的過程可以在衛星下一次地球自轉時自動重複一次。」
在過去的一個世紀當中，非洲大象的數量急劇下降，主要是由於人類獵殺和棲息地遭到破壞的原因，由於目前野外僅存4萬至5萬頭大象，所以該物種已被列為瀕臨絕種的危險物種。伊蘇波娃博士說：「如果我們要拯救這個物種，準確的監測是絕對不可少的，我們需要知道動物在哪裡以及有多少動物還存在著。」
這項衛星監測也消除了在數據收集的過程中會干擾動物的風險，並確保人類在計畫過程中不受到任何傷害，更棒的是，這也使得要計算從一個國家到另一個國家的整體動物數量變得更為簡單，因為衛星是環繞著地球運行的，所以不必考慮邊界管制或各個國家政策的法規。
這並不是科學家第一次使用衛星圖像和演算法來監測物種，不過確實是第一次靠著這項技術去監測在各種環境中移動的動物，也就是說，這項技術已消除了區域限制的問題從而更完善的達到研究效果，不過雖然這類工作以前在鯨魚身上做過，但海洋的顏色全都是統一性的藍色，所以在當時的挑戰性要小得很多。
非洲象被選入這項研究是有充分理由的，它們是最大的陸地動物，因此最容易被發現。因此伊蘇波娃博士希望未來能從這個技術當中掃描到更小的物種，博士說：「衛星圖像的分辯率每隔幾年就會提高一次，隨著分辯率的提高，我們很快就能夠更詳細地看到更小的東西」並補充說：「其他研究人員已經成功地掃描到黑信天翁在雪地上的巢穴，雖說黑白的對比讓這項挑戰變得較為容易，但並不能改變信天翁巢穴只有大象十一分之一大小的事實。」
研究人員認為，他們的工作完全展露了科技的潛力，也支援了處於困境中的生物，甚至幫助人類減緩第六次大滅絕的進展。
