新时期林草资源监测智慧化发展的思考

引言

林草资源作为陆地生态系统的主体，对于维护生态平衡、提供生态服务、促进经济发展和保障人类福祉具有不可替代的重要作用。准确、及时地掌握林草资源的现状、动态变化及其生态功能，是实现林草资源科学管理、合理利用和有效保护的基础。传统的林草资源监测方法在一定程度上满足了过去的管理需求，但随着林草事业的快速发展和生态环境问题的日益复杂，其面临着诸多挑战。新时期，信息技术的蓬勃发展为林草资源监测带来了新的机遇，智慧化监测成为必然趋势，通过整合多种先进技术，构建智能化、高效化的监测体系，能够极大地提升林草资源监测的能力和水平，为林草资源的可持续发展提供坚实的数据支持和决策依据。

一、林草资源监测智慧化的重要意

（一）提升监测精度与效率

智慧化监测借助先进的传感器技术、卫星遥感、无人机等手段，能够获取高分辨率、高精度的林草资源数据，无论是植被覆盖度、生物量、树种分布等信息都能更精准地测定。同时，自动化的数据采集和处理流程大大缩短了监测周期，提高了监测效率，使林草资源的动态变化能够及时被捕捉和分析。

（二）增强生态保护能力

实时、准确的监测数据有助于及时发现林草资源遭受的破坏、病虫害侵袭、火灾隐患等问题，从而能够迅速采取针对性的保护措施，将损失降到最低。例如，通过物联网传感器对森林土壤湿度、温度、空气质量等环境参数的实时监测，可以提前预警森林火灾风险，为森林防火工作争取宝贵时间。

（三）优化资源管理决策

智慧化监测提供的海量、多维度数据经过深度分析后，可以为林草资源的规划、利用和管理提供科学依据[1]。管理者能够根据详细的资源现状和变化趋势，制定更加合理的采伐限额、造林计划、草地放牧策略等，实现林草资源的可持续开发与利用，提高资源利用效率，促进林草产业的健康发展。

（四）助力生态系统评估与修复

全面了解林草资源的生态功能，如碳汇能力、水源涵养功能、土壤保持功能等对于生态系统评估至关重要。智慧化监测能够量化这些生态功能指标，为生态系统的健康评价提供数据支持。并且在生态修复工程中，可以通过监测数据评估修复效果，及时调整修复方案，确保生态系统得到有效恢复和重建。

二、当前林草资源监测面临的挑

（一）监测范围与精度的矛盾

林草资源分布广泛，要实现全面覆盖监测面临巨大挑战。一方面，若采用卫星遥感等大范围监测手段，虽能覆盖大面积区域，但受限于分辨率，难以精准捕捉到局部细微的林草变化，如小型病虫害侵袭导致的林草异常、个别珍稀物种的精确分布与生长状况等。另一方面，依靠地面监测站、无人机等高精度监测方式，虽精度提升，但监测范围有限，人力物力成本高昂，难以大规模推广应用，无法满足整体监测需求。

（二）数据整合与共享难题

林草资源监测涉及多个部门与机构，数据来源丰富多样。然而，各部门之间数据标准不一致，数据格式不统一，导致数据整合困难重重。如林业部门与草原部门对于植被覆盖度的统计方法与数据记录格式可能存在差异，使得综合分析林草资源整体状况时数据难以有效对接[2]。此外，数据共享机制不完善，部门之间出于数据安全、利益等因素考虑，不愿或不能及时共享数据，严重制约了林草资源监测工作的系统性与协同性。

（三）恶劣环境与技术局限

林草资源多分布于自然环境复杂的区域，如深山老林、高海拔草原等。这些地区气候多变、地形崎岖，给监测设备的安装与维护带来极大不便。监测设备可能面临极端温度、强风、暴雨、沙尘等恶劣天气的侵蚀，导致设备损坏、数据传输中断等问题。当前监测技术仍存在一定局限性，例如在云雾遮挡严重的地区，卫星遥感和无人机监测效果大打折扣。

（四）动态变化跟踪与预测困难

林草资源受自然因素和人为因素的双重影响，处于不断的动态变化之中。一方面，监测频率难以满足动态变化需求，可能错过关键变化节点。另一方面，林草生态系统复杂，影响因素众多且相互交织，现有的模型与算法难以精确模拟其变化过程，导致预测结果准确性不高，难以为林草资源的科学管理与保护提供可靠依据。

三、关键技术在林草资源监测中的应用

（一）物联网技术

通过在林草区域部署大量的传感器节点，如温湿度传感器、光照传感器、土壤水分传感器、空气质量传感器等，可以实时采集林草生长环境的各种参数。这些传感器节点形成一个无线传感网络，将采集到的数据传输到数据中心，实现对林草资源的全方位、全天候实时感知。例如，在森林中安装的土壤水分传感器能够实时监测土壤含水量，当含水量低于或高于一定阈值时，及时发出预警信息，为森林灌溉或防洪提供依据。利用物联网技术中的射频识别（RFID）、全球定位系统（GPS）等技术，可以对珍稀动植物个体进行标记和追踪。例如，给野生动物佩戴 GPS 定位项圈，能够实时获取其位置信息、活动范围、迁徙路线等数据，有助于了解野生动物的生态习性和生存状况，为野生动物保护提供有力支持。同时，RFID 技术可以应用于林草种子、苗木的溯源管理，提高林草种苗质量监管水平。

（二）大数据技术

大数据技术能够整合来自不同数据源的林草资源数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式数据）和非结构化数据（如卫星影像、文本报告、图片等）。通过分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 HBase）等技术，实现海量数据的高效存储和管理，为后续的数据处理和分析奠定基础。运用数据挖掘算法，如分类、聚类、关联分析等，可以从海量的林草资源数据中发现潜在的规律和模式。例如，通过对多年的林草植被生长数据和气象数据进行关联分析，找出影响植被生长的关键气象因素及其相互关系，建立植被生长预测模型，从而为林草资源的合理规划和管理提供科学依据。同时，大数据分析还可以对林草资源的生态服务价值进行评估，如计算森林的碳汇量、水源涵养量等，为生态补偿机制的建立

提供数据支持。

（三）人工智能技术

人工智能中的图像识别技术在林草资源监测中具有重要应用。通过对卫星影像、无人机航拍影像的分析，利用深度学习算法（如卷积神经网络）可以自动识别林草植被类型、分布范围、覆盖度等信息。例如，能够准确区分不同树种的森林分布，以及草地与其他土地利用类型的边界，提高了监测数据的准确性和客观性。同时，对于森林病虫害的监测，图像识别技术可以通过分析树木叶片的图像特征，及时发现病虫害的发生迹象，为病虫害防治提供预警。基于机器学习算法构建的预测模型可以对林草资源的动态变化进行预测。如预测森林火灾的发生概率、林草植被的生长趋势、草地退化的风险等。这些预测结果可以为林草资源管理部门提供决策支持，制定相应的预防和应对措施。此外，人工智能还可以用于优化林草资源监测网络的布局，根据监测数据的重要性和变化情况，智能调整传感器的位置和监测频率，提高监测效率和资源利用效率。

（四）云计算技术

林草资源监测数据的处理和分析需要大量的计算资源 计算平台能够提供弹性计算服务，根据实际需求动态分配计算资源，满足数 模的林草植被生长模型模拟计算或高分辨率卫星影像数据处 大缩短计算时间，提高工作效率。对于一些小型林草资 成本高昂。云计算采用按需付费的模式，用户只需根据实际使 量资金建设硬件设施和软件系统，降低了林草资源监测的总体成本，使得更 开展智慧化监测工作。

四、推动林草资源监测智慧化发展的策略（一）加强技术创新与整合

政府和相关部门应加大对林草资源 的资金投入，鼓励科研机构、高校和企业开展产学研合作，针对当前监测技术 智能数据分析算法优化、多源数据融合技术等进行重点攻关，推动监测技 人工智能、云计算等先进技术，构建体化的林草资源监测智慧 和数据交互规范制定，实现技术的无缝集成和协同工作。例如，将物联 进行存储和分析，利用人工智能算法对分析结果进行智能解读和预测，通过云计算 务保障整个流程的高效运行。

（二）完善监测标准与规范

组织专家学者和相关部门共同制定全 的林草资源监测指标体系 明确各项指标的定义、测量方法、数据精度要求等。在制定过程 确保指标体系的科学性、合理性和实用性。同时，建立 求和技术发展的新情况，及时对指标体系进行调整和完善 采集、传输、存储、处理和分析的全过程。明确数据质量检查的内 对监测数据的准确性、完整性、一致性和可靠性进行量化评估。对 重新采集，确保监测结果的可信度。

（三）培养专业人才队伍

在高校和职业院校中加强林草资源监测相关专业的建设，设置如林草信息技术、生态监测与评估等专业方向，优化课程体系，增加物联网、大数据、人工智能等信息技术课程的比重，培养既懂林草专业知识又掌握信息技术的复合型人才。同时，加强实践教学环节，通过与林草资源监测机构和企业合作，建立实习基地，让学生在实践中提高实际操作能力和解决问题的能力。针对现有林草资源监测人员，开展定期的在职培训和继续教育活动。培训内容包括最新的监测技术、数据分析方法、标准规范等。采用线上线下相结合的培训方式，如举办培训班、研讨会、网络课程学习等，满足不同人员的学习需求。鼓励监测人员参加相关的学术交流活动和技术竞赛，拓宽视野，提升专业素养和技术水平。

（四）促进数据共享与安全保障

构建林草资源监测数据共享平台，整合各地区、各部门的监测数据资源，制定数据共享的规则和流程，明确数据提供方和使用方的权利和义务。通过数据共享平台，实现监测数据的跨区域、跨部门流通和共享，提高数据的利用效率，促进全国林草资源监测工作的协同发展。例如，科研机构可以利用共享平台的数据开展林草生态系统研究，地方政府可以参考其他地区的监测经验制定本地的林草资源管理政策。林草资源监测数据涉及到大量的敏感信息，如珍稀动植物分布、生态功能重要区域等，必须加强数据安全保障。采用数据加密、访问控制、数据备份与恢复等技术手段，建立完善的数据安全防护体系。制定数据安全管理制度，规范数据的存储、传输和使用行为，防止数据泄露、篡改和滥用。同时，加强对数据安全的监管和审计，及时发现和处理数据安全事件，确保林草资源监测数据的安全可靠。

五、结论

新时期林草资源监测智慧化发展是适应林草事业发展需求和生态环境保护要求的必然趋势。通过充分利用物联网、大数据、人工智能、云计算等先进技术，能够有效克服传统监测方法的局限性，提升监测精度与效率，增强生态保护能力，优化资源管理决策，助力生态系统评估与修复。然而，要实现林草资源监测的全面智慧化，还需要面对数据获取、处理、标准规范等多方面的挑战。通过加强技术创新与整合、完善监测标准与规范等一系列策略的实施，可以推动林草资源监测智慧化朝着更加科学、高效、可持续的方向发展，为林草资源的保护、利用和管理提供坚实的数据支撑和技术保障，为建设美丽中国、实现人与自然和谐共生的现代化目标作出积极贡献。在未来的发展过程中，还需要不断关注技术发展动态，持续优化监测体系，以适应不断变化的林草资源管理和生态保护需求。

参考文献：

[1]袁秀丽.新时期林草资源监测智慧化发展思考[J].农家参谋,2024,(19):61-63.

[2]尹晶萍,付尧,高志雄,等.草原调查监测技术体系构建思路与主要任务[J].森林防火,2023,(03):91-96.

[3]高玉梅,马红梅.榆林市森林草原火灾防控难点及其解决措施[J].南方农业,2024,(18):194-196.