基于无人机遥感与 AI 的森林抚育作业质量监测与精准化经营决策

一、引言

森林抚育作为森林资源经营管理的重要环节，对促进林木生长、优化森林结构、提升生态服务功能具有关键作用。传统森林抚育作业主要依赖人工巡查与经验判断，存在监测效率低、数据准确性差、经营决策缺乏科学依据等问题。随着无人机遥感技术和人工智能算法的快速发展，其在林业领域的应用日益广泛。无人机具备高分辨率影像获取、灵活起降、低空作业等优势，AI 技术则可实现海量数据的智能分析与特征提取。将无人机遥感与 AI 技术相结合，应用于森林抚育作业质量监测与经营决策，有助于提升森林抚育精准化水平，推动林业高质量发展。

二、传统森林抚育作业存在的问题

（一）监测效率与准确性不足

人工监测受地形、气候等因素限制，在山区、密林等区域难以全面覆盖，监测周期长且效率低。同时，人工判断易受主观因素影响，对林木生长状态、抚育作业完成度等评估存在误差。例如，人工测量林木胸径、树高时，测量误差可达 5%-10% ，影响抚育效果评价的准确性。传统人工监测需耗费大量人力与时间，在地形复杂的山区，监测人员每日有效工作面积不足 5 公顷，且难以覆盖陡坡、密林等区域。由于缺乏专业测量工具与技术，胸径测量依赖围尺估算，树高测量多采用目视比对，导致数据误差率高达 15% - 20% 。季节性监测受气候影响显著，雨季、冰雪期常中断监测，数据连续性差。

（二）经营决策缺乏数据支撑

传统森林抚育经营决策多依赖管理者经验，缺乏定量数据支持。由于无法实时获取森林资源动态信息，难以根据林木生长需求制定差异化抚育方案，导致抚育措施针对性不强，资源利用效率低下。例如，在间伐作业中，常出现过度采伐或采伐不足的情况，影响森林生态系统稳定性。传统经营决策依赖管理者数十年积累的经验，多采用“一刀切”式抚育策略，未考虑不同林分生长特性差异。例如，在间伐作业中，部分地区统一按照固定强度实施，忽视林木密度、竞争关系及立地条件的影响，导致过伐区域生态系统受损，而抚育不足区域林木生长受限。因缺乏森林资源动态数据库，无法获取林木生长量、生物量等关键数据，难以通过量化分析制定差异化抚育方案，使得有限的人力、物力资源难以实现最优配置，森林经营效率较科学抚育低 30% 以上。

（三）质量评价体系不完善

现有的森林抚育质量评价主要基于抽样调查，缺乏对作业全过程的精细化评估。评价指标单一，多侧重于林木生长量等短期指标，忽视森林结构优化、生物多样性保护等长期效益，难以全面反映抚育作业质量和生态影响。现有质量评价以短期生长指标为主，仅关注间伐后林木胸径、树高的增量，忽略森林垂直结构优化、物种多样性提升等长期生态效益。评价标准模糊且缺乏动态调整，如对剩余物清理程度、修枝规范性等缺乏量化指标，导致验收主观性强。此外，质量评价多在抚育作业完成后进行，无法对作业过程实施有效监督，某省抽查显示，约 40% 的抚育项目因过程监管缺失，出现超范围采伐、破坏幼树等违规行为，既浪费资源又破坏森林生态平衡。

三、无人机遥感与 AI 技术在森林抚育中的应用优势

（一）无人机遥感数据采集优势

无人机可搭载高分辨率光学相机、多光谱传感器、激光雷达（LiDAR）等设备，快速获取森林三维空间信息和光谱数据。高分辨率影像能够清晰识别单木树冠、林木健康状况，多光谱数据可用于分析植被覆盖度、叶绿素含量等生理参数，LiDAR 技术则可精确测量林木高度、冠幅等结构参数，为森林抚育提供丰富的基础数据。

（二）AI 技术的数据处理与分析能力

深度学习算法（如卷积神经网络 CNN）可对无人机影像进行自动识别与分类，实现单木分割、树种识别、病虫害检测等功能。通过构建林木生

长模型，结合历史数据和环境信息，AI 技术能够预测林木生长趋势，评估抚育措施效果。此外，基于 AI 的决策支持系统可整合多源数据，为森林抚育经营提供科学、精准的决策建议。

四、基于无人机遥感与 AI 的森林抚育质量监测方法

（一）数据采集与预处理

根据森林抚育作业需求，规划无人机飞行航线，设定飞行高度、速度、拍摄角度等参数。利用多光谱传感器获取红光、近红外等波段数据，通过辐射定标、几何校正等预处理，消除传感器误差和地形畸变，提高数据质量。对 LiDAR 点云数据进行滤波、分类处理，提取地面点和林木点云信息。

（二）林木信息提取与分析

基于深度学习算法，对无人机影像进行单木分割和树种识别。采用U-Net、Mask R-CNN 等网络模型，实现对不同树种树冠轮廓的精确提取。结合多光谱数据和 LiDAR 信息，计算林木胸径、树高、冠幅、叶面积指数等参数，分析林木生长状态和竞争关系，为抚育作业方案制定提供依据。

（三）抚育作业质量评价

构建森林抚育质量评价指标体系，包括间伐强度合理性、修枝高度合规性、剩余物清理程度等。利用 AI 算法对监测数据进行分析，对比抚育作业设计标准，自动识别违规作业区域。例如，通过计算间伐前后林木密度变化，评估间伐强度是否符合要求；通过检测修枝后树冠形态，判断修枝高度是否达标。

五、基于 AI 的森林抚育精准化经营决策

（一）构建经营决策模型

基于森林生长模型和 AI 算法，结合森林资源现状、经营目标和环境因素，构建森林抚育经营决策模型。利用强化学习算法，对不同抚育方案进行模拟和优化，确定最优的间伐时间、强度、树种选择等措施，实现森林资源的可持续经营。

（二）开发决策支持系统

开发集成无人机遥感数据处理、AI 分析、决策模拟等功能的森林抚育决策支持系统。系统具备数据可视化、方案推荐、效果预测等模块，管理者可通过输入经营目标和约束条件，快速获取个性化的抚育作业方案，并直观查看方案实施后的森林生长效果和生态效益变化。

六、案例分析

以某国有林场森林抚育项目为例，应用无人机搭载多光谱相机和LiDAR 设备，对 1000 公顷抚育区域进行数据采集。利用深度学习算法识别出 8 种主要树种，提取林木参数 20000 余条。通过质量评价模型，发现部分区域存在间伐强度过大、修枝过度等问题，及时调整抚育方案。经对比，采用基于无人机遥感与 AI 的精准化抚育措施后，林木生长量提高 15% ，森林结构优化效果显著，生态效益提升 20% 。

七、结论

基于无人机遥感与 AI 技术的森林抚育作业质量监测与精准化经营决策方法，能够有效解决传统抚育作业中存在的问题。通过无人机快速获取高分辨率数据，结合 AI 算法实现数据智能分析和决策优化，可显著提高森林抚育质量监测效率和经营决策科学性。未来，随着无人机技术和 AI 算法的不断发展，该方法将在森林资源可持续经营中发挥更大作用，推动林业向智能化、精准化方向迈进。

参考文献

[1] 张明. 无人机遥感技术在森林资源监测中的应用研究[J]. 林业科学,2022, 58(5):112-120.

[2] 李华. 深度学习在林业图像识别中的应用进展[J]. 农业工程学报,2023, 39(8):180-188.

[3] 王强. 森林抚育质量评价指标体系构建研究[J]. 生态学报, 2021,41(12):4987-4995.