大數據在新一輪退耕還林工程管理中的應用初探

張麗

（云南省宣威市種苗站，云南 宣威 655400）

0 引言

退耕還林是治理我國水土流失和土地沙化的重大生態修復工程，其核心思想是從保護、改善生態環境角度出發，將易于造成水土流失的坡耕地有計劃、有步驟的停止耕種，并因地制宜的植樹造林，恢復正常的植被覆蓋。宣威市在實施退耕還林期間發現，當地受到地形復雜、退耕還林面積大等因素影響，導致無法及時作出科學決策，在一定程度上制約了退耕還林工作的開展。而與此同時，大數據技術依托物聯網與海量數據信息處理等優點，在生態環境管理中發揮重要作用，可彌補傳統方案的不足，因此在退耕還林工程管理中合理運用大數據技術已經成為新的發展趨勢，不容忽視。

1 大數據技術在退耕還林工程管理中的可行性

大數據又被稱為大規模數據，通過對海量數據的加工與處理，可識別數據背后的現象與規律，并協助執行科學應對措施。在退耕還林工程管理中，大數據技術的運用就有必要性，主要表現為：傳統的數據管理模式在退耕還林工程管理存在劣勢，例如常規數據模型經常出現運行出錯或者全面性評價效果差等，難以有效適應當前退耕還林工程中存在的數據量巨大、來源廣泛等問題[1]。而相比之間，大數據利用自身強大的數據處理能力可顯著推動退耕還林工程管理模式變革，其先進性表現如下：①大數據技術可以整合生態系統觀測數據，通過數據的有效表示來判斷退耕還林工程的開展情況，并依據當地工程項目開展前后的生態數據變化評估退耕還林工作的合理性，可幫助相關部門糾正工程中的偏差。②大數據技術通過與物聯網的整合，可精準評估退耕還林中的生態信息，采取分布式數據處理方法，使提取更多的空間信息和探測較小的目標對象成為可能。例如在大數據技術支持下，相關部門可利用高分辨率衛星影像探測地塊信息，尤其是可記錄退耕還林樹冠等一手資料，為開展退耕還林規劃提供了必要依據。

2 大數據技術在新一輪退耕還林工程管理中的應用要點

2.1 大數據與林業空間信息的整合

在退耕還林工程管理中，地理信息系統（GIS）發揮著重要作用，通過全方位動態實時數據感知與檢測，真正實現了一體化的工程管理。而隨著大數據技術的應用，可顯著強化地理信息系統的數據處理、數據融合與挖掘能力，最終提升退耕還林空間數據感知與處理能力。例如全球導航衛星系統在退耕還林工程中利用自身“多星組網”與“多網融合”的優勢可對退耕還林工程前后的地理信息提供亞米級精度服務，而大數據技術則可以通過整合導航衛星系統與地理信息系統中的退耕還林信息，實現海量資料的智能傳輸與無縫銜接，尤其是可根據當地退耕還林處理流程提供空間信息，例如大數據系統自動將水土流失嚴重，糧食產量低而不穩、坡度在25°以上、農民已經承包或延包的坡耕地等地區進行標記，使退耕還林中可優先解決存在上述問題的地區，保證退耕還林工作精準有效。

除此之外，遙感（RS）技術使退耕還林管理變得更加智能與精準，但由于傳統工作模式下無法精準調取遙感技術所采取的空間資料，導致退耕還林工程中經常出現信息更新不及時、數據利用率偏低的問題。但自從大數據技術應用以來，該技術可依托物聯網平臺快速整合退耕還林工程信息，實現對工程的全方位、長時序監控。圖1 為大數據支持下的物聯網平臺結構體系。

圖1 大數據支持下的物聯網平臺結構體系

2.2 利用大數據實現遺傳育種

在退耕還林工程中，樹木的遺傳育種是不容忽視的問題，其中大數據技術則可以利用表型組學高通量、高精度獲取當地森林的表型信息，并在極短時間內獲取樹木的物理、化學與生物特征表象，在識別樹木與退耕還林工程環境相互關系的基礎上，針對立地選擇方案，給出科學的遺傳育種方案，確保退耕還林工程管理決策方案科學有效[2]。

例如，在退耕還林工程中利用大數據技術可利用傳感器與圖像分析等方法了解工程開展情況，例如通過大數據物聯網平臺搭載的激光雷達、光譜成像傳感器等硬件設備記錄不同退耕還林樹木品種的胸徑與樹高變化情況，并且通過大數據的強大分析處理能力，可直接處置環境氣候數據與林分遺傳信息相結合，最終獲取退耕還林工程中的植被的表型變化情況，實現退耕還林工程合理配置良種以及確定理想退耕還林場所的目的，保證工程管理目標實現。同時在大數據技術支持下的退耕還林工程也可從樹木植株變化入手，通過觀察林木在不同退耕還林條件下的生長與變化情況，進而識別當地生物與非生物脅迫等因素對林木生長變化情況。

在退耕還林遺傳育種階段，大數據技術可通過多平臺系統實現數據采集與分析，并獲取詳細的森林建設情況，大數據技術在退耕還林遺傳育種中的應用如表1 所示。

表1 大數據技術在退耕還林遺傳育種中的應用

2.3 大數據技術在退耕還林精準培育中的應用

在退耕還林工程項目中通過結合人工智能與物聯網信息技術，通過大數據構建森林立地條件下的智能培育系統，最終確保退耕還林工程得以順利落實。近些年水肥管理已經成為退耕還林工程中的重要組成部分，傳統工程中主要采用“目識診斷”方法調控造林中的施肥與灌溉過程，導致造林中存在水肥利用率低、可能造成土壤污染等問題。而大數據技術的利用則可以實現精準的灌溉施肥管理，可提升造林成活率，并降低水肥與人工成本。

例如，通過大數據建立光譜指數模型以及基于小波特征的光譜系數模型后，可精準評估光照與水熱環境變化對樹木成長情況的影響，觀察退耕還林過程中因為各種原因而導致蒸騰速率下降和葉溫的升高等問題，保證造林工程中水分精準監控，成為保證林木成活率的關鍵。圖2 為大數據與激光雷達結合下的樹木生長觀測。

圖2 大數據與激光雷達結合下的樹木生長觀測

同時，大數據技術通過整合退耕還林中的林木水分、養分狀況以及土壤識別狀況等，采用動態數據分析方法持續對比數據庫中的退耕還林營養情況，在利用大數據技術實現林木水肥匱缺精準判斷后，在退耕還林中通過大數據技術可記錄水肥灌溉總量與灌溉次數等因素對退耕還林工程的影響，并達到自動控制的效果，可顯著提升水肥利用率。

2.4 大數據在退耕還林資源監控中的應用

從功能上來看，退耕還林應堅持農戶自愿與政策引導相搭配的原則，實現“誰退耕、誰造林、誰經營、誰受益”，因此在退耕還林期間保證森林資源的經濟效益無疑成為激發農戶積極性的關鍵。而得益于大數據的支持，在退耕還林資源監控中可利用航天、航空、地面移動平臺等搭載的多/高光譜、熱紅外、激光雷達等觀測森林資源變化情況，在多渠道獲取森林資源信息后，即可從多尺度、全方位評估資源現狀。例如，通過大數據技術在退耕還林階段可通過遙感技術觀察退耕還林后的碳循環監測結果，并采集林木生長的相關資料。而相關學者也通過研究發現，在退耕還林期間利用大數據技術可將溫度、氧氣與風速傳感器等進行林木生長的遠程檢測，因此可實現多維度檢測森林資源變化情況，有助于退耕還林后的森林資源智能檢測與管理[3]。總體來看，在退耕還林資源監控中利用大數據技術可充分整合地面視頻監控資源、遙感衛星資料以及護林員巡查數據等內容，在實現多源數據采集以及數據快速處理等方法后，可構建基于退耕還林資源的一體化決策評估平臺，根據多維度大數據資源，方便相關人員在退耕還林階段完善林木生長培育、種植規劃與林地變化監測等工作，有助于保障退耕還林工程管理決策。

2.5 大數據在退耕還林植物資源監測中的應用

植物監測在退耕還林資源管理中的效果顯著，并且通過大數據技術構建的立體感知與協同管理模式，可顯著提升生物資源監控效果。例如，在大數據技術資源基礎上，通過生境斑塊技術可詳細記錄不同類型樹木的空間分布情況，為植物空間擴建提供必要依據[4]。同時大數據技術在退耕還林中可通過森林生態與互聯網連接方法完成實時通信，通過云計算和人工智能自動識別退耕還林植物的生長信息，為植物的識別和監管提供有效手段。

3 在退耕還林工程管理中大數據應用的展望

退耕還林是我國生態系統建設的重要組成部分，根據前文的相關結果可知，大數據技術可將新一代信息技術與智能裝備等內容整合在一起，進而了解退耕還林工程的動態變化情況，進而保證森林健康[5]。并且大數據技術本身具有開放性、包容性特征，可積極引領未來生態林業的智能化、可持續發展。而為了能進一步強化大數據技術功能，相關人員還應該掌握大數據技術應用與發展的新方向，主要集中在以下兩個方面。

（1）利用大數據技術實現林木良種精準選育，在技術應用中采取接觸式傳感器檢測方法，利用被動式遙感設備，將人工智能與光譜分析等方法識別的退耕還林林木生長情況完成長勢評估，最終形成數據庫。該數據庫中可詳細記錄退耕還林林木的代謝學、基因學等內容，方便大數據技術隨時挖掘優秀林木資源，為提升退耕還林中苗木成活率奠定基礎。

（2）智能化退耕還林資源培育。面向退耕還林中森林資源管理要求，通過大數據技術可實現優化資源培育管理路徑，大數據在退耕還林資源培訓智能化中的應用如表2 所示。

表2 大數據在退耕還林資源培訓智能化中的應用

為實現表2 中的相關功能，可通過面向大數據的智能傳感模塊與檢測信息云管理平臺提升數據資源提取效率，最終通過大數據過程建模方法，評估退耕還林工程后的植物發育與變化規律，為優化退耕還林工程管理模式奠定基礎。

4 結語

大數據在新一輪退耕還林工程管理中發揮著積極作用，因此相關人員應該從退耕還林工程管理要求入手，在深入了解大數據技術先進性與技術特性基礎上，主動優化技術應用方法，使大數據技術可更好地服務于退耕還林工作。未來相關人員還應該了解大數據技術應用發展新方向，通過強化大數據標準建設與信息共享機制建設等方法，為保障退耕還林工作順利開展奠定基礎。