AI技术在林业病虫害早期预警中的创新应用

引言

森林是生态系统的重要组成部分，具有调节气候、涵养水源、保护生物多样性等多种生态功能。然而，林业病虫害的频繁发生严重威胁着森林健康和可持续发展。传统的病虫害监测主要依赖人工巡林和经验判断，存在效率低、响应慢、覆盖范围有限等问题。特别是在病虫害初期，由于症状不明显，往往难以及时发现，导致灾害扩大。近年来，人工智能技术的飞速发展为解决这一问题提供了新的思路。通过引入 AI 技术，可以实现对林业病虫害的自动化、智能化监测与预警，提高防治效率，降低经济损失。本文将从 AI 技术的应用现状出发，系统分析其在林业病虫害早期预警中的创新路径及实践成果。

一、AI 技术概述及其在林业中的应用基础

人工智能（AI）指的是由人类创造的、能够感知环境、学习知识并执行任务的智能体，其涵盖了机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等核心技术。在林业领域，这些技术的融合为构建智能化的林业病虫害监测体系奠定了坚实基础。例如，图像识别技术可自动识别树木叶片、树干等部位呈现出的病虫害症状；机器学习算法通过对历史数据进行训练建模，能够预测病虫害发生的概率与趋势；大数据分析技术则可以整合气象、地理、土壤等多源数据，为林业病虫害防控提供决策辅助；而无人机与遥感技术和 AI 相结合，能够实现对大范围林区的高效巡查。

二、AI 在林业病虫害早期预警中的具体应用

（一）基于图像识别的病虫害自动识别

图像识别技术是当前人工智能在林业病虫害早期预警中应用最为直接和成熟的技术之一。通过在林区部署高清摄像头、无人机或借助移动终端采集树木叶片、树干等关键部位的图像信息，结合卷积神经网络（CNN）等深度学习模型对图像进行特征提取与分类识别，系统能够快速判断是否存在病虫害症状，显著提升了检测效率与准确性。例如，近年来研究人员开发了基于ResNet、YOLO等先进深度学习架构的病虫害识别系统，能够在短时间内高效识别松材线虫、松毛虫、杨树溃疡病等多种常见林业病虫害，准确率普遍超过 90% 。这种技术不仅有效替代了传统依赖人工经验的目测识别方式，还大幅降低了对专业技术人员的依赖，使得基层林业管理单位也能够实现智能化监测。

（二）基于机器学习的病虫害预测模型

除了对病虫害进行识别外，人工智能技术还广泛应用于病虫害发生趋势的科学预测。通过机器学习算法对大量历史数据的学习与建模，可以挖掘出病虫害发生的潜在规律，并结合气象因子（如温度、湿度、降雨量）、植被指数、土壤养分状况等多维环境变量构建预测模型。常用算法包括时间序列分析、随机森林、支持向量机（SVM）等，这些模型能够在病虫害尚未大规模爆发前，提前数周甚至数月预判其可能发生的区域与时间窗口，为林业管理部门提供科学决策依据。例如，某省林业部门曾成功利用AI 驱动的预测模型预警松褐天牛的大规模爆发，及时采取防控措施，有效遏制了疫情扩散，减少了经济损失。此类预测系统的引入标志着林业病虫害防治正从“被动应对”向“主动防控”转变。

（三）基于无人机与遥感技术的智能巡查系统

传统的林业巡查工作往往受限于复杂地形、人力成本高昂以及覆盖范围有限等因素，难以实现对大面积林区的实时、全面监控。而随着无人机技术和遥感影像获取能力的不断提升，结合人工智能的智能巡查系统应运而生，成为提升监测效率的重要手段。无人机搭载高清摄像设备，在 AI 算法的支持下可实现自动巡航与图像采集，系统通过对航拍图像的智能分析，快速识别出树木生长异常、叶色变化及疑似病虫害区域，并自动生成带有地理坐标的巡检报告。该技术已在部分国家和地区投入使用，不仅显著提高了病虫害发现的时效性，还增强了对偏远林区的监管能力，实现了由“点状监测”向“全域感知”的跨越式发展。

（四）AI 与物联网（IoT）的融合应用

将人工智能与物联网技术深度融合，是实现林业病虫害智能化管理的重要路径。通过在林区布设各类传感器节点，实时采集温湿度、 CO₂ 浓度、光照强度、土壤水分等环境参数，并将数据上传至云端平台，AI 系统能够对这些动态信息进行综合分析，从而识别出可能导致病虫害发生的生态异常信号。此外，结合GIS 地理信息系统，AI 还能实现病虫害分布的空间可视化，帮助管理者精准掌握疫情发展趋势并制定针对性治理方案。这种全天候、连续性的数据采集与分析机制，不仅提升了林业病虫害监测的精细化水平，也为智慧林业建设提供了坚实的数据支撑和技术保障。

三、AI 在林业病虫害预警中的优势与挑战

人工智能技术在林业病虫害早期预警中展现出显著优势，为其智能化、高效化管理提供了全新路径。首先，AI 具备高效率与自动化能力，能够实现全天候、全时段的自动监测，大幅提高巡林效率，减少对人工巡查的依赖；其次，在图像识别方面，基于深度学习的模型已具备接近甚至超越人类专家的识别精度，能够在短时间内准确判断病虫害类型，提升诊断效率；此外，AI 系统通过对多源数据的建模分析，具备较强的预测能力，可提前数周甚至数月预判病虫害的发生趋势，真正实现“早发现、早处置”；同时，AI 的应用还有助于节约人力资源，优化防治策略，推动林业管理向精细化、可持续方向发展。

然而，其推广过程中仍面临诸多挑战：一方面，高质量训练数据的获取难度较大，尤其是针对不同树种和特定病虫害的标注样本稀缺，限制了模型的准确性与适用范围；另一方面，由于不同地区生态环境和林木种类差异显著，当前 AI模型的泛化能力有限，跨区域、跨物种的迁移应用效果仍有待提升；此外，AI系统的部署和运行需要较强的技术支撑，基层林业单位往往缺乏相关专业人才，导致技术落地困难；最后，无人机、遥感设备、传感器节点等硬件设施成本较高，也在一定程度上制约了 AI 技术在林业中的大规模推广应用。因此，在推动AI赋能林业病虫害预警的同时，还需统筹解决数据、技术、人才与资金等方面的瓶颈问题，以实现其更广泛的价值转化。

结束语

综上所述，人工智能技术的引入为林业病虫害的早期预警带来了革命性的变革。通过图像识别、机器学习、无人机遥感等手段，AI 不仅提升了监测效率和准确性，还实现了对病虫害的预测与防控前移，为森林生态安全提供了有力保障。尽管目前仍面临数据、技术、成本等方面的挑战，但随着技术不断进步和政策支持力度加大，AI 在林业病虫害预警中的应用前景广阔，必将为林业现代化和生态文明建设注入新的活力。

参考文献

[1]王岩峰.林业病虫害监测预报与无公害防控技术[J].农业科技与信息,2022,No.645(16):50-52.

[2]郝富华.林业病虫害监测预报与防治措施[J].新农业,2022,No.964(07):31-32.

[3]张福山,杨际伟,何学友等.松墨天牛智能监测预警技术系统的设计与实现[J].福建林业科技,2020,47(03):45-50.

[4]李雪峰.物联网技术在森林病虫害监测中的应用研究[J].智慧农业导刊,2021,1(22):16-18.

[5]余慧婷.基于大数据的森林有害生物防控系统设计[J].软件,2022,43(02):41-44.