大数据在智慧林业建设中的应用思考

大数据能够对数据进行深度挖掘，帮助人们了解事物内在联系，对工作发展进行判断。将该技术应用在智慧林业建设中，能够提高林业数据利用率，分析林业工作开展趋势，从而做出合理判断，推动林业经济发展。

1大数据在智慧林业建设中的应用

1.1在智慧林业监测中的应用

第一，森林防火监测。森林火灾是一种突发的自然灾害，对生态环境和社会的安全构成了极大的威胁。据相关林业部门的调查，目前我国植被覆盖率尚处于较低水平。造成这种情况的主要原因是森林火灾。所以，必须重视森林防火的作用，并提出相应的对策。第一，建立火灾模型。引起火灾的原因有很多，比如在某些自然保护区，易燃物质组成比较复杂，坡面含水量差异较大，诱发火灾的原因也各有差异。结合林区信息，对森林火灾的影响因子进行综合分析，并建立相应的模型。根据不同的条件，采取相应的对策，当树木的生长达到模型中的火灾临界值，会自动发出警报。第二，规划消防路线。将消防数据库与火灾模型相结合，对火情早期进行分级评估，可有效地调配消防资源，引导消防车进入火场。在火灾发生过程中，提供有关水源位置、火源位置等相关信息，协助消防部门进行扑救。第三，规划巡林工作。作为双向信息处理人员，巡林员必须接受来自总台的信息和工作指示。根据居民地、林场地形、可燃物、巡林人员的位置等不同数据，对每一位护林队员的工作进行针对性地调整，有效地解决了以往常规巡查工作效率低下、盲目性差的问题。

第二，森林病虫害监测。除了火灾，最严重的是森林病虫害。在目前的病虫害防治工作中，智慧林业建设的重点是利用红外线传感器、监控仪对监测区的病虫进行实时监测，并将采集的信息通过无线方式传送到主机进行信息处理。通过对所获取的图像与病虫模型图像进行模式识别和判定，实现对病虫害的预警，并及时发布预警信息。同时，通过模型比对，可以提供可行的措施，缩短工作人员采取有效防治措施的时间，以达到预防病虫害大规模暴发的目的，降低林业部门的经济损失。

第三，林业资源监测。在我国的众多森林资源中，林木资源占有举足轻重的地位。森林资源的监测是林业部门的重要职责。目前，利用物联网技术对森林资源进行有效地管理与保护，已经取得了很好的效果。它能够精确地识别资源，实时监控森林温度，及时反馈和更新土壤含水量和养分，增强对资源的感知能力，但同时也会带来更大的数据分析和处理难度。在收到网络终端信号后，如何对其进行自动处理，是体现监测数据使用效果的关键，通过对林业信息化的构建，可以将复杂的林业生态大数据进行最优化，形成简洁、准确、高效的数据，从而更好地实现资源的整合和协调，推动林业的经济发展。这样就可以更好地利用监测到的数据，并对其进行数据化，然后进行分部门处理。在各部门接收到信息后，可以有效地实现资源的共享，从而达到林业生态系统的现代化管理。

1.2在智慧林业野生动植物保护中的应用

一是古树名木保护管理。对于古树和珍贵树种，要利用大数据来获取和集成各种名木的信息，并建立数据库。建立环境警戒线、生长规律、病虫害预测和防治对策。同时还可以通过传感器对周围的湿度、气候、温度、土壤水分、营养、雨量等进行实时监测，一旦发现异常，就会发出警报。设置24小时监测装置，及时监测容易诱发病虫害的因素，防止人为破坏。当发生异常增长或被破坏时，系统会发出警报，管理员可以根据数据的变化，与数据库进行对比，作出相应的防护措施。

二是珍稀野生动物保护。我国森林生态系统具有多样性的特点，而且具有丰富的野生生物种类。各种生物在不同的环境中繁衍、生存的关系错综复杂，给保护工作带来了困难。因此，需要建立一个单独的数据库，包括它们的生活习性、繁殖条件、是否迁徙和迁徙路径。通过在居住区附近粘贴含有基本信息的二维码，可以方便地收集和整理有关的信息，丰富数据库，加深对各种生物的认识。采用感应器进行实时监测，当出现天敌威胁、疾病突发等突发事件时，管理者可以及时收到预警，并进行数据库比对，进行信息处理和分析，从而形成有效的应对措施，实现对野生动物的自动保护。

1.3在智慧林业重点工程监管中的应用

目前，我国的林业建设中有很多重点工程，如退耕还林、天然林保护林工程等，过程复杂，周期长，难以进行有效管理。采用物联网技术和大数据后台处理相结合的方法，实现对项目进度的实时监测。可通过RFID技术，对重点工程进行温度、降水量、湿度等关键因子的实时监测，并能及时反馈病虫害、树木生长和存活情况。这样可以使数据库的信息更加丰富，方便了对信息的集中处理和分析。从而实现了对重点工程的实时监测和数据比对，对重点工程的应急响应，从而使林业管理向智能化方向发展。

1.4在林产品质量监管中的应用

保护人民群众的身体健康是每个行业都无法跨越的底线，林业产品的研究也要以此为出发点与前提，确保林业产品的质量安全是发展智慧林业必须重点攻坚的难关。对木材的运输过程进行物流管理，是确保林业产品质量和安全的重要手段。通过对RFID技术应用于物流全程的数据分析和建模，可以为林业产品的安全、资源的合理使用提供保证，为实现森林生态系统的整体协调和可持续发展做出贡献。

2林业信息化在生态大数据建设应用中的对策

2.1加大资金投入

要实现智能化建设，必须加大资金投入，完善投资机制，保证投资过程科学、高效，为林业生态大数据的应用提供充足的设备资金支持，减少制约信息化的因素。

2.2推广辅助信息技术

在建设智慧林业的过程中，要重视前期的设备投资，以保证信息的及时、准确，也能减少人工录入的时间。同时，也可以采用云计算的方式，与数据的处理过程相结合，在智慧林业建设的过程中，将信息化技术融入其中，成为各环节的重要支持。

2.3完善林业数据库

若把准确的数据、准确的结果都集中在大量的、没有条理的储存上，就不能为林业的实际建设提供强有力支撑。为了节省决策时间，减少数据的储存和抽取困难，必须建立健全的林业资源数据库。在前期的林业信息化建设中，要建立完整的、准确的森林信息数据库，以便在作业过程中进行数据的收集、整理、汇总和存储。

2.4提升相关人员数据处理水平

在实际测绘和电子转化中，由于数据的丢失和时间的浪费，导致了资源的大量流失，而其中最关键的因素就是林业工作人员的数据处理能力。提高林业工作人员的数据处理能力，有助于实现林业资源数据的有效整合，调整林业管理方式，实现林业生态大数据的高效应用。例如，要注重移动终端的应用，在实际工作中，可以提供平板测绘回传数据，也可以将固定传感器数据与之相结合，实现对数据库的实时更新。这不但简化了工作流程，提高了工作效率，还减少了因数据丢失或电子进程而导致的准确性下降的风险。