AI植物識別技術在園林綠化養護管理中的場景化應用研究

中圖分類號：TP391.4 文獻標識碼：A 文章編號：1005-7897（2025）11-0037-03

0引言

隨著人工智能（artificial intelligence，AI）技術的飛速發展，AI植物識別在園林綠化領域展現出廣闊的應用前景。傳統園林綠化管理面臨設計效率低、養護決策依賴經驗、資源配置不合理等痛點。AI植物識別技術為破解這些難題提供了創新路徑，通過圖像識別、數據挖掘等技術，園林設計、養護管理、資源優化等環節的智能化水平得到大幅提升。同時，AI驅動下的智慧園林建設已成為行業發展的必然趨勢。

1AI植物識別技術驅動的園林綠化設計優化與自動化統計

1.1場景化應用：設計圖紙智能解析與植物分類統計

在園林綠化設計優化與自動化統計領域，AI植物識別技術的場景化應用正在成為行業的顛覆性力量。基于深度學習的計算機輔助設計圖紙解析技術實現了植物圖例的實時識別與數量統計，如GMA2021軟件僅需15s即可完成80種綠植的統計工作，大幅提升了設計效率。針對地被植物等異形區域，創新的封閉區域智能識別算法通過內部點/邊線識別技術，顯著提升了面積計算的精度。同時，多規格植物分類模型（喬木/灌木/草本）的動態適配機制，不僅支持圖紙格式的標準化，更實現了對非標圖紙的兼容性優化。這些場景化應用的突破，為園林設計智能化變革奠定了堅實基礎。

1.2技術實現路徑

AI植物識別在園林綠化設計優化中的應用，離不開多個技術創新路徑的有機融合。首先，多模態數據融合框架通過結合圖紙矢量數據、高光譜圖像與地理信息系統坐標信息，構建出三維植物分布模型，為識別與統計提供了豐富的數據基礎。其次，面對復雜神經網絡對硬件算力的高需求，知識蒸餾技術通過遷移學習實現了模型的簡化壓縮，在保證 98% 識別率的前提下大幅降低了部署門檻。最后，針對邊緣模糊植物圖例的識別難題，基于人工標注樣本庫構建的反饋學習系統，通過動態優化識別邊界，進一步提升了整體準確性。這些技術路徑的創新集成應用，共同驅動著園林設計的智能化變革進程。

1.3典型案例與效果評估

AI植物識別技術在園林綠化設計優化領域的價值，已經通過一系列典型應用案例得到了充分驗證。在某市政綠化項目中，AI圖紙解析系統僅用15s就完成了傳統人工需8h才能完成的統計任務，識別誤差率也從 12% 大幅降低至 0.3% ，效率和準確性的飛躍提升令人驚嘆。在異形區域面積計算方面，封閉區域識別準確率高達 99.2% ，即使是開放區域也通過聚類算法實現了95.7% 的覆蓋率，充分展現了AI技術的優越性能。這些令人矚目的應用成果，不僅量化展示了AI植物識別的顯著效果，更彰顯了其在推動行業變革、重塑設計流程、提升園林綠化品質方面的巨大潛力，必將成為園林行業實現高質量發展的新引擎。

2基于AI植物識別的養護決策支持系統構建

園林植物的日常養護管理直接關系到綠化效果和生態效益的實現。然而，傳統的經驗式養護決策往往缺乏精準性和智能化，難以適應園林綠化精細化管理的需求。AI植物識別技術為構建智慧養護決策支持系統提供了新的可能，通過數據驅動和智能算法優化，園林養護管理正邁入精準化時代。

2.1核心應用場景

基于AI植物識別技術構建的養護決策支持系統，在園林綠化精細化管理中展現出廣闊的應用前景。首先，通過多光譜成像識別葉片葉綠素含量、病蟲害特征（蚜蟲/銹病）及脅迫響應指標，實現了植物健康狀態的實時監測，為養護決策提供了數據支撐。其次，創新的生長周期動態預測模型，結合氣候數據（溫濕度/光照強度）與土壤傳感器信息，精準生成個性化養護周期表，使得養護工作更加科學規范。最后，基于卷積神經網絡的早期病害識別系統，通過實現3級預警（潛在/發展/爆發）與靶向施藥建議，有效提升了病蟲害防治的精準性和及時性。AI技術與領域知識的深度融合，正在重塑園林綠化養護的決策機制。

2.2技術實現創新點

AI驅動的養護決策支持系統，其核心技術創新點體現在多個方面。跨模態特征提取網絡通過融合圖像紋理特征、時序生長數據與環境參數，構建了多維度的植物生長分析模型，全面刻畫植物狀態。個性化養護方案生成引擎則根據植物品種特性（耐旱指數/抗病等級）與養護目標（觀賞性/生態功能），自動生成施肥/灌溉/修剪方案，實現了養護策略的智能優化。此外，數字孿生技術的應用通過構建1：1植物生長數字鏡像，模擬不同養護策略下的生長軌跡與生態效益，為方案制定提供了科學依據。這些創新技術的集成應用，大幅提升了養護決策的科學性、針對性和前瞻性，開啟了園林綠化智慧養護的新時代。

2.3實證研究與效果驗證

為充分驗證AI驅動的養護決策支持系統的實際效果，在多個典型園林綠化項目中開展了實證研究。在世紀大道花卉景觀項目中，AI系統實現了 98.5% 的病害識別準確率，使得農藥使用量減少 35% ，養護成本下降 22% ，展現出顯著的經濟和生態效益。而在某生態公園試點項目中，通過生長周期預測模型優化灌溉策略，在節水 41% 的同時，植被覆蓋率還提升了 18% ，實現了資源節約與綠化品質雙提升的目標。這些實證案例有力地證明了AI技術在園林養護領域的應用價值，為推動行業變革提供了寶貴經驗。未來，隨著技術不斷迭代優化和應用規模的擴大，智慧養護將成為園林綠化高質量發展的新引擎。

3AI植物識別支持的資源動態優化與生態效益評估

園林綠化資源管理是一項復雜的系統工程，涉及植物種類選擇、空間配置、生態效益評估等多個維度。傳統的資源管理模式往往存在信息不對稱、調配不合理等問題，亟須引入智能化手段予以優化。AI植物識別給動態資源優化和生態效益評估帶來新的突破口，助力園林綠化實現可持續發展。

3.1資源管理創新場景

AI植物識別技術為園林綠化資源動態優化管理開辟了新路徑。基于識別數據自動生成的植物群落結構動態平衡系統，通過計算物種多樣性指數與生態功能評估報告，為科學調控群落結構提供了決策依據。同時，創新的碳匯能力量化模型結合植物生物量數據（胸徑/冠幅）與生長速率，精準計算單株年固碳量，為碳匯管理提供了數字化工具。此外，設施設備智能調度系統通過識別植物生長狀態，實時聯動灌溉/補光設備，實現能耗動態調控，如夜間補光功率自動降級，大幅提升了資源利用效率。AI賦能下的資源管理創新，正在推動園林綠化走向更加精細化、動態化、生態化的發展新階段。

3.2關鍵技術突破

AI驅動的資源優化與生態效益評估，離不開一系列關鍵技術的創新突破。首先，時空序列分析框架通過融合歷史生長數據（3年周期）與實時監測數據，構建了植物生長狀態遷移概率矩陣，為生長趨勢預測奠定了數學基礎。其次，生態效益多目標優化算法在成本約束下，求解最大碳匯量、最小化養護成本、最大化生物多樣性3個目標的帕累托最優解，實現了生態效益、經濟效益與管理效益的協同優化。最后，邊緣計算部署方案通過開發輕量化識別模型，適配無人機/巡檢機器人，實現了離線環境下的實時決策，大幅拓展了AI應用場景。這些關鍵技術的突破，為智慧園林生態系統優化提供了堅實支撐。

3.3量化評估體系

構建科學的量化評估體系，是推動AI技術在園林綠化領域規模化應用的重要保障。資源利用效率指標從單位面積養護成本、設備利用率、人力替代率等維度，刻畫了AI系統對傳統管理模式的優化程度。生態效益評估模型則從碳匯量、生物多樣性指數、生態服務價值等角度，量化了AI應用帶來的生態系統改善效果。以某濕地公園為例，AI系統應用后碳匯量實現年增長12.7% ，生物多樣性指數提升0.38，年運維成本降低29% ，取得了顯著的綜合效益。未來，量化評估體系還需進一步完善，納入更多社會效益指標，為AI應用推廣提供科學評價與決策支持，助力園林綠化高質量發展。圖1為AI植物識別技術在園林綠化管理中的完整應用框架。

4AI植物識別技術驅動的園林綠化協同管理平臺

4.1平臺架構設計

構建高效協同的園林綠化管理平臺，需要一個科學合理的架構設計。本平臺采用4層架構體系：數據采集層借助無人機/傳感器等設備實現多源異構數據的實時采集；模型服務層集成了植物識別引擎與智能決策模型，為數據分析提供算法支持；應用層通過移動端/管理端等渠道，實現園林養護業務流程的數字化管理；生態層則通過數據共享接口，促進內外部系統的互聯互通。同時，創新引入區塊鏈存證模塊，將植物識別數據上鏈存儲，確保養護記錄的不可篡改性與權責追溯性。此外，多端協同機制支持園林工人APP（任務派發）、管理端大屏（全局監控）、公眾端小程序（科普互動）三端數據互通，構建了多元參與的園林綠化治理新格局。

4.2核心功能模塊

平臺的核心功能模塊緊密對接園林綠化管理的關鍵業務場景。智能巡檢系統基于YOLOv5s算法，實現了病蟲害自動標記功能，并支持巡檢路徑動態規劃與異常區域熱力圖生成，大幅提升了巡檢效率與精細化水平。資源調度中心則通過整合植物識別數據、設備狀態、人員位置等信息，運用遺傳算法優化生成最優任務分配方案，實現了養護資源的精準調配。數字檔案庫建立了植物全生命周期檔案（種植/養護/更換記錄），支持歷史數據回溯與經驗知識沉淀，為園林綠化管理決策提供了數字化支撐。這些核心功能模塊的協同運轉，構建起覆蓋園林綠化管理全流程的智能化解決方案，推動行業管理朝著數字化、網絡化、智能化方向轉型升級。

4.3平臺實施路徑

智慧園林綠化協同管理平臺的落地實施，采用了穩步推進的漸進式路徑。在部署階段，通過“試點園區 $$ 示范區 $$ 全域覆蓋\"三步走策略，實現了平臺功能的迭代優化和規模化復制推廣，并配套建設了5G基站與邊緣計算節點等新型基礎設施，夯實智慧應用的網絡支撐。在運維機制方面，建立“AI系統 + 專家團隊\"雙審核制度，設置置信度閾值 （?95% 自動執行， lt;95% 人工復核），構建起人機協同的業務閉環，保障系統運行的穩定性與可控性。某省會城市的實踐表明，平臺上線后養護響應速度提升 60% ，公眾投訴率下降 43% ，數據共享效率提高 75% ，有力驗證了平臺的實施價值。未來，隨著平臺的不斷迭代優化和推廣應用，將為園林綠化高質量發展注入新動能。

5結語

AI植物識別技術為園林綠化管理變革注入了新動能。在設計優化、智慧養護、資源配置、協同管理等關鍵領域，AI技術展現出顯著的應用價值，大幅提升了行業的智能化、精細化、生態化水平。未來，隨著AI技術的不斷迭代創新，結合5G、云計算、大數據、物聯網等新興技術，必將進一步拓展AI植物識別的應用邊界，構建起更加智能、高效、可持續的園林綠化管理新生態。與此同時，需要加快推進智慧園林標準規范建設，完善人工智能應用的安全倫理治理，營造多方協同共治的良好生態，將為園林綠化行業高質量發展提供重要保障。

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作者簡介：韓璐（1983一），女，漢族，山東禹城人，本科，工程師，研究方向為園林綠化。