人工智能技术在林业工程建设中的应用进展

摘 要：人工智能技术在林业工程建设中的应用，推动了传统森林植被监测与管理向智能化转型，显著提高了遥感影像解译的精度与效率。面对数据质量、模型泛化、系统可解释性及人工智能与传统林业管理融合所面临的挑战，笔者提出建立高质量大数据平台、深化算法研究、增强模型可解释性和拓展应用场景等优化策略，以实现林业管理的现代化。

关键词：人工智能；森林植被监测；林业工程

中图分类号：S712 文献标志码：A 文章编号：1674-7909（2024）5-115-4

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.05.026

0 引言

传统的林业管理方法因人力、物力和技术的限制，难以高效、精确地应对复杂多变的森林生态系统。在此背景下，人工智能技术的快速发展，尤其是计算机视觉、深度学习等技术，为林业工程建设提供了新思路。这些技术的引入不仅有助于提升森林植被监测与管理的智能化水平，还为解决林业领域长期面临的难题提供了新的可能，可以推动林业工程建设向更高效、更精准、更可持续的方向发展。

1 人工智能技术在林业工程建设中的应用前景

人工智能技术与林业工程建设的深度融合，正在重塑传统森林植被监测与管理的范式。计算机视觉、深度学习等技术的引入，极大地提高了遥感影像解译的智能化水平，实现了从像元级到对象级、从简单分类到复杂场景理解的跨越式发展，为林地覆被提取、树种识别、林木健康评估等提供了高效可靠的技术手段。知识图谱、智能优化等方法应用在海量多源异构林业数据中，有助于揭示森林资源动态变化机理、精准预测未来生长趋势及制定兼顾多目标的经营决策等。同时，在传感器、无人机、区块链等新兴技术的协同赋能下，智慧化的森林植被监管、突发事件预警、木材供应链追溯等应用场景正在不断丰富，为推进生态系统保护、林区减贫增收、产业结构升级等提供了新思路。然而，人工智能技术受限于森林生态过程的复杂性、区域差异性、利益相关方的多元性等［1］，导致目前人工智能在林业工程建设中的应用仍面临诸多挑战。

2 林业工程建设中基于人工智能的森林植被监测技术

2.1 基于计算机视觉的树种识别技术

近年来，以计算机视觉为代表的人工智能技术，为识别树种开辟了新路径。通过对树冠形态、纹理、颜色等特征进行提取与分析，机器学习算法能够自动完成树种的分类与识别。其中，卷积神经网络以其强大的特征学习能力，在复杂森林场景下具有优异的表现。研究人员通过构建包含树皮、树叶、树冠等多器官影像的训练数据集，并引入注意力机制、迁移学习等技术，可以进一步提升树种识别的精度与泛化性能。同时，应考虑人工标注数据的成本，不少样本学习、主动学习等方法被引入树种识别任务中，力图在有限的训练样本下实现较高的分类性能。多视角影像融合、三维重建等技术的应用，使树种识别从单一特征向多维特征、从局部尺度向整树尺度拓展，为构建包含树种、胸径、高度等属性的林木三维数字孪生奠定了基础［2］。

2.2 基于深度学习的林冠参数提取技术

传统的林冠参数测量主要依赖地面调查或者人工目视解译，存在劳动强度大、时效性差等缺点。随着遥感技术的发展，高分辨率卫星影像、机载LiDAR等数据源为林冠参数提取提供了新的机遇。然而，森林背景的复杂性、林冠尺度上的离散性表征给传统的基于特定规则的提取带来了新的挑战。而深度学习技术在计算机视觉领域的突破为林冠参数提取提供了新思路。通过构建包含林冠分割、属性标注的训练数据集，深度卷积神经网络能够从海量影像数据中自动学习林冠的多尺度、多层次特征表示［3］。在此基础上，语义分割网络可以实现林冠的像素级划分，回归网络能够直接从影像特征中预测林冠高度、冠幅、郁闭度等参数。同时，为解决树冠间遮挡、阴影等因素的干扰，注意力机制、多视角融合等策略应用在提取框架中进一步增强了模型对复杂场景的适应性。

2.3 基于无人机遥感的森林资源监测技术

目前，以无人机遥感为代表的新兴技术，为森林资源监测开辟了新路径。与卫星遥感相比，无人机遥感具有机动灵活、重访周期短、数据分辨率高等优势，能够满足森林资源的多尺度、多时相监测需求。在无人机上搭载可见光、多光谱、高光谱、激光雷达等传感器，可获取包含森林冠层表型、生化组分、三维结构等在内的多维度信息。在数据处理方面，人工智能技术的引入进一步提升了森林信息提取的自动化水平。其中，目标检测、语义分割等算法能够实现树木个体的自动识别与树冠参数的像素级提取；多视角立体匹配、三维重建等方法允许在单棵树尺度上对林分高度、冠幅、胸径等结构参数进行精细刻画；以深度学习为代表的数据驱动方法，可以直接从影像特征中端到端地预测森林蓄积量、生物量等关键属性。同时，考虑到无人机数据的时空异质性，迁移学习、主动学习等策略在减少区域间数据偏差、降低标注成本等方面也展现出一定的发展潜力［4］。

2.4 基于物联网的森林生态环境实时监测技术

以物联网为代表的新兴信息技术，为实现森林生态环境的精细化感知提供了新的可能。在林区部署由温湿度、风速、光照、土壤等多参数传感器组成的无线传感网络，并利用LPWAN、6LoWPAN等低功耗广域网协议，可以实现数据的实时回传，构建覆盖林区的立体监测系统。在数据分析方面，机器学习算法能够从时序数据流中自动识别生态异常模式并结合知识图谱技术对环境因子间的关联情况进行推理，从而实现对病虫害暴发、极端干旱等灾害性事件的早期预警。同时，对来自不同类型数据的语义互操作性及不同尺度上的生态过程的协同分析提出了更高的要求，这促使大数据处理框架需要进一步优化和提升。

3 林业工程建设中基于人工智能的森林植被管理技术

3.1 基于机器学习的森林火灾预警技术

在林业工程建设的现代化转型过程中，基于机器学习的森林火灾预警技术成为关键的创新点，该技术利用机器学习算法，分析与处理来自多源数据（如卫星遥感数据、地面气象站数据、无人机监测数据等）的大规模数据集，能够在复杂的森林环境中精准识别火灾发生的潜在风险点。其核心在于利用算法对数据进行深入分析，识别出温度异常、植被干旱程度、风速及风向变化等关键指标，进而构建精细化的火灾预测模型。这些模型能够综合考虑森林生态系统的复杂性和多变性，实时监控森林区域的关键参数变化，预测火灾发生的可能性和潜在影响范围。

3.2 基于深度学习的林业有害生物防治技术

深度学习技术在林业有害生物防治中的应用，表明林业工程建设技术向智能化、精准化管理方向发展。集成深度神经网络模型能够处理和分析大量复杂的数据（如高分辨率遥感影像、无人机监测数据及地面观测数据等），从而实现对林区有害生物活动的早期识别和定位。其核心机制在于利用卷积神经网络等深度学习框架，对林木叶片颜色、形状变化、植被覆盖度等关键指标进行学习和分析，从而有效识别出受病虫害影响的区域［5］。引入迁移学习和自适应学习策略，进一步增强了模型在不同林区、不同树种上的适用性和准确性，确保技术在广泛应用场景下的有效性。

3.3 基于强化学习的森林采伐与更新决策优化技术

在林业工程领域，基于强化学习的森林采伐与更新决策优化技术成为推动林业管理向智能化、精准化转型的关键手段。此技术通过模拟森林生态系统的动态变化过程，利用强化学习算法优化森林采伐与更新的决策制定，旨在平衡生态保护与木材产出之间的关系。其核心在于构建一个模拟环境，模拟森林的生长、衰退、采伐及再生过程，并以此为基础，制定出最优的采伐和更新策略。

4 林业工程建设中基于人工智能的森林植被监测与管理问题

4.1 数据质量保障不足

在林业工程建设中，基于人工智能的森林植被监测与管理技术虽然取得了显著进步，但数据质量保障不足的问题仍然不可忽视，这一问题主要体现在以下几个方面。①遥感影像、无人机监测、地面观测等多源数据的异构性和不一致性，增加了数据预处理的复杂度，对数据清洗、标准化及融合算法提出了更高的要求；②森林生态系统的复杂多变性使监测数据容易受到环境因素（如天气、光照变化）的影响，从而导致在数据采集过程中噪声增加［5］，同时也会影响数据的准确性和可靠性；③在实际操作过程中，高质量的标注数据成本高，而自动化标注工具在精确度和泛化能力上往往难以满足需求，导致训练数据集的质量参差不齐。

4.2 算法模型泛化能力欠缺

现有的深度学习模型在特定数据集上表现优异，但当实际应用环境或数据分布发生变化时，模型的性能往往会下降。森林生态系统在空间分布上也会产生巨大差异，如不同地区的植被类型、气候条件、土壤特性等不同，这些差异使得在一个区域训练的模型难以直接适用于另一个区域。此外，时间变化（如季节的转换）会使植被生长状态发生变化，这也会影响模型预测的准确性。

4.3 系统可解释性与可信度不高

尽管深度学习和机器学习技术在数据分析和模式识别方面取得了巨大进步，但这些算法的不透明特性使其决策过程难以理解，这种情况降低了用户对系统决策和建议的信任度。虽然复杂的深度神经网络模型能够处理大规模的数据，并提取出微妙的特征，但其内部的权重调整和特征组合对最终用户是不透明的，这不仅使决策过程难以得到直观理解，而且当模型产生错误或出现异常时，缺乏可解释性也会使问题难以定位。

4.4 人工智能与传统林业管理融合不够深入

传统林业管理往往依赖丰富的现场经验和直观判断，而人工智能技术强调数据驱动和算法分析，这两者之间存在理念和方法上的差异，会导致在实际操作中难以实现无缝对接。目前，人工智能解决方案的设计开发过程缺乏对林业专业知识的深入理解和有效整合，尽管采用了先进的模型技术，但在解决实际林业问题时往往效果不佳或受到应用场景的限制，林业工作者难以将新兴技术的接受度和操作技能进行有效结合。林业管理的复杂性要求人工智能系统不仅能处理技术问题，还需具备对生态、社会、经济多维因素的综合考量能力，但目前大多数人工智能系统在这方面的设计相对简单，难以满足复杂决策的需要。林业数据的特殊性和多样性要求人工智能系统具备更高的适应性和灵活性，但现有技术在应对复杂、动态林业环境的能力仍显得不足。

5 林业工程建设中基于人工智能的森林植被监测与管理优化策略

5.1 建立高质量林业大数据平台

为优化基于人工智能的森林植被监测与管理系统，大数据平台需要从数据采集、处理、存储和分析等多个环节入手，加强多源数据的整合，并采用统一的数据格式和接口标准，实现数据的有效操作和共享。一是投入资源进行数据质量控制，使用先进的传感器技术提高原始数据的精度，运用自动化工具进行数据清洗和噪声削减，以确保数据的准确性和可靠性。二是采用先进的数据存储技术（如分布式数据库和云存储）保证数据的安全存储和高效访问。同时，构建高效的数据分析工具和算法，支持大规模数据的快速处理和深入分析，包括训练和应用机器学习与深度学习模型，以及开发数据可视化技术，从而提高数据的可用性和价值。三是建立严格的数据管理和质量监控体系，包括制定详细的数据收集、处理和使用标准，并定期进行数据质量评估和更新，以保证数据平台的长期有效性和可靠性。

5.2 深化前沿算法研究，提升模型性能

为深化前沿算法研究并提升模型性能，在林业工程建设中的人工智能监测森林植被与管理领域，需要加强对当前人工智能技术，尤其是深度学习、强化学习、迁移学习等领域的研究，开发新的算法框架和模型结构，以适应林业数据的特点和满足处理复杂林业任务的需求。针对林业数据的特殊性（如高维度、大规模和时间序列特性），相关部门需开发专门的数据预处理和增强技术，改进模型的数据输入机制，提升模型对数据的处理能力。同时，相关部门应实施跨学科合作，结合林业科学的专业知识，引入领域知识引导的模型训练方法，以提高模型的解释性和决策的准确性。研究人员应加大对模型泛化能力和稳定性的研究力度，通过引入多任务学习、自适应学习等技术，增强模型在不同环境和条件下的应用性能。研究人员应采用模型融合和集成学习方法，结合不同模型的优势，进一步提升模型的整体性能。

5.3 加强可解释性研究，提高结果可信度

为加强可解释性研究、提高林业工程建设中基于人工智能技术结果的可信度，相关部门要发展和引入先进的可解释性机器学习技术（如局部可解释模型－解释技术、集成梯度等），以便对模型的决策过程进行视觉说明，这有助于用户理解模型的决策依据，提高模型结果的透明度和可信度。①为提高模型结果的透明度，建立并执行解释性评价指标，以对人工智能模型的解释能力进行量化评估，确保解释性的质量和有效性。同时，鼓励跨学科合作，结合林业科学、人工智能和认知科学等领域的研究，探索模型决策逻辑与人类专家认知过程的相似性和差异性，从而设计出更符合直觉的解释方法。②开展针对特定林业应用场景的可解释性研究，关注模型在实际林业任务中的应用效果和用户反馈情况，基于实际应用需求优化模型的可解释性设计。同时，也要加强对模型不确定性的研究，引入贝叶斯网络等不确定性建模方法，量化模型预测的不确定性，为用户提供更加全面的决策支持。③建立用户参与的反馈机制，收集来自林业管理者和决策者的反馈情况，不断提高模型的可解释性和结果的可信度。

5.4 拓展技术应用场景，促进深度融合

要想拓展技术应用场景、促进人工智能与传统林业管理的深度融合，需识别并分析现有林业管理流程中的痛点和挑战，以制定相应的人工智能解决方案。

相关部门需设计和实施跨学科合作项目，整合林业科学、生态学、遥感科技和人工智能等领域的专业知识和技术，制定符合实际需求的综合解决方案。可以通过举办研讨会、工作坊和培训课程等活动来加强林业从业者对人工智能技术的理解和应用能力，提高其接受度和参与度；积极探索新的应用场景，如利用人工智能技术进行生态恢复评估、森林生长模拟、碳汇量计算等。建立项目试点和示范区，通过实地应用验证人工智能技术实施的效果，并进行迭代优化，形成可复制、可推广的成功案例。加强政策扶持与加大资本投入，促进科技创新与推广，完善科技评价与监管体系，保障科技成果的科学与安全。

6 结束语

人工智能技术运用于森林植被监测与管理领域，能够显著提升工作效率与精度，具有广阔的应用前景。未来，相关部门应建立高质量林业大数据平台，加强前沿算法研究，注重可解释性设计，拓展应用场景，促进人工智能与传统林业管理的深度融合，以实现林业工程建设的智能化与可持续发展。

参考文献：

［1］喻思南.推动人工智能应用向上向善［N］.人民日报，2024-04-09（11）.

［2］王雅婧.“人工智能+”加出发展新动能［N］.中国纪检监察报，2024-04-08（5）.

［3］陶刚，李攀，张皓杰.人工智能技术在输变电工程建设中的应用［J］.电子技术，2023，52（5）：150-151.

［4］崔振军.林业工程中抗旱造林技术相关问题及解决方法［J］.新农业，2023（23）：30-31.

［5］王新玲.新时期林业工程苗木培育及移植造林技术研究［J］.河北农机，2023（22）：151-153.

作者简介：秦云（1981—），男，本科，林业中级工程师，研究方向：林业管护、造林技术。