林业有害生物智能监测与分类识别技术研究

1 智能监测技术体系构建

1.1 多模态传感网络融合

智能监测的核心在于构建“空天地一体化”传感网络，实现数据的多源互补与时空连续采集。

地面传感层：部署智能虫情测报灯、孢子捕捉仪、土壤温湿度传感器等设备，实时监测害虫活动、病原菌扩散及环境参数。例如，托普云农研发的智能虫情测报灯通过光诱、色诱、性诱技术，可精准识别 149 种农林害虫，标准样品识别率超 90% ，并实现虫情数据的自动上传与云端分析。

低空遥感层：利用无人机搭载多光谱、高光谱、激光雷达（LiDAR）等传感器，获取林冠层结构、植被指数及微地形数据。以松材线虫病监测为例，无人机正射影像结合机器视觉算法，可自动识别混交林中变色疫木，判别精度达90% ，较传统人工调查效率提升 10 倍以上。

卫星遥感层：通过高分系列卫星、Landsat 等数据源，提取区域尺度植被覆盖度、叶面积指数等指标，结合气象数据构建灾害预警模型。例如，利用MODIS 植被指数产品可提前30 天预测美国白蛾爆发风险，预警准确率达 85% 。

1.2 边缘计算与数据传输优化

为解决海量数据实时处理难题，需在传感节点部署边缘计算模块，实现数据的本地预处理与特征提取。例如，华为云推出的林业物联网边缘网关，支持多协议解析与轻量化 AI 模型推理，可将原始数据量压缩 90% ，同时降低云端计算负载。在数据传输方面，5G+LoRa 混合组网技术可兼顾远距离覆盖与低功耗需求，确保偏远林区数据的稳定回传。

2 分类识别技术创新

2.1 深度学习算法迭代

基于卷积神经网络（CNN）的图像识别技术已成为林业害虫分类的主流方法。

模型优化方向：针对小目标害虫识别难题，改进 YOLOv4 模型引入ECA-CBAM 注意力机制，结合 SPP-PANet 特征融合结构，使均值平均精度（mAP）提升至 90.4% ，较原始模型提高 4.2% 。此外，结合八度卷积（OctaveConvolution）的 Xception 模型，在降低 30% 参数量的情况下，仍保持 91.7% 的识别精度。

多模态数据融合：将害虫图像与声学信号（如振翅频率）、化学信息（如信息素浓度）进行跨模态关联分析，可显著提升分类鲁棒性。例如，利用梅尔频率倒谱系数（MFCC）提取害虫振翅声特征，结合ResNet-50 图像模型，可使天牛幼虫识别准确率从 82% 提升至 94% 。

2.2 AI 大模型赋能

预训练大模型通过迁移学习可快速适配林业场景，降低数据标注成本。例如，百度飞桨（PaddlePaddle）开发的 PestNet 大模型，基于亿级病虫害图像数据训练，支持零样本学习与小样本微调，在仅需 50 张标注样本的情况下，即可实现新害虫种类的快速识别，准确率达 88% 。此外，大模型还可嵌入专家知识图谱，构建“识别- 诊断- 建议”一体化决策系统。

3 典型应用案例分析

3.1 病虫害早期预警

病虫害早期预警是林业有害生物防控的核心环节，在技术实现层面，地面传感节点（如智能虫情测报灯、温湿度传感器）可实时采集害虫活动轨迹与环境因子数据；无人机搭载的 LiDAR 系统通过激光脉冲反射原理生成林区三维点云模型，结合多光谱成像技术提取植被指数（NDVI、EVI），精准识别疫木空间分布特征；卫星遥感数据则提供区域尺度的气象信息（温度、湿度、降水）与植被覆盖度变化。以松材线虫病监测为例，系统通过融合无人机 LiDAR 生成的林冠层高度模型（CHM）与历史疫情数据库，利用时空卷积神经网络（ST-CNN）分析疫木扩散趋势，结合气象再分析数据（如ERA5）构建传播风险热力图，可提前30 天预测潜在疫区，预测准确率较高，较传统人工调查效率提升显著。该体系通过多源数据时空对齐与特征融合，突破了单一监测手段的局限性，为精准防治争取了关键时间窗口。

3.2 精准施药决策

精准施药决策需实现 " 识别 - 诊断 - 干预 " 全链条智能化，其技术路径包含三个关键层级：首先，通过多光谱成像与深度学习分类模型（如ResNet-50）识别害虫虫态，结合形态学特征库（如翅脉结构、体节比例）区分美国白蛾的卵、幼虫、蛹及成虫阶段；其次，构建害虫生命周期 - 环境因子耦合模型，输入实时温湿度数据与种群密度信息，预测各虫态发育进度与抗药性水平；最后，基于药剂代谢动力学模型，动态匹配药剂种类（如阿维菌素、灭幼脲）与施用参数（浓度、频次、剂型）。以美国白蛾防控为例，系统通过智能监测终端识别幼虫期种群密度后，结合药剂数据库（包含 200 余种农药的 LC50 值与降解半衰期）与林分结构数据（树高、冠幅、郁闭度），利用多目标优化算法生成差异化施药方案：在幼虫 3 龄前采用低容量喷雾技术施用生物农药，降低化学农药使用量；在成虫羽化期部署性信息素诱捕器，减少药剂使用频次。该技术体系使农药利用率提升，非靶标生物影响降低，同时降低防治成本。

3.3 生态修复评估

生态修复评估需建立" 压力- 状态- 响应"（PSR）框架，通过长期监测数据量化病虫害对森林生态系统服务功能的影响。在数据采集层面，构建包含地面样地调查、无人机遥感与卫星观测的多尺度监测网络：地面样地定期测量胸径、树高、枯枝落叶层厚度等结构参数；无人机搭载激光雷达与高光谱传感器获取林分垂直结构信息（如叶面积指数、冠层孔隙度）；卫星数据（如Landsat、Sentinel-2）提取归一化植被指数（NDVI）与增强型植被指数（EVI），结合气候数据计算净初级生产力（NPP）。以松材线虫病灾后修复评估为例，系统通过对比健康林区与受害林区的 10 年连续监测数据，利用随机森林模型分析病虫害对碳汇功能的影响路径：受害林区年均碳吸收量下降，主要源于枯死木分解释放的 CO2 与活立木生长量减少的双重作用；修复措施实施后，通过补植乡土树种（如栎类、桦木）与人工促进天然更新，林分碳储量以每年速率恢复，较未修复区域提高。该评估体系为生态补偿机制提供了量化依据，推动林业管理从" 灾害应对" 向" 生态服务价值维护" 转型。

结束语

智能监测与分类识别技术为林业有害生物防控提供了革命性工具。通过多模态传感网络、深度学习算法与 AI 大模型的融合应用，可实现病虫害的早期发现、精准识别与科学决策。未来，随着技术的持续迭代与生态系统的完善，智能监测体系将在全球林业资源保护中发挥更大作用，推动林业管理向数字化、智能化、可持续化方向转型。

参考文献：

[1] 马林生 . 有效提高林业有害生物防控防治工作 [J]. 中国林业产业 ,2023, (12): 96-98.

[2] 熊冬平 , 万承永 , 廖欧平 , 欧阳冬萍 , 万文俊 , 龚擎红 , 姚毅 ,饶出林 . 林业有害生物监测预警系统建设与应用分析 [J]. 安徽林业科技 ,2023, 49 (06): 27-30.

[3] 张维军 , 饶宁 , 唐兰英 , 李祥胜 . 基于北斗短报文通信技术的林业有害生物监测数据传输 [J]. 自然保护地 , 2023, 3 (03): 85-93.