大数据在智慧林业建设中的应用研究

刘晓晴

（内蒙古通辽市扎鲁特旗罕山林场，内蒙古 通辽 029100）

大数据是建设智慧林业的关键环节，应用大数据可以实现林业立体感知的实时化、自动化和长期化，具有感知实时、反应快速和控制精确等优势。在开展林业工作的进程中应用人工信息技术手段，进行有效的数据处理是进一步推动林业信息化转型的有利条件。有利于加强对于数据信息的了解程度、发挥林业部门职能作用的最大化、打破传统林业的局限性、增强林业的管理效果，以及提高其服务价值来推动林业经济进行更快更好的发展。

1 大数据在智慧林业建设中的应用

1.1 在智慧林业监测中的应用

在林业各项任务的开展中，森林监测是至关重要的关键节点，也是任务繁重的复杂环节，其所需数据之庞大、要求之精准，通过人力监测很难达到需求，即便数据准确也很难对大量的数据进行精准地分析，为此，在林业建设中寻求大数据的支持可在大大简化工作流程的同时提升准确程度。

1.1.1 森林防火监测

在林业生产中最具危害性的莫过于森林火灾，一旦监测失灵，火灾发生，不仅会造成无法估量的经济损失，还会破坏森林生态环境，更有甚者还会造成人员伤亡。我国从未停下研究寻找对控制森林火灾行之有效的方法，其研究一直作为林业研究的重要项目，但长期的研究无法根本解决这一顽疾。而减少火灾发生的最优选项就是加强火源监测，从源头掐灭火种，从而减少火灾的发生，才能将森林火灾造成的人员伤亡和经济损失降到最低。

原始数据固然重要，但其本身的价值十分有限，合理的数据处理过程是对其加以利用的必然选择。首先，可在监测点设置传感器，实现与信息计算中心的网络连接，进而自动进行森林火灾发生情况的监测与分析，为后续制定合理化的预防与控制措施提供数据支持。第二，建立火灾模型。引起火灾的因素众多，以内蒙古罕山国家级自然保护区为例，其可燃物构成复杂，不同坡段含水率大不相同，引发火灾的诱因也不尽相同。整合林区信息对火灾相关因素进行分析，建立模型。对不同情况制定相应的措施，一旦树木生长出现无限接近模型中的火灾临界值时自动警示。第三，规划消防路线。结合消防数据库和火灾模型，在火情初期进行等级评估，从而更好地调动消防资源，指导消防车进入火场的路线。随时为作业进程中的消防人员提供水源地、火源位置等信息以配合防火灭火工作。最后，规划巡林工作。通过已有数据拟合林场现状，制定工作方案，力求专人专案，杜绝低效盲目的巡防工作，使巡防工作效率更高，力求从源头遏制火灾。

1.1.2 森林病虫害监测

除火灾外，位于森林灾害前列的当属森林病虫害。在当前的病虫害防治过程中，智慧林业建设主要体现在通过红外感应器和监视器的安装实时监控监测区域内的病虫害情况进而采集信息，同时通过无线传输回传给主要负责信息处理的主机。主机通过比对采集图像与病虫害模型图像进行模式识别与判断，进而达到预测潜在的病虫害危险的目的，从而及时发布监测动态。同时主机还可通过模型比对提供可供选择的历史有效措施，缩短工作人员采取有效措施的时间，使防病措施更及时，避免病虫害规模扩大，减少林业部门的经济损失。

1.1.3 林业资源监测

在众多的森林资源中，林木资源至关重要，是森林资源的主要部分。森林资源还有林地资源、森林环境资源、微生物资源和野生动物资源。林业部门的基本职能之一就是监测森林资源。

当前林业在森林资源的管理和保护中已有应用物联网技术的案例。其能准确地识别资源，实时监测林内温度，对土壤中的水分与营养成分进行数据的回传与同步更新，加强对资源的感知化，但是与数据采集的详实伴随着的是处理分析数据难度的增加。如何在接收到网络终端信号后及时进行信息数据的自动处理，是更好地运用监测数据的关键。如内蒙古罕山国家级自然保护区总面积为91333hm2，其生态系统多样、自然资源众多。通过进行林业信息化建设有助于庞杂的林业生态大数据进行优化处理，精简出简略、精准及高效详实的数据信息，进而更快速地实现资源的一体化架构协同资源调度，促进林业的经济发展，从而更好地应用监测到的数据信息，将其数据化后进行分部门处理，各个管理部门接收各自信息的同时实现资源的共享，实现林业生态的现代化管理。

1.2 在智慧林业野生动植物保护中的应用

1.2.1 古树名木保护管理

针对古树或名贵品种的树木，应利用大数据进行不同名木信息的抓取与整合建立数据库。设立合理的环境警戒线、生长规律和可能的病虫害预测与防治措施。同时可利用设备进行传感，实时监测环境的湿度气候温度、土壤水分及养分和降雨情况等，出现异常自动警示。设置全天候监控设备，对易引发的病虫害因素实时监控也可避免人为的破坏。一旦其出现异常生长状况或遭到意外破坏时系统会自动报警，管理人员可以通过实时观测的数据变化情况比对数据库对其进行判断，及时采取相应的保护对策。

1.2.2 珍稀野生动物保护

以内蒙古罕山国家级自然保护区为例，该保护区地处大兴安岭南麓，左连科尔沁沙地，右接锡林郭勒草原，是内蒙古地区天然次生林区之一，是重要的水源涵养地和天然生态屏障。其生态系统多样，野生动物种类丰富，不同物种的繁衍生存的复杂状况都为保护工作提高了难度。为此野生动物也需建设自己的独立数据库，包含其生活习性、繁衍条件、是否迁徙和迁徙路线等。可将包含基本信息的二维码粘贴于生活区域附近，从而便于对其相关信息的采集与整合，在丰富数据库的同时也加强了对不同物种的感知与了解。利用传感器进行信息的监测与同步，一旦产生突发状况，如天敌威胁、突发疾病等，管理人员可及时收到警示并通过数据库比对进行信息处理与分析，进而制定出有效的解决对策，以实现对野生动物的自动化保护。

1.3 在智慧林业重点工程监管中的应用

当前我国林业建设存在许多重点工程，其中退耕还林、天然林保护林等多项工程工序复杂、周期长，不便管理。建设智慧林业采取物联网技术采集与大数据后台处理双管齐下的策略，可有效实时监督工程运行状况并及时进行管控。可将工程分队制，各小队设置不同的参数，将不同工程小队的关键信息制成标签方便电子检测，同时还可在重点工程区域利用射频识别（RFID）技术实时监测气温降水及空气湿度等关键因素，并及时分队回传病虫害、树木生长与成活状况等信息，从而丰富数据库的信息，便于将信息进行集中处理分析，进而达到有效监管与数据比对相结合，及时对重点工程的突发状况进行反应，以实现林业管理的智慧化发展。

1.4 在林产品质量监管中的应用

保障公众身体健康是各行各业研发产品不可逾越的安全红线，林业产品的研发也要以此为初心与前提，保障林产品的质量安全是发展智慧林业必须重点攻坚的难关。在木材运输途中进行物流监管是有效保证林产品安全质量的重要途径之一。运用大数据手段对RFID技术运用下的物流全程提供数据分析与模型支持，可有效保证林业产品安全质量，合理利用资源，为全面协调可持续发展贡献林业的力量。

2 大数据在我国智慧林业建设中应用存在的主要问题

当前智慧林业的建设不仅需要时间资源、生态资源和人力资源的简单累加，如何实现3者有机协同，形成向上合力才是重中之重。而与此3者风格迥异的林业生态大数据将成为新的着眼点，使数据资源发挥最大价值是建设智慧林业、发展林区生态的必由之路。在建设智慧林业的实际进程中数据的愈加庞杂是可以预见的，而这种现象将为统计、分析、整理和处理林业生态数据资源带来极大的挑战，其主要原因如下。

2.1 信息指数级增长带来处理信息难度和时间的增加

在建设智慧林业生态的过程中，人工林数据和天然林数据作为影响生态的2个主要因子缺一不可，为此在数据统计进程中一般会将其分别作为列信息和行信息进行收集与统计。为了达到更好预测结果，让措施更具针对性的目的，需要大量增加2者的信息量，而行和列的线性增长必然导致整个数据矩阵信息量的指数级增加，随之而来的是处理数据复杂程度的提升和所需时间的延长。

2.2 数据传输途中时间的浪费

传统的数据处理与计算需要繁琐地登录、输入和输出，在计算进程中会耗费大量的时间。精准数据库的缺乏使得在得出计算结果后还需大量时间进行人为的分析判断从而进行决策，造成时间的浪费，如决策人员经验不足也难以保障决策的精准。如采购林区物资时需输入林地的生长状况、主要资源种类等多种信息进行计算，并进行采购决策。为达到计算准确度及信息的有效性需要大量的样本数据，从而会增多输入流程的时间，造成时间浪费，在面临突发状况时也缺乏决策的及时性。

2.3 复杂的数据处理流程带来的效率低下

传统林业信息收集与检测主要依靠人力在巡林进程中进行设备数据的搜集记录与勾绘，除耗费路程时间外，还需回到办公区域进行软件上的电子转绘，重复填写信息、勾绘等进程。工作重复、效率低下和多环节的转化也会造成源数据的流失降低数据精确性。如在林业执法过程中，发现违法行为后难以进行调查取证，无法确证被破坏的也就难以对破坏后的林业资源进行比对确证，仅能通过历史资料与实际的一一比对进行确证，低效低能。

3 林业信息化在生态大数据建设应用中的对策

3.1 加大资金投入

兵马未动粮草先行，充裕的资金是进行智能化建设的先决条件，增多投入建设智慧林业的资金，健全资金投入机制，使其投入过程科学有效，确保为林业生态大数据的应用提供足够的设备资金支持，降低对信息化的掣肘。

3.2 推广辅助信息技术

数据的处理与应用要以精准大量及时的数据回传为前提，在智慧林业的构建中注重前期物联化设备的投入，不仅能保障及时与准确，还能降低人工输入数据耗费的时间。同时还可采取云计算来协同数据的处理进程，在建设智慧林业的进程中，将信息技术融入骨血，成为每一环节的关键支撑。

3.3 完善林业数据库

精准的数据和精确的结果如果集中于庞杂的无条理的储存，亦无法对林业的实际建设提供有力支持，为节约决策所需时间，降低数据存储与提取难度，构建完善的林业信息数据库的必要性是毋庸置疑的。在前期建设林业信息化的进程中就应在各个林区的基础上构建各省市及全国的完善精确的林业信息数据库，以便于在作业进程中收集、整理、汇总并存储相关的数据信息。其中应有详细的基础数据库分类，应涵盖森林、湿地和沙地等构成的基础资源数据；遥感影像和地理信息等基础公共数据；以及包括林业生态工程等在内的林业专题数据库。

3.4 提升相关人员数据处理水平

在实际测绘与电子转化过程中造成的时间浪费和源数据丢失是效率低下的重要原因，而对此起着关键作用的是林业人员的综合数据处理能力。提升相关人员数据处理水平有利于更好地整合现有林业资源数据、调整管理林业的模式，进而使林业生态大数据应用效果最大化。如重视移动终端的应用，在实际作业时既可利用平板测绘回传数据，也可与固定传感器数据结合实时更新数据库，不仅简化工作流程、提升工作效率，也会降低源数据丢失或在电子化进程中丧失精准度的风险。

4 结束语

当今世界，伴随着智慧地球概念的普及，建设智慧林业已成为大势所趋。构造智慧林业，不仅能弥补传统林业的短板，也是促进林业与其他科技行业相融合的必由之路。在构建智慧林业的路途中，大数据是其必不可少的支柱之一，对林业庞杂生态数据的运用是构建智慧林业的重中之重，当前，我国大数据与智慧林业的结合仍存在部分短板，笔者从大数据的作用入手针对现存的问题提出了部分对策，以期为林业建设贡献自己的力量。