摘要 人工智能正在成为各个领域的变革性技术。本文对人工智能在林业中的应用进行了综述。通过分析应用实例或研究成果，本文展示了人工智能在林业实践中的多样化应用，包括生物量估算、物种识别、灾害监测；还讨论了在林业中采用人工智能的前景，包括图像区划、森林违法监测、生态系统模拟和预测、生态系统恢复、可持续林业发展；并分析了人工智能在林业实践中面临的挑战。

关键词 林业，人工智能

1引言

目前的人工智能应用基本还限制于文字处理、图像生成等功能。但随着OpenAI发布SORA，Grok、Databricks等大模型的开源，人工智能将可能迎来一波飞速发展。在OpenAI推出SORA之后，360公司创始人、董事长兼CEO周鸿祎预测通用大模型将很有可能在未来几年问世。届时，人工智能将与我们的生活和工作更加密切地结合，并重塑整个世界。随着人工智能的出现，越来越多的人开始利用这一技术来解决工作、生活中面临的各种挑战，林业也是如此。人工智能包括一系列技术，例如机器学习、计算机视觉和自然语言处理等，这些技术可以应用于分析大数据集、自动化任务，并根据模式和趋势进行预测。本文将探讨人工智能参与林业实践的现状、存在问题及前景展望。

2人工智能参与林业实践

2.1生物量估算

利用人工智能技术，结合遥感和激光雷达，可以更高效、准确地进行森林地图绘制、体积估算和生物量计算。黄昇等[1]等应用人工智能，以湖南省作为研究区域，利用文献数据、遥感数据和森林资源清查数据等多源数据，采用Meta分析、相关性分析和逐步回归分析等方法，结合目前比较流行的人工智能算法，定量反演了湖南省森林地上生物量，然后统计了湖南省森林的基本情况，并从不同尺度分析了影响湖南省森林生物量空间分布格局的主要原因。研究展示了人工智能结合多源数据在森林资源评估中的强大潜力，通过精确的生物量计算和空间分布分析，能够为政府和相关机构提供科学依据，指导森林资源的合理利用与保护。此外，这种技术的应用还能有效监测森林健康状况，及时发现森林退化与破坏情况，为生态保护和可持续发展提供支持。

2.2物种识别

利用图像识别算法的人工智能系统可以识别图片中的生物物种，促进生物多样性监测和保护工作。例如，“花伴侣”是以中国植物图像库海量植物分类图片为基础，由中国科学院植物研究所联合鲁朗软件基于深度学习开发的植物识别手机应用。“智能拍照识物”依托于人工智能大数据，精准扫描识别动物、植物等万事万物。栾兴等[2]通过建立病虫基本信息库、树木基本信息库、虫害基本信息库，再通过病虫与树木寄主的关系和虫害特征进行层层筛选比对，以达到森林病虫害的精准识别。这些技术的应用不仅提高了物种识别的准确度和效率，还使得非专业人士能够轻松参与到生物多样性的监测中来，极大地扩展了公民科学的范围。通过人工智能系统，人们可以迅速获取关于生物种类的信息，包括它们的生活习性、保护状况等，这对于生态保护工作至关重要。森林病虫害的精准识别技术能够帮助林业人员及时采取控制措施，减少疾病和虫害对森林生态的破坏。

2.3灾害监测

由人工智能参与的系统可以分析气候数据，预测和预防森林火灾，增强早期预警系统，提供救灾建议，优化消防资源分配。Yfantis[3]等设计了一款长续航的太阳能动力无人机，配备激光雷达、RGB波段相机、红外或近红外波段相机，能够在指定区域进行自主飞行，拍摄清晰的影像或影片，并识别各种火点；它能上传温度、湿度和其他地面传感器数据，利用模型识别帮助刻画森林火灾易受程度，并将此信息实时传输给消防管理部门；该飞机的电子软、硬件采用计算摄影和虚拟现实技术，能实时创建森林的三维模型，并将所有这些信息实时传输到地面站；该飞机不但具有自主性，地面站的操作人员也可以人工接管并操纵飞机；在森林火灾发生时，飞机的电子软、硬件系统可以计算统计受灾的确切区域、火势的速度、风向等，并向消防管理部门提供关于灭火的最佳方案；通常情况下，森林火灾会破坏通信基础设施，因此该飞机还配备了一个路由器，使消防人员在火灾发生时能够不间断地进行信息和语音交流。Kinaneva[4]等提出了一种利用无人机的平台，该平台无人机能不间断地巡视可能受到火灾威胁的区域，并具备机载人工智能处理能力；这使它们能够通过无人机摄像头拍摄，使来识别和监测烟雾或火灾；从而能在火灾早期侦测发现它，提早介入并控制火灾。

3人工智能在林业应用中近期的前景展望

随着人工智能的发展，各种人工智能大模型也在不断进化。2024年3月，OpenAI前全球商业化负责人Zack Kass表示AI的发展可能分为三个阶段：（1）应用增强阶段，AI功能日益增强，使得我们通过手机操作就能享受到AI带来的便利；（2）AI自动化阶段，预计在2026年实现。在这一阶段，用户可以通过自然语言来直接传达指令，并且无需人来激活应用程序，AI将能够自动执行任务。（3）是AI赋能操作系统的革命性变革阶段。在未来10年内，计算机、手机等设备将因此经历重大变革。人们可以借由各种设备比如眼镜来操作电器，我们的生活也将因此发生极大的改变。同时，他还提到“2030年AGI（通用人工智能）时代即将到来”。照此发展，人工智能最终是能替代人类工作的。因此，我们仅对近几年人工智能可能在林业中的应用做一个前景展望。

3.1图像区划

目前，人工智能已经具备了较强的图像识别和生成能力，比如OpenAI的SORA，Midjorney，Dall·E都能实现通过文字生成图像的功能，并且正在以非常快的速度更新版本。这标志着人工智能通过自然语言指令生成或处理图像的技术已经拥有，并在不断进化提升。那么，应用人工智能模型替代人来进行图像区划并不是天方夜谭，而是极有可能在最近几年就能实现的功能。随着技术的成熟，未来人工智能在图像识别和生成领域的应用将变得更加广泛和深入。例如，在医学诊断中，AI可能通过分析医学影像来帮助识别疾病；在遥感技术中，AI能够通过分析卫星图片来监测环境变化或灾害情况。此外，这项技术也将极大地推动自动化和智能化的进程，使得从视频监控到电子商务，从游戏设计到虚拟现实，各种行业的视觉效果处理更加高效和创新。随着AI技术在图像处理方面的不断进步，其模拟和创新视觉艺术的能力也将为艺术领域带来新的可能性，可能会诞生全新的艺术流派或形式。

3.2森林违法监测

森林的违法监测通常是对监测区域先进行多期地遥感拍摄，再通过对比同一区域多期的遥感影像、森林资源管理的基础图层、征占用林地的图层数据等来判断该区域是否涉嫌森林违法活动。因为人工智能目前的图形处理能力发展较快，该项工作将极有可能在近几年得以实现。并且，将该功能与不同的遥感工具结合以后，可以实现不同尺度不同频率的自动化监测。将可能大大提高监测范围和监测的时效性。随着人工智能算法的不断进步，特别是在图像识别和深度学习方面的应用，森林监测的效率和精确度都将得到极大提升。AI技术能够自动分析多时序的遥感数据，迅速识别出森林覆盖变化，及时指出潜在的违法活动。这种智能化的监测不仅减少了人力成本，还增强了监测工作的持续性和稳定性，确保了监测结果的客观性和准确性。同时，结合大数据和云计算技术，可以实现对海量遥感数据的快速处理和存储，方便监测人员迅速获取最新的监测信息并进行决策。通过与GIS（地理信息系统）和其他环境监测系统的集成，更全面地评估森林资源状况，为生态保护和可持续发展提供科学依据。

3.3生态系统模拟和预测

借助人工智能技术，可以建立生态系统模拟和预测模型，用于模拟不同管理、建设方案对生态系统的影响，并预测未来的生态系统变化。这些模型可以帮助决策者更好地理解不同管理策略的影响，从而制定更合理的保护和管理计划。利用人工智能建立的生态系统模型具有高度的动态性和适应性，能够实时更新数据并调整预测。这种模型能考虑多种环境因素和人类活动的影响，为生态保护提供精确的指导。通过机器学习，模型不断从新的监测数据中学习，以改进未来的预测和模拟精度。结合遥感技术，这些模型能够在更大范围内进行应用，对地球上任何生态区域的变化趋势进行监测和分析。人工智能还可以帮助识别濒危物种的保护优先级，通过分析物种的生态需求、生存威胁和栖息地变化来制定针对性的保护措施。在生物多样性保护方面，AI技术可以评估不同保护区的生物多样性健康状况，指导保护资源的合理分配。

3.4生态系统恢复

人工智能可以在生态系统恢复方面发挥关键作用。通过结合生态学原理，分析历史数据，人工智能算法可以帮助规划和优化生态系统恢复，例如用于指导树木种植、土壤修复和野生动植物保护等。人工智能在生态系统恢复中的运用不仅限于指导种植和修复，它还能够预测生态干预的效果，评估各种恢复策略的长期可持续性。通过深度学习和模式识别，AI 能够识别那些最有可能成功恢复的区域，以及最佳的恢复时机。这种技术同样可以应用于监测生态系统恢复进程中的生物多样性变化，确保恢复行动促成了生物群落多样性的增长。利用机器学习，我们能够从已完成的生态恢复项目中学习，不断改进模型，为未来的恢复工作提供定制化的解决方案。人工智能的自动化能力可以加强生态监测网络，对恢复进程进行实时监控，及时发现问题并调整恢复策略。

3.5可持续林业发展

人工智能可以帮助实现林业的可持续发展目标，通过优化资源利用、提高生产效率和减少环境影响，实现经济、社会和环境的三重效益。例如，利用人工智能优化木材加工过程、改善产品质量、减少浪费，可以提高木材利用效率，减少森林资源的消耗。通过高分辨率卫星图像和地理信息系统（GIS），AI能够准确分析森林覆盖变化，及时预测和识别森林病虫害的爆发，指导精准施策，有效防治。这种智能化监测不仅提升了资源保护的效率，也降低了人力成本，减轻了对环境的负担。AI还能够协助制定合理的砍伐计划，确保森林资源的可持续利用。通过模拟和预测森林生长，确定最佳砍伐时间和方式，既满足工业和社会需求，又保持生态系统平衡。通过数据分析和互动学习工具，提升公众对林业可持续发展的认识，激发环保意识，推动社会共同参与森林资源的保护和合理利用。

4人工智能在林业实践中面临的挑战与应对策略

主要挑战：人工智能模型的成熟性、行业专业性。数据质量、算法偏见以及需要林业专家和人工智能研究人员之间跨学科合作的问题。认真考虑到隐私、数据所有权和利益公平分配等伦理问题。

应对策略：聚焦于模型的不断优化与专业性提升。通过深度学习和大量的实地数据收集，不断提高AI在林业领域的准确性和适用性。实施严格的数据管理政策，确保数据质量，并采取措施减少算法偏见，如增加样本多样性和公正的数据处理流程。跨学科合作，融合各自知识，以创新的方式解决林业问题。为了处理伦理问题，包括隐私和数据所有权，必须制定明确的法律法规，确保利益相关者，特别是当地社区，能公平地分享人工智能带来的收益，同时保护他们的权益和隐私。只有这样，人工智能才能在尊重自然和社会的前提下，促进林业的可持续发展。

5结论

随着更少参数、更新架构、更低能耗人工智能大模型的日渐成熟，专门针对林业的行业模型、产业模型、垂直模型必将在不久的将来进入我们的世界。而人工智能在林业中的应用将极大地改变林业行业的工作方式。通过利用人工智能技术的力量，我们可以改善森林管理的效率、准确性和可持续性，从而为保护自然资源和环境，造福后代做出更大贡献。要实现人工智能在林业中的全部潜力，需要研究人员、政策制定者和从业者共同努力，解决技术、伦理和监管方面的挑战，为可持续森林管理的创新和进步提供了新的机遇。

参考文献：

[1]黄昇.基于多源数据与人工智能算法的湖南省森林地上生物量估算[D].中南林业科技大学，2023.DOI：10.27662/d.cnki.gznlc.2023.000140.

[2]栾兴.人工智能助力林业病虫害精准测报[J].农业灾害研究，2021，11（3）：154-155.

[3]Yfantis， Evangelos A. "A UAV with autonomy， pattern recognition for forest fire prevention， and AI for providing advice to firefighters fighting forest fires." 2019 IEEE 9th Annual Computing and Communication Workshop and Conference （CCWC）. IEEE， 2019.

[4]Kinaneva， Diyana， et al. "Early forest fire detection using drones and artificial intelligence." 2019 42nd International Convention on Information and Communication Technology， Electronics and Microelectronics （MIPRO）. IEEE， 2019.