林業資源管理中智慧化技術應用與對策

摘要：隨著科技的飛速發展，智慧化技術在林業資源管理領域的應用日益廣泛。本文聚焦林業資源管理中智慧化技術的應用，深入剖析其應用現狀，可以發現存在一些不足，包括技術應用不均衡、數據整合困難、專業人才短缺等問題。通過實地調研、數據分析等方法，探討相應的解決對策，如加強基礎設施建設、完善數據管理體系、加大人才培養力度等，旨在推動智慧化技術在林業資源管理中的深度應用。

關鍵詞：林業資源管理；智慧化技術；應用現狀；對策研究

在傳統林業資源管理模式下，受限于技術手段，管理效率較低，難以滿足現代林業發展的需求。智慧化技術的興起，如物聯網、大數據、人工智能等，為林業資源管理帶來了新的機遇。以興隆山國家級自然保護區為例，其植物種類豐富，森林群落多

樣[1]。運用智慧化技術，能夠對如此豐富的林業資源進行更精準、高效的管理，實時監測植物生長狀況、森林生態變化等，為林業資源的保護和合理利用提供有力支持。智慧化技術已逐漸成為林業資源管理創新發展的關鍵驅動力，深入研究其應用現狀與對策意義重大。

1 智慧化技術在林業資源管理中的應用

1.1 監測技術：實時洞察林業資源動態

智慧化技術在林業資源監測方面應用已經取得了一定成果。例如，興隆山自然保護區利用物聯網技術，在區內設置了大量傳感器，對溫度、濕度、光照等環境因子進行實時監測。通過傳感器能夠及時獲取森林環境數據，為植物生長和森林生態研究提供依據。通過無人機搭載高清攝像頭和多光譜傳感器，可對大面積森林進行快速巡查，獲取高分辨率圖像。相關統計數據顯示，使用無人機監測與傳統人工巡查比較，效率提高了80%以上，其能夠及時發現森林火災隱患、病蟲害發生區域等問題。利用衛星遙感影像可對林業資源的分布、面積變化等進行宏觀監測。通過對多年衛星影像的對比分析，能夠清晰地看到森林覆蓋面積的動態變化情況。在監測森林病蟲害時，結合多光譜遙感數據，能夠準確識別病蟲害發生的范圍和嚴重程度[2]。然而，監測技術在應用中也面臨一些挑戰，如傳感器精度有待提高、數據傳輸穩定性不足等，這些問題限制了監測效果的進一步提升。

1.2 數據管理：為科學決策提供支撐

智慧化技術有效提升了數據處理和分析能力。通過建立林業資源數據庫，整合植物種類、數量、分布區域、生長狀況以及森林生態環境數據等信息，為林業資源管理提供了全面的數據支持。利用數據分析工具，能夠對這些數據進行全方位探究，解析林業資源的整體變化態勢，為資源保護和利用決策提供重要的參考憑證。在興隆山自然保護區，通過對多年植物生長數據和環境數據的分析，發現某些植物的生長與特定環境因子密切相關，從而為制定針對性的保護措施提供了參考[3]。但目前數據管理仍存在數據質量參差不齊、數據共享困難等問題。不同來源的數據在格式、標準上存在差異，導致數據整合難度較大，影響了數據的有效利用。

1.3 災害預警：提升林業災害應對能力

智慧化技術在林業災害預警方面發揮著重要作用。利用人工智能和大數據技術，結合歷史災害數據和實時監測信息，能夠建立精準的災害預警模型。在森林火災預警工作中，綜合研判氣象狀況、植被覆蓋情況以及地形地貌特征等數據，從而預估火災發生概率及其擴散態勢。例如，某地區應用智慧化火災預警系統后，火災預警準確率提高了30%，為及時組織滅火工作爭取了寶貴時間。在病蟲害預警方面，通過監測植物的生理指標和病蟲害發生數據，能夠提前發現病蟲害的發生跡象，及時采取防治措施。然而，當前災害預警系統還存在預警范圍不夠全面、預警及時性有待提高等問題。部分偏遠林區由于監測設備覆蓋不足，難以實現實時預警，可能導致災害發生時無法及時響應，造成嚴重損失。

2 智慧化技術應用面臨的挑戰

2.1 技術應用不均衡：區域與資源類型差異明顯

智慧化技術在林業資源管理中的應用存在明顯的不均衡現象。經濟發達地區和重點林區，由于資金和技術支持相對充足，智慧化技術應用較為廣泛和深入。以一些大型國有林場為例，配備了先進的監測設備和管理系統，能夠實現對林業資源的全方位、實時監測和管理。而在一些經濟欠發達地區或小型林區，受資金、技術和人才等因素的制約，智慧化技術應用水平較低，部分林區甚至仍采用傳統的人工管理方式[4]。不同類型林業資源的智慧化管理程度也存在差異。對于森林資源，智慧化監測和管理相對成熟；但對于林下植被、野生動物等資源，由于其分布分散、監測難度大，智慧化技術的應用還不夠完善。這種技術應用的不均衡，不利于林業資源的整體保護和管理，加大了區域間林業發展的差距。

2.2 數據整合與安全：亟待解決的關鍵問題

數據整合是智慧化技術應用中的一大難題。林業資源數據來源廣泛，包括監測設備、遙感影像、人工調查等，數據格式多樣，標準不統一。例如，不同廠家生產的傳感器采集的數據格式存在差異，這使得數據在整合過程中面臨諸多困難，影響了數據的綜合分析和利用效率。數據安全問題也不容忽視。隨著智慧化技術的應用，林業資源數據的存儲和傳輸面臨著網絡攻擊、數據部分泄露等眾多嚴重的風險問題。一旦發生數據安全事故，不僅會影響林業資源管理工作的正常開展，還可能對生態安全造成威脅。

2.3 專業人才短缺：制約智慧化發展的因素

智慧化技術在林業資源管理中的應用需要既懂林業專業知識又掌握先進技術的復合型人才。然而，目前這類專業人才短缺問題較為突出。一方面，林業院校和相關專業在課程設置上，對智慧化技術的教學內容覆蓋不足，培養出的學生難以滿足實際工作需求；另一方面，林業部門在人才引進和培養方面的投入相對較少，缺乏吸引和留住專業人才的有效機制。專業人才的短缺，導致林業部門在智慧化技術的應用、維護和創新方面能力不足，制約了智慧化技術在林業資源管理中的進一步推廣和深化應用。

3 智慧化技術應用的優化對策

3.1 加強基礎設施建設：縮小技術應用差距

在推動林業資源管理智慧化的進程中，加強基礎設施建設是關鍵一環，尤其要注重對經濟欠發達地區和小型林區的扶持。當前，區域之間、不同資源類型的林業管理在智慧化技術應用上存在較大差距。經濟發達地區和大型林區憑借充足的資金和技術，已廣泛應用各類先進的智慧化設備和系統，而經濟欠發達地區和小型林區因資金匱乏、技術落后，智慧化發展嚴重滯后。

為此，政府和相關部門應發揮主導作用，設立專項基金。這筆基金將主要用于購置先進的監測設備，比如高精度的傳感器、高清無人機攝像設備等，以提升林區的監測能力。同時，加大對數據傳輸網絡建設的投入，改善偏遠林區網絡覆蓋不足、信號不穩定的現狀。只有這樣，才能確保監測數據能夠及時、穩定地傳輸，為林業資源管理提供實時、準確的數據支持[5]。

不同類型的林業資源具有各自的特點，對監測設備和技術的要求也不盡相同。針對林下植被和野生動物的監測難題，應加大研發力度。例如，研發適用于林下復雜環境的微型傳感器，能夠精準監測林下植被的生長狀況和環境變化；利用紅外感應、聲波監測等技術，開發專門用于監測野生動物活動的設備。通過這些措施，實現對各類林業資源的全面監測和智慧化管理，逐步縮小區域和資源類型間的技術應用差距，推動林業資源管理智慧化的均衡發展。

3.2 完善數據管理體系：保障數據質量與安全

建立統一的數據標準和規范，對林業資源數據的采集、存儲、傳輸和分析等環節進行標準化管理。加強數據質量管理，建立數據考核和評定機制，保障數據的精準性。同時，深化數據安全防護工作，借助應用加密技術、訪問管控等手段，保障數據在存儲和傳輸過程中的安全性問題。創建數據備份和對應的恢復機制，防止數據丟失。加強數據共享平臺建設，促進林業部門與科研機構、企業之間的數據共享與合作，提高數據的利用效率，為林業資源管理決策提供更全面、準確的數據支持。

3.3 加大人才培養力度：打造專業技術團隊

林業院校和相關專業應優化課程設置，增加智慧化技術相關課程的比重，培養既具備扎實的專業類知識，又可以熟練掌握物聯網等技術的專業復合型人才。林業部門應加強與高校、科研機構的合作，開展在職人員培訓和繼續教育，提升現有工作人員的技術水平和應用能力。建立健全人才激勵機制，提高林業專業技術人員的待遇和職業發展空間，吸引更多優秀人才投身林業資源智慧化管理工作，打造一支高素質、專業化的技術團隊。

4 智慧化技術應用未來發展前景

4.1 技術融合創新：開拓林業管理新境界

在科技飛速發展的時代浪潮中，智慧化技術在林業資源管理領域正經歷著深刻變革，技術融合創新已成為未來發展的關鍵趨勢。物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等前沿技術，正逐步打破彼此之間的壁壘，實現深度融合，為林業資源管理開辟全新的發展路徑。以區塊鏈技術舉例而言，其去中心化和不可調控的特性，在林業資源數據管理方面具有非常顯著優勢。同時，在林業資源監測數據的記錄和存儲方面，區塊鏈技術可以確保數據的完整性和可追溯性。科研人員和管理人員能夠隨時查閱數據的來源和變化過程，為林業資源的研究和管理提供堅實的數據基礎。多種技術融合應用于森林生態系統監測，能帶來更全面、深入的認知。物聯網技術通過在森林中布置大量傳感器，實時采集溫度、濕度、光照、土壤酸堿度等環境數據；大數據技術對這些海量數據進行高效化存儲、整合和解析，挖掘數據背后所包含的規律；人工智能技術則基于數據分析結果，對森林生態系統的變化趨勢進行預測。比如，當監測到某一區域森林濕度持續下降、溫度異常升高時，結合歷史數據和人工智能算法，能夠預測該區域可能發生森林火災的風險，并及時發出預警。

4.2 可持續發展：助力林業資源科學利用

智慧化技術的廣泛應用，為林業資源的可持續發展注入了強大動力。在林業資源管理中，精準監測和科學分析是實現可持續發展的關鍵環節。借助先進的傳感器和監測設備，結合大數據分析技術，能夠實時掌握森林資源的生長狀況、分布范圍以及生態環境的變化情況，從而更準確地評估林業資源的承載能力和發展趨勢。在森林采伐管理方面，智慧化技術發揮著不可替代的作用。通過衛星遙感、無人機監測以及地理信息系統（GIS）等技術的綜合運用，可以精確劃定采伐區域，合理控制采伐量。以某大型國有林場為例，在智慧化管理模式下，利用無人機對林場進行定期巡查，獲取高分辨率圖像，結合GIS技術分析森林的生長情況和結構特征，制定科學的采伐計劃。這樣不僅能夠保證木材的合理供應，還能確保森林生態系統的平衡和穩定，實現森林資源的可持續利用。

智慧化技術還為林業產業的多元化發展提供了機遇。在森林生態旅游方面，利用虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術，開發沉浸式的森林旅游體驗項目，讓游客在不破壞森林生態環境的前提下，更深入地感受森林的魅力，增加旅游的趣味性和吸引力。同時，通過物聯網技術對林下經濟作物的生長環境進行智能調控，提高作物產量和質量，促進林下經濟的發展。智慧化技術實現了林業資源的多元化利用，有效提高了林業產業的經濟效益和生態效益，為林業資源的可持續發展奠定了堅實基礎。

5 結論

智慧化技術在林業資源管理中的應用具有重要意義，雖然目前在應用過程中面臨著技術應用不均衡、數據整合困難、專業人才短缺等挑戰，但通過加強基礎設施建設、完善數據管理體系、加大人才培養力度等對策的實施，能夠有效解決這些問題。在未來，隨著技術融合下的持續革新，智慧化技術將在林業資源管理中發揮更為無法代替的關鍵作用。推動智慧化技術在林業資源管理中的有效科學應用，是實現林業資源系統化管理、推動林業產業可持續發展的必然選擇，對于維護生態平衡、保障經濟社會的可持續發展具有深遠意義。林業部門、科研機構和相關企業應共同努力，積極探索智慧化技術在林業領域的創新應用，為建設美麗中國、實現生態文明建設目標貢獻力量。

參考文獻

[1] 楊旺.智慧林業管理技術在林業資源管理中的應用[J].林業科技情報，2025，57（1）：39-41.

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