人工智能在森林经营中大有作为

编号 sjly202500015

日期 20250330

标题 人工智能在森林经营中大有作为

年份 2025 

页码 15

学科分类 220.25;森林经理学

国别/机构 全球 

作者 王璐 

关键词 人工智能  森林经营 

主要内容 　　Saiwa网站2024年12月21日报道：森林生态系统作为地球碳循环、生物多样性保护及水资源调控的核心载体，其可持续管理已成为全球环境治理的关键议题。传统林业实践依赖人工数据采集与经验判断，存在效率低、成本高及主观性强等局限。近年来，人工智能（AI）技术凭借其在数据处理、模式识别与预测建模方面的优势，为森林经营提供了创新解决方案。由Saiwa开发的先进AI与机器学习平台Sairone通过整合多源数据，有力支持入侵物种监测、氮含量估算及物种检测等领域的工作。
　　AI在森林经营中的核心应用主要涵盖五个关键领域，其中第一个领域是树种识别与生物多样性监测。随着深度学习技术的突破，基于无人机和卫星影像的自动化树种识别技术已经变得可行。卷积神经网络（CNN）通过训练海量叶片形态、树皮纹理及冠层结构数据集，可实现对复杂森林群落中树种的精准分类，显著提升大尺度生物多样性评估效率，并为濒危物种保护提供了数据支撑。二是林资源清查与碳汇计量。激光雷达（LiDAR）技术与多光谱遥感手段相融合，并借助AI算法对三维点云进行深入分析，能够高效且精准地提取树木的各项参数，包括树高、胸径以及冠幅等。实现森林生物量与碳储量的高精度估算。此举为《巴黎协定》框架下的国家碳核算体系奠定了坚实的科学基础，进一步促进了碳交易市场的透明化与规范化发展。三是野生动物动态监测。基于迁移学习的AI模型在野生动物监测中展现出显著优势。通过分析红外相机陷阱与声学传感器数据，可自动识别物种、追踪迁徙路径并估算种群密度。举例来说，在非洲热带雨林中，通过AI技术实现的黑猩猩声纹识别，有效减少了人与野生动物之间的冲突事件，显著降低了冲突发生率。四是森林健康与林火预警。高光谱成像技术与AI结合，可检测林冠反射光谱的细微变化，能早期诊断病害与虫害胁迫（如松材线虫病的黄化特征）。随机森林算法通过整合气象数据与历史火情记录，可预测林火风险等级并模拟火势蔓延路径，为灾害防控争取关键响应时间。五是造林工程智能化管理。无人机航拍与计算机视觉技术的协同应用，支持苗木存活率与生长速率的自动化监测。
　　人工智能技术将为林业管理带来多维革新。通过自动化数据采集与分析，如无人机遥感与LiDAR三维建模，AI较传统人工测量率提升70%以上，同时降低40%～60%的监测成本。AI驱动的多源数据融合可精准诊断森林健康状态，例如利用随机森林算法构建的松材线虫病害预警系统，能够提前14天准确识别出松树的黄化征兆，从而为防控措施争取到宝贵的时间窗口。AI通过标准化分析流程与可视化报告输出，增强决策透明度，规避了人工判读的主观偏差。然而，AI技术推广仍面临三重挑战：其一，偏远林区受云层遮蔽与地形限制，导致遥感数据质量不稳定，传感器故障或格式异构问题可能引发模型误判；其二，林业机构多依赖老旧平台，与AI系统的兼容性不足，形成“数据孤岛”，这需要投入大量的资金用于基础设施的升级与整合；其三，兼具机器学习与林业知识的复合型人才全球缺口超10万人，这严重制约了技术的实际应用效果。尽管存在瓶颈，AI通过效率优化、成本控制的协同效应，正推动林业向智能化与可持续方向转型，未来需通过样本学习技术研发及跨部门人才培养，构建技术应用与生态保护的平衡路径。通过技术创新与跨部门协作，AI有望成为全球森林可持续治理的核心驱动力。未来的研究需进一步探索技术普适性、伦理框架及政策支持机制，以实现“智慧林业”的全面落地。（王 璐）

资料来源 世界林草动态,2025(01)