人工智能推动林业管理及研究新趋势

  • 2020-10-17
  • John Dowson

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由于生态环境的日益恶化,森林资源的每况愈下,人工智能在林业领域必然要发挥作用。本文将从森林资源获取和森林生态环境保护两方面来探讨人工智能在林业领域的作用。利用大数据技术进行数据检测和预测,利用卫星遥感技术来进行森林的分类及变化预测,利用深度学习和神经网络实现大规模的物种分类、灾害预警,从而实现对森林资源保护。

作者 |郑硕、陆少游

市场规模

森林是一个复杂且分布广泛的生态系统,许多结构性木材来自可持续管理的森林和人工林,这些森林和人工林是无价的野生生物栖息地,也是对控制气候变化的重要角色,例如空气净化,减少干旱,洪水和水土流失等。然而,《全球森林资源评估》指出,1990年至2015年间,世界森林面积减少了1%。在近年来,通过使用先进技术对森林进行连续监测,可以获得准确而可靠的林业数据,并推进相关的研究和措施制定,其流失速度少有减缓,这为智能林业的发展提供了重要机会。森林问题的管理对于全球生态环境发展起着重要的作用。但是,随着数据精度和数据采集速度的提高,传统的数据分析和存储技术已不能满足当前应用的性能要求。林业大数据为林业发展过程中遇到的困难带来了新的解决方案,即大数据技术在林业数据处理中的应用。

林业领域常见人工智能技术

大数据技术:从林业管理活动开始,大数据技术就应用于林业中。利用栅格数据模型和矢量数据模型收集数据,进而通过GIS系统进行数据检测和数据预测

人工智能技术在林业的应用分布

人工智能在林业的研究项目及案例简述

ytelake构建了软件引擎,使用无人机拍摄的图像计数幼树并检测异常的可能性达到 90%。在该区域上空飞行的无人机产生了数百张4K图像。使用其来构建数据集,形成神经网络训练的基础,帮助每张图初始检测出221棵树,训练集最终扩展到9000个,树木数量增加到285棵树,转化为92-95%的准确度

人工智能在林业领域的局限性

算例限制:由于性能取决于底层存储系统和计算引擎,因此在某些林业大数据系统中仍然存在问题。

数据限制:在数据层面,由于SciDB仍处于开发和改进阶段,仅提供C语言接口。因此,对于以非C语言编写的分布式计算框架, 基于SciDB的林业数据存储没有广泛使用.

应用模式限制:利用人工神经网络得出的结果往往需要经过人工处理后才可以应用到林业相关领域中,对处理的数据形式化要求较高,造成人工神经网络方法在解决林业作业问题时的效率、准确率的局限。

人工智能在林业领域的发展趋势

5G应用:随着5G技术的发展和物联网技术的广泛应用,林业大数据技术将得到进一步发展和更广泛的应用。

流量计算应用:流量计算的相关技术可以应用于暴雨等林业数据的处理,从而可以实时、自动地进行数据计算。

林业数据可视化:在林业数据可视化过程中,可以引入VR技术来提高系统的交互能力和用户体验。

多学科集合应用:提升在应用中的自主性与智能性研究。将人工神经网络系统与模糊理论、灰色系统、遗传算法等方法结合,形成智能化的计算机制,能够从结构与基理上提升神经网络模型的自主性与智能性。

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