摘 要：人工智能技術(shù)在林業(yè)工程建設(shè)中的應用，推動了傳統(tǒng)森林植被監(jiān)測與管理向智能化轉(zhuǎn)型，顯著提高了遙感影像解譯的精度與效率。面對數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型泛化、系統(tǒng)可解釋性及人工智能與傳統(tǒng)林業(yè)管理融合所面臨的挑戰(zhàn)，筆者提出建立高質(zhì)量大數(shù)據(jù)平臺、深化算法研究、增強模型可解釋性和拓展應用場景等優(yōu)化策略，以實現(xiàn)林業(yè)管理的現(xiàn)代化。

關(guān)鍵詞：人工智能；森林植被監(jiān)測；林業(yè)工程

中圖分類號：S712 文獻標志碼：A 文章編號：1674-7909（2024）5-115-4

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.05.026

0 引言

傳統(tǒng)的林業(yè)管理方法因人力、物力和技術(shù)的限制，難以高效、精確地應對復雜多變的森林生態(tài)系統(tǒng)。在此背景下，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是計算機視覺、深度學習等技術(shù)，為林業(yè)工程建設(shè)提供了新思路。這些技術(shù)的引入不僅有助于提升森林植被監(jiān)測與管理的智能化水平，還為解決林業(yè)領(lǐng)域長期面臨的難題提供了新的可能，可以推動林業(yè)工程建設(shè)向更高效、更精準、更可持續(xù)的方向發(fā)展。

1 人工智能技術(shù)在林業(yè)工程建設(shè)中的應用前景

人工智能技術(shù)與林業(yè)工程建設(shè)的深度融合，正在重塑傳統(tǒng)森林植被監(jiān)測與管理的范式。計算機視覺、深度學習等技術(shù)的引入，極大地提高了遙感影像解譯的智能化水平，實現(xiàn)了從像元級到對象級、從簡單分類到復雜場景理解的跨越式發(fā)展，為林地覆被提取、樹種識別、林木健康評估等提供了高效可靠的技術(shù)手段。知識圖譜、智能優(yōu)化等方法應用在海量多源異構(gòu)林業(yè)數(shù)據(jù)中，有助于揭示森林資源動態(tài)變化機理、精準預測未來生長趨勢及制定兼顧多目標的經(jīng)營決策等。同時，在傳感器、無人機、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的協(xié)同賦能下，智慧化的森林植被監(jiān)管、突發(fā)事件預警、木材供應鏈追溯等應用場景正在不斷豐富，為推進生態(tài)系統(tǒng)保護、林區(qū)減貧增收、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等提供了新思路。然而，人工智能技術(shù)受限于森林生態(tài)過程的復雜性、區(qū)域差異性、利益相關(guān)方的多元性等［1］，導致目前人工智能在林業(yè)工程建設(shè)中的應用仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

2 林業(yè)工程建設(shè)中基于人工智能的森林植被監(jiān)測技術(shù)

2.1 基于計算機視覺的樹種識別技術(shù)

近年來，以計算機視覺為代表的人工智能技術(shù)，為識別樹種開辟了新路徑。通過對樹冠形態(tài)、紋理、顏色等特征進行提取與分析，機器學習算法能夠自動完成樹種的分類與識別。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其強大的特征學習能力，在復雜森林場景下具有優(yōu)異的表現(xiàn)。研究人員通過構(gòu)建包含樹皮、樹葉、樹冠等多器官影像的訓練數(shù)據(jù)集，并引入注意力機制、遷移學習等技術(shù)，可以進一步提升樹種識別的精度與泛化性能。同時，應考慮人工標注數(shù)據(jù)的成本，不少樣本學習、主動學習等方法被引入樹種識別任務中，力圖在有限的訓練樣本下實現(xiàn)較高的分類性能。多視角影像融合、三維重建等技術(shù)的應用，使樹種識別從單一特征向多維特征、從局部尺度向整樹尺度拓展，為構(gòu)建包含樹種、胸徑、高度等屬性的林木三維數(shù)字孿生奠定了基礎(chǔ)［2］。

2.2 基于深度學習的林冠參數(shù)提取技術(shù)

傳統(tǒng)的林冠參數(shù)測量主要依賴地面調(diào)查或者人工目視解譯，存在勞動強度大、時效性差等缺點。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，高分辨率衛(wèi)星影像、機載LiDAR等數(shù)據(jù)源為林冠參數(shù)提取提供了新的機遇。然而，森林背景的復雜性、林冠尺度上的離散性表征給傳統(tǒng)的基于特定規(guī)則的提取帶來了新的挑戰(zhàn)。而深度學習技術(shù)在計算機視覺領(lǐng)域的突破為林冠參數(shù)提取提供了新思路。通過構(gòu)建包含林冠分割、屬性標注的訓練數(shù)據(jù)集，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從海量影像數(shù)據(jù)中自動學習林冠的多尺度、多層次特征表示［3］。在此基礎(chǔ)上，語義分割網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)林冠的像素級劃分，回歸網(wǎng)絡(luò)能夠直接從影像特征中預測林冠高度、冠幅、郁閉度等參數(shù)。同時，為解決樹冠間遮擋、陰影等因素的干擾，注意力機制、多視角融合等策略應用在提取框架中進一步增強了模型對復雜場景的適應性。

2.3 基于無人機遙感的森林資源監(jiān)測技術(shù)

目前，以無人機遙感為代表的新興技術(shù)，為森林資源監(jiān)測開辟了新路徑。與衛(wèi)星遙感相比，無人機遙感具有機動靈活、重訪周期短、數(shù)據(jù)分辨率高等優(yōu)勢，能夠滿足森林資源的多尺度、多時相監(jiān)測需求。在無人機上搭載可見光、多光譜、高光譜、激光雷達等傳感器，可獲取包含森林冠層表型、生化組分、三維結(jié)構(gòu)等在內(nèi)的多維度信息。在數(shù)據(jù)處理方面，人工智能技術(shù)的引入進一步提升了森林信息提取的自動化水平。其中，目標檢測、語義分割等算法能夠?qū)崿F(xiàn)樹木個體的自動識別與樹冠參數(shù)的像素級提??；多視角立體匹配、三維重建等方法允許在單棵樹尺度上對林分高度、冠幅、胸徑等結(jié)構(gòu)參數(shù)進行精細刻畫；以深度學習為代表的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，可以直接從影像特征中端到端地預測森林蓄積量、生物量等關(guān)鍵屬性。同時，考慮到無人機數(shù)據(jù)的時空異質(zhì)性，遷移學習、主動學習等策略在減少區(qū)域間數(shù)據(jù)偏差、降低標注成本等方面也展現(xiàn)出一定的發(fā)展?jié)摿Γ?］。

2.4 基于物聯(lián)網(wǎng)的森林生態(tài)環(huán)境實時監(jiān)測技術(shù)

以物聯(lián)網(wǎng)為代表的新興信息技術(shù)，為實現(xiàn)森林生態(tài)環(huán)境的精細化感知提供了新的可能。在林區(qū)部署由溫濕度、風速、光照、土壤等多參數(shù)傳感器組成的無線傳感網(wǎng)絡(luò)，并利用LPWAN、6LoWPAN等低功耗廣域網(wǎng)協(xié)議，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時回傳，構(gòu)建覆蓋林區(qū)的立體監(jiān)測系統(tǒng)。在數(shù)據(jù)分析方面，機器學習算法能夠從時序數(shù)據(jù)流中自動識別生態(tài)異常模式并結(jié)合知識圖譜技術(shù)對環(huán)境因子間的關(guān)聯(lián)情況進行推理，從而實現(xiàn)對病蟲害暴發(fā)、極端干旱等災害性事件的早期預警。同時，對來自不同類型數(shù)據(jù)的語義互操作性及不同尺度上的生態(tài)過程的協(xié)同分析提出了更高的要求，這促使大數(shù)據(jù)處理框架需要進一步優(yōu)化和提升。

3 林業(yè)工程建設(shè)中基于人工智能的森林植被管理技術(shù)

3.1 基于機器學習的森林火災預警技術(shù)

在林業(yè)工程建設(shè)的現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型過程中，基于機器學習的森林火災預警技術(shù)成為關(guān)鍵的創(chuàng)新點，該技術(shù)利用機器學習算法，分析與處理來自多源數(shù)據(jù)（如衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、地面氣象站數(shù)據(jù)、無人機監(jiān)測數(shù)據(jù)等）的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，能夠在復雜的森林環(huán)境中精準識別火災發(fā)生的潛在風險點。其核心在于利用算法對數(shù)據(jù)進行深入分析，識別出溫度異常、植被干旱程度、風速及風向變化等關(guān)鍵指標，進而構(gòu)建精細化的火災預測模型。這些模型能夠綜合考慮森林生態(tài)系統(tǒng)的復雜性和多變性，實時監(jiān)控森林區(qū)域的關(guān)鍵參數(shù)變化，預測火災發(fā)生的可能性和潛在影響范圍。

3.2 基于深度學習的林業(yè)有害生物防治技術(shù)

深度學習技術(shù)在林業(yè)有害生物防治中的應用，表明林業(yè)工程建設(shè)技術(shù)向智能化、精準化管理方向發(fā)展。集成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠處理和分析大量復雜的數(shù)據(jù)（如高分辨率遙感影像、無人機監(jiān)測數(shù)據(jù)及地面觀測數(shù)據(jù)等），從而實現(xiàn)對林區(qū)有害生物活動的早期識別和定位。其核心機制在于利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學習框架，對林木葉片顏色、形狀變化、植被覆蓋度等關(guān)鍵指標進行學習和分析，從而有效識別出受病蟲害影響的區(qū)域［5］。引入遷移學習和自適應學習策略，進一步增強了模型在不同林區(qū)、不同樹種上的適用性和準確性，確保技術(shù)在廣泛應用場景下的有效性。

3.3 基于強化學習的森林采伐與更新決策優(yōu)化技術(shù)

在林業(yè)工程領(lǐng)域，基于強化學習的森林采伐與更新決策優(yōu)化技術(shù)成為推動林業(yè)管理向智能化、精準化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵手段。此技術(shù)通過模擬森林生態(tài)系統(tǒng)的動態(tài)變化過程，利用強化學習算法優(yōu)化森林采伐與更新的決策制定，旨在平衡生態(tài)保護與木材產(chǎn)出之間的關(guān)系。其核心在于構(gòu)建一個模擬環(huán)境，模擬森林的生長、衰退、采伐及再生過程，并以此為基礎(chǔ)，制定出最優(yōu)的采伐和更新策略。

4 林業(yè)工程建設(shè)中基于人工智能的森林植被監(jiān)測與管理問題

4.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量保障不足

在林業(yè)工程建設(shè)中，基于人工智能的森林植被監(jiān)測與管理技術(shù)雖然取得了顯著進步，但數(shù)據(jù)質(zhì)量保障不足的問題仍然不可忽視，這一問題主要體現(xiàn)在以下幾個方面。①遙感影像、無人機監(jiān)測、地面觀測等多源數(shù)據(jù)的異構(gòu)性和不一致性，增加了數(shù)據(jù)預處理的復雜度，對數(shù)據(jù)清洗、標準化及融合算法提出了更高的要求；②森林生態(tài)系統(tǒng)的復雜多變性使監(jiān)測數(shù)據(jù)容易受到環(huán)境因素（如天氣、光照變化）的影響，從而導致在數(shù)據(jù)采集過程中噪聲增加［5］，同時也會影響數(shù)據(jù)的準確性和可靠性；③在實際操作過程中，高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)成本高，而自動化標注工具在精確度和泛化能力上往往難以滿足需求，導致訓練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量參差不齊。

4.2 算法模型泛化能力欠缺

現(xiàn)有的深度學習模型在特定數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)異，但當實際應用環(huán)境或數(shù)據(jù)分布發(fā)生變化時，模型的性能往往會下降。森林生態(tài)系統(tǒng)在空間分布上也會產(chǎn)生巨大差異，如不同地區(qū)的植被類型、氣候條件、土壤特性等不同，這些差異使得在一個區(qū)域訓練的模型難以直接適用于另一個區(qū)域。此外，時間變化（如季節(jié)的轉(zhuǎn)換）會使植被生長狀態(tài)發(fā)生變化，這也會影響模型預測的準確性。

4.3 系統(tǒng)可解釋性與可信度不高

盡管深度學習和機器學習技術(shù)在數(shù)據(jù)分析和模式識別方面取得了巨大進步，但這些算法的不透明特性使其決策過程難以理解，這種情況降低了用戶對系統(tǒng)決策和建議的信任度。雖然復雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，并提取出微妙的特征，但其內(nèi)部的權(quán)重調(diào)整和特征組合對最終用戶是不透明的，這不僅使決策過程難以得到直觀理解，而且當模型產(chǎn)生錯誤或出現(xiàn)異常時，缺乏可解釋性也會使問題難以定位。

4.4 人工智能與傳統(tǒng)林業(yè)管理融合不夠深入

傳統(tǒng)林業(yè)管理往往依賴豐富的現(xiàn)場經(jīng)驗和直觀判斷，而人工智能技術(shù)強調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動和算法分析，這兩者之間存在理念和方法上的差異，會導致在實際操作中難以實現(xiàn)無縫對接。目前，人工智能解決方案的設(shè)計開發(fā)過程缺乏對林業(yè)專業(yè)知識的深入理解和有效整合，盡管采用了先進的模型技術(shù)，但在解決實際林業(yè)問題時往往效果不佳或受到應用場景的限制，林業(yè)工作者難以將新興技術(shù)的接受度和操作技能進行有效結(jié)合。林業(yè)管理的復雜性要求人工智能系統(tǒng)不僅能處理技術(shù)問題，還需具備對生態(tài)、社會、經(jīng)濟多維因素的綜合考量能力，但目前大多數(shù)人工智能系統(tǒng)在這方面的設(shè)計相對簡單，難以滿足復雜決策的需要。林業(yè)數(shù)據(jù)的特殊性和多樣性要求人工智能系統(tǒng)具備更高的適應性和靈活性，但現(xiàn)有技術(shù)在應對復雜、動態(tài)林業(yè)環(huán)境的能力仍顯得不足。

5 林業(yè)工程建設(shè)中基于人工智能的森林植被監(jiān)測與管理優(yōu)化策略

5.1 建立高質(zhì)量林業(yè)大數(shù)據(jù)平臺

為優(yōu)化基于人工智能的森林植被監(jiān)測與管理系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)平臺需要從數(shù)據(jù)采集、處理、存儲和分析等多個環(huán)節(jié)入手，加強多源數(shù)據(jù)的整合，并采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式和接口標準，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效操作和共享。一是投入資源進行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，使用先進的傳感器技術(shù)提高原始數(shù)據(jù)的精度，運用自動化工具進行數(shù)據(jù)清洗和噪聲削減，以確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。二是采用先進的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)（如分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲）保證數(shù)據(jù)的安全存儲和高效訪問。同時，構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)分析工具和算法，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速處理和深入分析，包括訓練和應用機器學習與深度學習模型，以及開發(fā)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，從而提高數(shù)據(jù)的可用性和價值。三是建立嚴格的數(shù)據(jù)管理和質(zhì)量監(jiān)控體系，包括制定詳細的數(shù)據(jù)收集、處理和使用標準，并定期進行數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和更新，以保證數(shù)據(jù)平臺的長期有效性和可靠性。

5.2 深化前沿算法研究，提升模型性能

為深化前沿算法研究并提升模型性能，在林業(yè)工程建設(shè)中的人工智能監(jiān)測森林植被與管理領(lǐng)域，需要加強對當前人工智能技術(shù)，尤其是深度學習、強化學習、遷移學習等領(lǐng)域的研究，開發(fā)新的算法框架和模型結(jié)構(gòu)，以適應林業(yè)數(shù)據(jù)的特點和滿足處理復雜林業(yè)任務的需求。針對林業(yè)數(shù)據(jù)的特殊性（如高維度、大規(guī)模和時間序列特性），相關(guān)部門需開發(fā)專門的數(shù)據(jù)預處理和增強技術(shù)，改進模型的數(shù)據(jù)輸入機制，提升模型對數(shù)據(jù)的處理能力。同時，相關(guān)部門應實施跨學科合作，結(jié)合林業(yè)科學的專業(yè)知識，引入領(lǐng)域知識引導的模型訓練方法，以提高模型的解釋性和決策的準確性。研究人員應加大對模型泛化能力和穩(wěn)定性的研究力度，通過引入多任務學習、自適應學習等技術(shù)，增強模型在不同環(huán)境和條件下的應用性能。研究人員應采用模型融合和集成學習方法，結(jié)合不同模型的優(yōu)勢，進一步提升模型的整體性能。

5.3 加強可解釋性研究，提高結(jié)果可信度

為加強可解釋性研究、提高林業(yè)工程建設(shè)中基于人工智能技術(shù)結(jié)果的可信度，相關(guān)部門要發(fā)展和引入先進的可解釋性機器學習技術(shù)（如局部可解釋模型－解釋技術(shù)、集成梯度等），以便對模型的決策過程進行視覺說明，這有助于用戶理解模型的決策依據(jù)，提高模型結(jié)果的透明度和可信度。①為提高模型結(jié)果的透明度，建立并執(zhí)行解釋性評價指標，以對人工智能模型的解釋能力進行量化評估，確保解釋性的質(zhì)量和有效性。同時，鼓勵跨學科合作，結(jié)合林業(yè)科學、人工智能和認知科學等領(lǐng)域的研究，探索模型決策邏輯與人類專家認知過程的相似性和差異性，從而設(shè)計出更符合直覺的解釋方法。②開展針對特定林業(yè)應用場景的可解釋性研究，關(guān)注模型在實際林業(yè)任務中的應用效果和用戶反饋情況，基于實際應用需求優(yōu)化模型的可解釋性設(shè)計。同時，也要加強對模型不確定性的研究，引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等不確定性建模方法，量化模型預測的不確定性，為用戶提供更加全面的決策支持。③建立用戶參與的反饋機制，收集來自林業(yè)管理者和決策者的反饋情況，不斷提高模型的可解釋性和結(jié)果的可信度。

5.4 拓展技術(shù)應用場景，促進深度融合

要想拓展技術(shù)應用場景、促進人工智能與傳統(tǒng)林業(yè)管理的深度融合，需識別并分析現(xiàn)有林業(yè)管理流程中的痛點和挑戰(zhàn)，以制定相應的人工智能解決方案。

相關(guān)部門需設(shè)計和實施跨學科合作項目，整合林業(yè)科學、生態(tài)學、遙感科技和人工智能等領(lǐng)域的專業(yè)知識和技術(shù)，制定符合實際需求的綜合解決方案。可以通過舉辦研討會、工作坊和培訓課程等活動來加強林業(yè)從業(yè)者對人工智能技術(shù)的理解和應用能力，提高其接受度和參與度；積極探索新的應用場景，如利用人工智能技術(shù)進行生態(tài)恢復評估、森林生長模擬、碳匯量計算等。建立項目試點和示范區(qū)，通過實地應用驗證人工智能技術(shù)實施的效果，并進行迭代優(yōu)化，形成可復制、可推廣的成功案例。加強政策扶持與加大資本投入，促進科技創(chuàng)新與推廣，完善科技評價與監(jiān)管體系，保障科技成果的科學與安全。

6 結(jié)束語

人工智能技術(shù)運用于森林植被監(jiān)測與管理領(lǐng)域，能夠顯著提升工作效率與精度，具有廣闊的應用前景。未來，相關(guān)部門應建立高質(zhì)量林業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，加強前沿算法研究，注重可解釋性設(shè)計，拓展應用場景，促進人工智能與傳統(tǒng)林業(yè)管理的深度融合，以實現(xiàn)林業(yè)工程建設(shè)的智能化與可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻：

［1］喻思南.推動人工智能應用向上向善［N］.人民日報，2024-04-09（11）.

［2］王雅婧.“人工智能+”加出發(fā)展新動能［N］.中國紀檢監(jiān)察報，2024-04-08（5）.

［3］陶剛，李攀，張皓杰.人工智能技術(shù)在輸變電工程建設(shè)中的應用［J］.電子技術(shù)，2023，52（5）：150-151.

［4］崔振軍.林業(yè)工程中抗旱造林技術(shù)相關(guān)問題及解決方法［J］.新農(nóng)業(yè)，2023（23）：30-31.

［5］王新玲.新時期林業(yè)工程苗木培育及移植造林技術(shù)研究［J］.河北農(nóng)機，2023（22）：151-153.

作者簡介：秦云（1981—），男，本科，林業(yè)中級工程師，研究方向：林業(yè)管護、造林技術(shù)。