人工智能技术在林业工程建设中的应用进展.pdfVIP

2024年3月第15卷第5期

人工智能技术在林业工程建设中的应用进展

秦云

定西市安定区林业和草原局，甘肃定西743000

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：文献标志码：A文章编号：

S7121674-7909（2024）5-115-4

DOI：10.19345/ki.1674-7909.2024.05.026

0引言林植被监管、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

传统的林业管理方法因人力、物力和技术的限

减贫增收、产业结构升级等提供了新思路。然而，

制，难以高效、精确地应对复杂多变的森林生态系

人工智能技术受限于森林生态过程的复杂性、区域

统。在此背景下，人工智能技术的快速发展，尤其

［1］

差异性、利益相关方的多元性等，导致目前人工智

是计算机视觉、深度学习等技术，为林业工程建设

能在林业工程建设中的应用仍面临诸多挑战。

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2林业工程建设中基于人工智能的森林植被监测

领域长期面临的难题提供了新的可能，可以推动林技术

业工程建设向更高效、更精准、更可持续的方向

2.1基于计算机视觉的树种识别技术

发展。

近年来，以计算机视觉为代表的人工智能技

1人工智能技术在林业工程建设中的应用前景术，为识别树种开辟了新路径。通过对树冠形态、

人工智能技术与林业工程建设的深度融合，正纹理、颜色等特征进行提取与分析，机器学习算法

在重塑传统森林植被监测与管理的范式。计算机能够自动完成树种的分类与识别。其中，卷积神经

视觉、深度学习等技术的引入，极大地提高了遥感网络以其强大的特征学习能力，在复杂森林场景下

影像解译的智能化水平，实现了从像元级到对象具有优异的表现。研究人员通过构建包含树皮、树

级、从简单分类到复杂场景理解的跨越式发展，为叶、树冠等多器官影像的训练数据集，并引入注意

林地覆被提取、树种识别、林木健康评估等提供了力机制、迁移学习等技术，可以进一步提升树种识

高效可靠的技术手段。知识图谱、智能优化等方法别的精度与泛化性能。同时，应考虑人工标注数据

应用在海量多源异构林业数据中，有助于揭示森林的成本，不少样本学习、主动学习等方法被引入树

资源动态变化机理、精准预测未来生长趋势及制定种识