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“智慧林”浙江试点
——基于物联网的珍稀树种监测及智能管理系统研究

2019-03-27文|张

信息化建设 2019年2期
关键词:古树名树木树种

文|张 科 叶 影 张 红

探索珍稀树种的实时智慧监管,浙江省以杭州植物园为试点,建立了基于物联网的珍稀树种监测及智能管理系统。

长期以来,由于多种原因,古树名木遭受破坏现象严重,数量急剧减少,古树无人养护、古树周边环境恶劣等问题层出不穷。近年来,古树名木保护愈加成为热点和重点,中央一号文件指出“实施乡村绿化行动,全面保护古树名木”,如何通过信息化手段对古树名木进行有效监管和保护值得深究。为探索珍稀树种的实时智慧监管,浙江省以杭州植物园为试点,建立了基于物联网的珍稀树种监测及智能管理系统。在园区内盆栽园、珍稀濒危植物保护区等点位选取试验树木,利用微功耗无线终端,监测树木生长环境温湿度、水分,获取树木的地理坐标位置、倾角等参数信息,构建树木信息数据库,并应用RFID无线射频终端读取树木信息档案。通过云平台分析和管理数据,探索树木胸径物联网自动监测技术、土壤养分监测技术,建立生长环境评价、趋势分析等数学模型,智能化监测分析,可视化分析结果,供养护人员参考利用。

经调研,目前管护人员较难获得全面的树木生长及其周围环境信息,需提升数据采集方法的可靠性和科学性。同时,林业有着自己的环境特点,对各监测对象有着一定的同步需求,供能体系有着较高的要求,需提升监测监管信息化、自动化。此外,由于古树名木监测监管数据多通过人工上报,相应信息系统单一,尚未完全实现共享,需提升业务数据共享性、协同化。为此,浙江省林业信息宣传中心针对以上问题开展“智慧林”试点建设。

建设可复制性珍稀树种“智慧林”

建立无人值守监测体系架构。“智慧林”建立相对完整的物联网监控系统,实现较高精度数据采集、无线上传、实时告警,并获取树木的位置、倾角、温度和土壤水分等参数,在系统可靠性、适用性、易维护、低成本等方面进行改进,为物联网监测大规模部署进行实际验证,为林业树木自动监测探索解决方案。

构建“智慧林”信息数据平台。建立一套树木信息数据库,通过RFID终端读取树木信息档案,包括基础信息、日常监测测量信息等。每棵树木设置独立的RFID标签,当专用终端靠近树木时,便读取树木档案信息,档案信息数据库易于维护。

开展树木物理状态监测。树木的防盗、定位以及现场自然环境危害的监测通过加装智能测控终端来实现。智能测控终端包含倾倒检测、环境温湿度检测、实时定位以及无线上传四个功能,当各项监测值大于设定值,自动触发报警,并将信息推送到维护人员手机,增强监测维护智慧化。

开展“智慧林”土壤监测。布设监测装置,进行土壤水分含量、土壤温度状态、土壤PH状态监测,周期性采集特定区域内水分、温湿度、酸碱度等各项指标,并通过GPRS/NB-IOT方式上传至维护后台,供管理人员查看和分析。

“智慧林”监控平台辅助管理。应用集基础信息展示、GIS定位、数据统计分析、维护管理为一体的平台,管护到每株树木,并可进行数据查询,自动输出各种数据信息报表,实现数据集中管理、信息资源多级共享。同时,对平台使用人员进行信息维护、权限设定,使古树名木日常维护具体到人。

落脚基层,完善监测及智能管理体系

林业作业环境复杂特殊且特变,需要充分发挥无线传感器网络的优点,建设抗干扰传输网络及低功耗监测设备。同时,需建立和完善古树名木数据库,调查、登记、存档及有关资料保存。在调查的基础上完善分级,对于百年以上古树名木,均应设永久性标牌,编号在册并数字化入库。

应推广基于“物联网+”的林业监测系统,满足林业决策和生态建设对森林资源宏观信息的需求,提供林业树木生长环境、森林管理分类判读、盗伐火情等信息读取等功能,在林业环境保护、林业知识宣传领域具有重要意义。

结合浙江省政府数字化转型总体框架要求,根据林业特色,打造跨部门、跨系统、跨地域、跨层级高效协同,构建智慧化林业生态监测体系,同时将数据推送至浙江省智慧林业云平台,做好综合协同管理、科学管理,完善数据资源,推进数据共享,做强支撑体系,建设数字政府。

加强信息化专业技术队伍建设,加强专业人员培训,包括专业技术人才的引进和培养,不断提高综合素质和业务技能,创造“智慧”聚集的团体和勤学、钻研、实干的队伍。同时,要理清发展思路、搞好顶层规划、打造精品示范工程,真正做到智慧引领、共治共享、信息惠林。

浙江省“智慧林”试点——基于物联网的珍稀树种监测及智能管理系统研究,是物联网、RFID、无线传输技术等在珍稀树种及古树名木监测上的针对性应用,是可复制性智慧化珍稀树种及古树名木保护的探索性试验。探索林业智慧监管应用,为无人值守监测平台构建、低能耗监测保护体系打造提供先行经验。这是信息化机制模式的创新应用,将提升生态环境管理决策定量化、精细化,生态环境信息服务多样化、专业化和智能化。下一步,浙江省将巩固试点建设成果,进一步提高生态环境风险预警预报水平及生态环境领域科学研究水平,为省内生态可持续发展和生态文明建设提供技术支撑。

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