摘 要：人工智能技術(shù)在林業(yè)工程建設(shè)中的應(yīng)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(yīng)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(yīng)對復(fù)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(xué)習(xí)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(yīng)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(xué)習(xí)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(fù)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(yīng)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(yù)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(yù)警、木材供應(yīng)鏈追溯等應(yīng)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(fù)雜性、區(qū)域差異性、利益相關(guān)方的多元性等［1］，導(dǎo)致目前人工智能在林業(yè)工程建設(shè)中的應(yīng)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)能力，在復(fù)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(xùn)練數(shù)據(jù)集，并引入注意力機制、遷移學(xué)習(xí)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(yīng)考慮人工標注數(shù)據(jù)的成本，不少樣本學(xué)習(xí)、主動學(xué)習(xí)等方法被引入樹種識別任務(wù)中，力圖在有限的訓(xùn)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(yīng)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(xué)習(xí)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(fù)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(xué)習(xí)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(xùn)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(xué)習(xí)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(yù)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(yīng)用在提取框架中進一步增強了模型對復(fù)雜場景的適應(yīng)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?。欢嘁暯橇Ⅲw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(xué)習(xí)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(yù)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(xué)習(xí)、主動學(xué)習(xí)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(fēng)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(xué)習(xí)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(zāi)害性事件的早期預(yù)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(xué)習(xí)的森林火災(zāi)預(yù)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(xué)習(xí)的森林火災(zāi)預(yù)警技術(shù)成為關(guān)鍵的創(chuàng)新點，該技術(shù)利用機器學(xué)習(xí)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(fù)雜的森林環(huán)境中精準識別火災(zāi)發(fā)生的潛在風(fēng)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(fēng)速及風(fēng)向變化等關(guān)鍵指標，進而構(gòu)建精細化的火災(zāi)預(yù)測模型。這些模型能夠綜合考慮森林生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)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(yù)測火災(zāi)發(fā)生的可能性和潛在影響范圍。

3.2 基于深度學(xué)習(xí)的林業(yè)有害生物防治技術(shù)

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在林業(yè)有害生物防治中的應(yīng)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(fù)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)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(yīng)用場景下的有效性。

3.3 基于強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(yù)處理的復(fù)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(fù)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(dǎo)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(dǎo)致訓(xùn)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(xué)習(xí)模型在特定數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)異，但當(dāng)實際應(yīng)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(xùn)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(yù)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(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)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(fù)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(dāng)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(dǎo)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(yīng)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(fù)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(fù)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(yīng)性和靈活性，但現(xiàn)有技術(shù)在應(yīng)對復(fù)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(xùn)練和應(yīng)用機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)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(dāng)前人工智能技術(shù)，尤其是深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)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(yīng)林業(yè)數(shù)據(jù)的特點和滿足處理復(fù)雜林業(yè)任務(wù)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(yù)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(yīng)實施跨學(xué)科合作，結(jié)合林業(yè)科學(xué)的專業(yè)知識，引入領(lǐng)域知識引導(dǎo)的模型訓(xùn)練方法，以提高模型的解釋性和決策的準確性。研究人員應(yīng)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(wù)學(xué)習(xí)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)等技術(shù)，增強模型在不同環(huán)境和條件下的應(yīng)用性能。研究人員應(yīng)采用模型融合和集成學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)科合作，結(jié)合林業(yè)科學(xué)、人工智能和認知科學(xué)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(yīng)用場景的可解釋性研究，關(guān)注模型在實際林業(yè)任務(wù)中的應(yīng)用效果和用戶反饋情況，基于實際應(yīng)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(yù)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(yīng)用場景，促進深度融合

要想拓展技術(shù)應(yīng)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(yīng)的人工智能解決方案。

相關(guān)部門需設(shè)計和實施跨學(xué)科合作項目，整合林業(yè)科學(xué)、生態(tài)學(xué)、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?？梢酝ㄟ^舉辦研討會、工作坊和培訓(xùn)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(yīng)用能力，提高其接受度和參與度；積極探索新的應(yīng)用場景，如利用人工智能技術(shù)進行生態(tài)恢復(fù)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(yīng)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(fù)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(xué)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(yīng)用前景。未來，相關(guān)部門應(yīng)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(yīng)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。

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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)。