人工智能技術在林業工程建設中的應用進展

摘 要：人工智能技術在林業工程建設中的應用，推動了傳統森林植被監測與管理向智能化轉型，顯著提高了遙感影像解譯的精度與效率。面對數據質量、模型泛化、系統可解釋性及人工智能與傳統林業管理融合所面臨的挑戰，筆者提出建立高質量大數據平臺、深化算法研究、增強模型可解釋性和拓展應用場景等優化策略，以實現林業管理的現代化。

關鍵詞：人工智能；森林植被監測；林業工程

中圖分類號：S712 文獻標志碼：A 文章編號：1674-7909（2024）5-115-4

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.05.026

0 引言

傳統的林業管理方法因人力、物力和技術的限制，難以高效、精確地應對復雜多變的森林生態系統。在此背景下，人工智能技術的快速發展，尤其是計算機視覺、深度學習等技術，為林業工程建設提供了新思路。這些技術的引入不僅有助于提升森林植被監測與管理的智能化水平，還為解決林業領域長期面臨的難題提供了新的可能，可以推動林業工程建設向更高效、更精準、更可持續的方向發展。

1 人工智能技術在林業工程建設中的應用前景

人工智能技術與林業工程建設的深度融合，正在重塑傳統森林植被監測與管理的范式。計算機視覺、深度學習等技術的引入，極大地提高了遙感影像解譯的智能化水平，實現了從像元級到對象級、從簡單分類到復雜場景理解的跨越式發展，為林地覆被提取、樹種識別、林木健康評估等提供了高效可靠的技術手段。知識圖譜、智能優化等方法應用在海量多源異構林業數據中，有助于揭示森林資源動態變化機理、精準預測未來生長趨勢及制定兼顧多目標的經營決策等。同時，在傳感器、無人機、區塊鏈等新興技術的協同賦能下，智慧化的森林植被監管、突發事件預警、木材供應鏈追溯等應用場景正在不斷豐富，為推進生態系統保護、林區減貧增收、產業結構升級等提供了新思路。然而，人工智能技術受限于森林生態過程的復雜性、區域差異性、利益相關方的多元性等［1］，導致目前人工智能在林業工程建設中的應用仍面臨諸多挑戰。

2 林業工程建設中基于人工智能的森林植被監測技術

2.1 基于計算機視覺的樹種識別技術

近年來，以計算機視覺為代表的人工智能技術，為識別樹種開辟了新路徑。通過對樹冠形態、紋理、顏色等特征進行提取與分析，機器學習算法能夠自動完成樹種的分類與識別。其中，卷積神經網絡以其強大的特征學習能力，在復雜森林場景下具有優異的表現。研究人員通過構建包含樹皮、樹葉、樹冠等多器官影像的訓練數據集，并引入注意力機制、遷移學習等技術，可以進一步提升樹種識別的精度與泛化性能。同時，應考慮人工標注數據的成本，不少樣本學習、主動學習等方法被引入樹種識別任務中，力圖在有限的訓練樣本下實現較高的分類性能。多視角影像融合、三維重建等技術的應用，使樹種識別從單一特征向多維特征、從局部尺度向整樹尺度拓展，為構建包含樹種、胸徑、高度等屬性的林木三維數字孿生奠定了基礎［2］。

2.2 基于深度學習的林冠參數提取技術

傳統的林冠參數測量主要依賴地面調查或者人工目視解譯，存在勞動強度大、時效性差等缺點。隨著遙感技術的發展，高分辨率衛星影像、機載LiDAR等數據源為林冠參數提取提供了新的機遇。然而，森林背景的復雜性、林冠尺度上的離散性表征給傳統的基于特定規則的提取帶來了新的挑戰。而深度學習技術在計算機視覺領域的突破為林冠參數提取提供了新思路。通過構建包含林冠分割、屬性標注的訓練數據集，深度卷積神經網絡能夠從海量影像數據中自動學習林冠的多尺度、多層次特征表示［3］。在此基礎上，語義分割網絡可以實現林冠的像素級劃分，回歸網絡能夠直接從影像特征中預測林冠高度、冠幅、郁閉度等參數。同時，為解決樹冠間遮擋、陰影等因素的干擾，注意力機制、多視角融合等策略應用在提取框架中進一步增強了模型對復雜場景的適應性。

2.3 基于無人機遙感的森林資源監測技術

目前，以無人機遙感為代表的新興技術，為森林資源監測開辟了新路徑。與衛星遙感相比，無人機遙感具有機動靈活、重訪周期短、數據分辨率高等優勢，能夠滿足森林資源的多尺度、多時相監測需求。在無人機上搭載可見光、多光譜、高光譜、激光雷達等傳感器，可獲取包含森林冠層表型、生化組分、三維結構等在內的多維度信息。在數據處理方面，人工智能技術的引入進一步提升了森林信息提取的自動化水平。其中，目標檢測、語義分割等算法能夠實現樹木個體的自動識別與樹冠參數的像素級提取；多視角立體匹配、三維重建等方法允許在單棵樹尺度上對林分高度、冠幅、胸徑等結構參數進行精細刻畫；以深度學習為代表的數據驅動方法，可以直接從影像特征中端到端地預測森林蓄積量、生物量等關鍵屬性。同時，考慮到無人機數據的時空異質性，遷移學習、主動學習等策略在減少區域間數據偏差、降低標注成本等方面也展現出一定的發展潛力［4］。

2.4 基于物聯網的森林生態環境實時監測技術

以物聯網為代表的新興信息技術，為實現森林生態環境的精細化感知提供了新的可能。在林區部署由溫濕度、風速、光照、土壤等多參數傳感器組成的無線傳感網絡，并利用LPWAN、6LoWPAN等低功耗廣域網協議，可以實現數據的實時回傳，構建覆蓋林區的立體監測系統。在數據分析方面，機器學習算法能夠從時序數據流中自動識別生態異常模式并結合知識圖譜技術對環境因子間的關聯情況進行推理，從而實現對病蟲害暴發、極端干旱等災害性事件的早期預警。同時，對來自不同類型數據的語義互操作性及不同尺度上的生態過程的協同分析提出了更高的要求，這促使大數據處理框架需要進一步優化和提升。

3 林業工程建設中基于人工智能的森林植被管理技術

3.1 基于機器學習的森林火災預警技術

在林業工程建設的現代化轉型過程中，基于機器學習的森林火災預警技術成為關鍵的創新點，該技術利用機器學習算法，分析與處理來自多源數據（如衛星遙感數據、地面氣象站數據、無人機監測數據等）的大規模數據集，能夠在復雜的森林環境中精準識別火災發生的潛在風險點。其核心在于利用算法對數據進行深入分析，識別出溫度異常、植被干旱程度、風速及風向變化等關鍵指標，進而構建精細化的火災預測模型。這些模型能夠綜合考慮森林生態系統的復雜性和多變性，實時監控森林區域的關鍵參數變化，預測火災發生的可能性和潛在影響范圍。

3.2 基于深度學習的林業有害生物防治技術

深度學習技術在林業有害生物防治中的應用，表明林業工程建設技術向智能化、精準化管理方向發展。集成深度神經網絡模型能夠處理和分析大量復雜的數據（如高分辨率遙感影像、無人機監測數據及地面觀測數據等），從而實現對林區有害生物活動的早期識別和定位。其核心機制在于利用卷積神經網絡等深度學習框架，對林木葉片顏色、形狀變化、植被覆蓋度等關鍵指標進行學習和分析，從而有效識別出受病蟲害影響的區域［5］。引入遷移學習和自適應學習策略，進一步增強了模型在不同林區、不同樹種上的適用性和準確性，確保技術在廣泛應用場景下的有效性。

3.3 基于強化學習的森林采伐與更新決策優化技術

在林業工程領域，基于強化學習的森林采伐與更新決策優化技術成為推動林業管理向智能化、精準化轉型的關鍵手段。此技術通過模擬森林生態系統的動態變化過程，利用強化學習算法優化森林采伐與更新的決策制定，旨在平衡生態保護與木材產出之間的關系。其核心在于構建一個模擬環境，模擬森林的生長、衰退、采伐及再生過程，并以此為基礎，制定出最優的采伐和更新策略。

4 林業工程建設中基于人工智能的森林植被監測與管理問題

4.1 數據質量保障不足

在林業工程建設中，基于人工智能的森林植被監測與管理技術雖然取得了顯著進步，但數據質量保障不足的問題仍然不可忽視，這一問題主要體現在以下幾個方面。①遙感影像、無人機監測、地面觀測等多源數據的異構性和不一致性，增加了數據預處理的復雜度，對數據清洗、標準化及融合算法提出了更高的要求；②森林生態系統的復雜多變性使監測數據容易受到環境因素（如天氣、光照變化）的影響，從而導致在數據采集過程中噪聲增加［5］，同時也會影響數據的準確性和可靠性；③在實際操作過程中，高質量的標注數據成本高，而自動化標注工具在精確度和泛化能力上往往難以滿足需求，導致訓練數據集的質量參差不齊。

4.2 算法模型泛化能力欠缺

現有的深度學習模型在特定數據集上表現優異，但當實際應用環境或數據分布發生變化時，模型的性能往往會下降。森林生態系統在空間分布上也會產生巨大差異，如不同地區的植被類型、氣候條件、土壤特性等不同，這些差異使得在一個區域訓練的模型難以直接適用于另一個區域。此外，時間變化（如季節的轉換）會使植被生長狀態發生變化，這也會影響模型預測的準確性。

4.3 系統可解釋性與可信度不高

盡管深度學習和機器學習技術在數據分析和模式識別方面取得了巨大進步，但這些算法的不透明特性使其決策過程難以理解，這種情況降低了用戶對系統決策和建議的信任度。雖然復雜的深度神經網絡模型能夠處理大規模的數據，并提取出微妙的特征，但其內部的權重調整和特征組合對最終用戶是不透明的，這不僅使決策過程難以得到直觀理解，而且當模型產生錯誤或出現異常時，缺乏可解釋性也會使問題難以定位。

4.4 人工智能與傳統林業管理融合不夠深入

傳統林業管理往往依賴豐富的現場經驗和直觀判斷，而人工智能技術強調數據驅動和算法分析，這兩者之間存在理念和方法上的差異，會導致在實際操作中難以實現無縫對接。目前，人工智能解決方案的設計開發過程缺乏對林業專業知識的深入理解和有效整合，盡管采用了先進的模型技術，但在解決實際林業問題時往往效果不佳或受到應用場景的限制，林業工作者難以將新興技術的接受度和操作技能進行有效結合。林業管理的復雜性要求人工智能系統不僅能處理技術問題，還需具備對生態、社會、經濟多維因素的綜合考量能力，但目前大多數人工智能系統在這方面的設計相對簡單，難以滿足復雜決策的需要。林業數據的特殊性和多樣性要求人工智能系統具備更高的適應性和靈活性，但現有技術在應對復雜、動態林業環境的能力仍顯得不足。

5 林業工程建設中基于人工智能的森林植被監測與管理優化策略

5.1 建立高質量林業大數據平臺

為優化基于人工智能的森林植被監測與管理系統，大數據平臺需要從數據采集、處理、存儲和分析等多個環節入手，加強多源數據的整合，并采用統一的數據格式和接口標準，實現數據的有效操作和共享。一是投入資源進行數據質量控制，使用先進的傳感器技術提高原始數據的精度，運用自動化工具進行數據清洗和噪聲削減，以確保數據的準確性和可靠性。二是采用先進的數據存儲技術（如分布式數據庫和云存儲）保證數據的安全存儲和高效訪問。同時，構建高效的數據分析工具和算法，支持大規模數據的快速處理和深入分析，包括訓練和應用機器學習與深度學習模型，以及開發數據可視化技術，從而提高數據的可用性和價值。三是建立嚴格的數據管理和質量監控體系，包括制定詳細的數據收集、處理和使用標準，并定期進行數據質量評估和更新，以保證數據平臺的長期有效性和可靠性。

5.2 深化前沿算法研究，提升模型性能

為深化前沿算法研究并提升模型性能，在林業工程建設中的人工智能監測森林植被與管理領域，需要加強對當前人工智能技術，尤其是深度學習、強化學習、遷移學習等領域的研究，開發新的算法框架和模型結構，以適應林業數據的特點和滿足處理復雜林業任務的需求。針對林業數據的特殊性（如高維度、大規模和時間序列特性），相關部門需開發專門的數據預處理和增強技術，改進模型的數據輸入機制，提升模型對數據的處理能力。同時，相關部門應實施跨學科合作，結合林業科學的專業知識，引入領域知識引導的模型訓練方法，以提高模型的解釋性和決策的準確性。研究人員應加大對模型泛化能力和穩定性的研究力度，通過引入多任務學習、自適應學習等技術，增強模型在不同環境和條件下的應用性能。研究人員應采用模型融合和集成學習方法，結合不同模型的優勢，進一步提升模型的整體性能。

5.3 加強可解釋性研究，提高結果可信度

為加強可解釋性研究、提高林業工程建設中基于人工智能技術結果的可信度，相關部門要發展和引入先進的可解釋性機器學習技術（如局部可解釋模型－解釋技術、集成梯度等），以便對模型的決策過程進行視覺說明，這有助于用戶理解模型的決策依據，提高模型結果的透明度和可信度。①為提高模型結果的透明度，建立并執行解釋性評價指標，以對人工智能模型的解釋能力進行量化評估，確保解釋性的質量和有效性。同時，鼓勵跨學科合作，結合林業科學、人工智能和認知科學等領域的研究，探索模型決策邏輯與人類專家認知過程的相似性和差異性，從而設計出更符合直覺的解釋方法。②開展針對特定林業應用場景的可解釋性研究，關注模型在實際林業任務中的應用效果和用戶反饋情況，基于實際應用需求優化模型的可解釋性設計。同時，也要加強對模型不確定性的研究，引入貝葉斯網絡等不確定性建模方法，量化模型預測的不確定性，為用戶提供更加全面的決策支持。③建立用戶參與的反饋機制，收集來自林業管理者和決策者的反饋情況，不斷提高模型的可解釋性和結果的可信度。

5.4 拓展技術應用場景，促進深度融合

要想拓展技術應用場景、促進人工智能與傳統林業管理的深度融合，需識別并分析現有林業管理流程中的痛點和挑戰，以制定相應的人工智能解決方案。

相關部門需設計和實施跨學科合作項目，整合林業科學、生態學、遙感科技和人工智能等領域的專業知識和技術，制定符合實際需求的綜合解決方案。可以通過舉辦研討會、工作坊和培訓課程等活動來加強林業從業者對人工智能技術的理解和應用能力，提高其接受度和參與度；積極探索新的應用場景，如利用人工智能技術進行生態恢復評估、森林生長模擬、碳匯量計算等。建立項目試點和示范區，通過實地應用驗證人工智能技術實施的效果，并進行迭代優化，形成可復制、可推廣的成功案例。加強政策扶持與加大資本投入，促進科技創新與推廣，完善科技評價與監管體系，保障科技成果的科學與安全。

6 結束語

人工智能技術運用于森林植被監測與管理領域，能夠顯著提升工作效率與精度，具有廣闊的應用前景。未來，相關部門應建立高質量林業大數據平臺，加強前沿算法研究，注重可解釋性設計，拓展應用場景，促進人工智能與傳統林業管理的深度融合，以實現林業工程建設的智能化與可持續發展。

參考文獻：

［1］喻思南.推動人工智能應用向上向善［N］.人民日報，2024-04-09（11）.

［2］王雅婧.“人工智能+”加出發展新動能［N］.中國紀檢監察報，2024-04-08（5）.

［3］陶剛，李攀，張皓杰.人工智能技術在輸變電工程建設中的應用［J］.電子技術，2023，52（5）：150-151.

［4］崔振軍.林業工程中抗旱造林技術相關問題及解決方法［J］.新農業，2023（23）：30-31.

［5］王新玲.新時期林業工程苗木培育及移植造林技術研究［J］.河北農機，2023（22）：151-153.

作者簡介：秦云（1981—），男，本科，林業中級工程師，研究方向：林業管護、造林技術。