智慧林业在基层林业管理中的应用策略

摘 要 智慧林业利用物联网、大数据、云计算、人工智能和地理信息系统等现代信息技术，实现对森林资源的全面感知和高效管理。为找到适合基层林业管理的智慧农业应用模式和推广策略，介绍智慧林业在基层林业管理中的具体应用，包括森林资源监测与管理、森林病虫害防治、森林经营与规划、生态保护与恢复，分析智慧林业应用中面临的技术与设备成本、数据安全与隐私保护、技术人才等方面的挑战，并提出降低技术与设备成本、强化数据安全与隐私保护、培养和引进技术人才等相应的解决策略。

关键词 智慧林业；人工智能；生态保护

中图分类号：S-1 文献标志码：C DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2025.02.058

智慧林业是指运用现代信息技术，如物联网、云计算、大数据、人工智能和地理信息系统，实现对森林资源的全面感知、科学管理和高效利用。随着科技的发展，传统林业管理方式面临数据获取不及时、管理效率低、决策支持不足等问题。智慧林业通过整合先进的技术手段，提供实时的森林动态监测和精准的管理决策支持，成为现代林业管理的重要趋势。笔者旨在探讨智慧林业在基层林业管理中的具体应用策略，分析其在提高林业管理效率和效能方面的实际效果，总结适合基层林业管理的应用模式和推广策略。

1 智慧林业的技术基础

1.1 物联网

物联网技术在智慧林业中起关键作用，通过部署在森林中的各类传感器，实现对森林环境的实时监测。这些传感器可以检测温度、湿度、土壤含水量、空气质量等多种环境参数，并通过无线网络将数据传输到中央管理系统。物联网技术的应用，使得林业管理者可以实时获取森林状况信息，从而及时采取相应的管理措施。例如，通过对温湿度的监测，预警森林火灾的发生，及早采取灭火措施，减少火灾损失[1]。物联网技术流程如图1所示。

1.2 大数据与云计算

通过物联网设备和其他数据采集手段，林业部门可以获取大量的森林数据，包括气象数据、土壤数据、树木生长数据等。大数据技术能够对这些海量数据进行存储、管理和分析，提取有价值的信息和规律。云计算技术则提供了强大的计算能力和存储资源，使得大规模数据处理和复杂模型计算成为可能。借助云计算，林业管理者可以随时随地访问和处理数据，提升工作效率。大数据与云计算技术流程如图2所示。

1.3 人工智能

人工智能技术在智慧林业中的应用主要体现在森林资源管理和决策支持方面。人工智能通过机器学习和深度学习算法，可以对大量的数据进行分析和处理，从中发现规律和趋势。例如，通过分析遥感图像和实地监测数据，人工智能可以识别森林中的不同树种、评估树木的健康状况，并预测病虫害的发生[2]。此外，人工智能技术可以用于森林火灾的预警和响应，通过分析气象条件和历史火灾数据，建立火灾风险预测模型，帮助林业管理者提前采取预防措施。人工智能的具体工作流程如图3所示。

1.4 遥感与地理信息系统

遥感技术利用卫星、无人机等工具获取森林的高分辨率影像，可以覆盖大面积的森林区域，提供详细的空间信息。这些影像数据可以用于森林资源调查、生态环境监测、灾害评估等多个方面。地理信息系统则是一种集数据管理、分析和可视化于一体的技术工具，能够将不同来源的森林数据整合到同一平台上，进行空间分析和展示[3]。地理信息系统技术在林业规划和管理中发挥重要作用，通过地理信息系统平台，管理者可以制订详细的森林经营方案，优化资源配置，提高管理效率。遥感与地理信息系统的结合，使得森林资源的监测和管理更加精确和高效，为智慧林业的实施提供了重要的技术保障，其应用流程见图4。

2 智慧林业在基层林业管理中的具体应用

2.1 森林资源监测与管理

智慧林业在森林资源监测与管理中的应用极为广泛，通过先进的技术手段，实现了对森林资源的全面监测和科学管理。物联网技术的应用，使得各种传感器能够实时采集森林环境数据，包括温湿度、光照强度、土壤湿度等；遥感技术则通过卫星、无人机等平台，获取大范围的高分辨率森林影像数据，方便管理人员实时了解森林资源状况。结合地理信息系统，收集到的数据被处理成各种地理信息产品，如森林资源分布图、植被覆盖图等，为林业管理提供直观的参考[4]。大数据和云计算技术的结合，使得林业管理者能够从海量数据中提取有价值的信息，进行科学决策。

2.2 森林病虫害防治

传统的病虫害监测主要依赖人工巡查，效率低且易受人为因素影响。而通过物联网技术，可以在林区内布设虫情测报灯、气象站等设备，实时监测病虫害的发生情况。人工智能技术则通过训练图像识别模型，实现对病虫害的自动识别和分类。大数据分析技术可以从大量图像中学习不同病虫害的特征，进而实现精准识别和早期预警，使得病虫害防治更加科学。此外，结合地理信息系统技术，可以对病虫害监测数据进行空间分析，生成病虫害分布图，帮助林业管理者制订针对性的防治措施。

2.3 森林经营与规划

遥感技术可获取高分辨率的森林影像数据，结合地理信息系统技术，可以对森林资源进行详细分类和评估。例如，可以通过影像分类技术，识别不同树种的分布和生长状况，为森林经营规划提供基础数据。大数据和云计算技术的结合，也使得林业管理者能够对大量的历史数据和实时监测数据进行分析，发现森林资源的变化趋势和潜在问题。基于这些数据分析结果，可以制订科学的森林经营计划，选择适宜的造林树种、确定合理的采伐强度等。人工智能技术则在森林经营决策支持中发挥重要作用，可通过构建智能决策模型，模拟不同经营方案的效果，选择最优的经营策略[5]。

3 智慧林业应用面临的挑战

3.1 技术与设备成本高昂

智慧林业的实施需要依赖大量先进的技术设备，如传感器、无人机、遥感卫星和高性能计算机等。这些设备的采购、安装和维护成本较高，尤其是在基层林业管理中，许多林区面临资金短缺的问题，难以负担高昂的技术成本[6]。同时，先进设备的使用需要配套的软件和技术服务，进一步增加了整体的投入。成本问题不仅限制了智慧林业技术的普及和推广，也影响了基层林业管理部门的积极性，导致许多地区在智慧林业建设方面进展缓慢。

3.2 数据安全与隐私保护无保障

智慧林业依赖大量的实时数据，包括森林资源数据、环境监测数据、气象数据等，涉及面广且数据量大。这些数据在传输、存储和处理过程中，容易受到网络攻击、数据泄露和非法访问的威胁。数据安全问题不仅影响林业管理的效率和准确性，更可能造成严重的生态和经济损失。数据隐私保护也是一个亟待解决的问题。许多林业数据涉及敏感信息，如森林资源的具体位置和状态等，一旦泄露，可能被不法分子利用，导致非法采伐和其他破坏行为。数据隐私保护的法律法规和标准尚不完善，管理部门在数据使用和共享方面面临诸多困境。

3.3 技术人才短缺

智慧林业的发展和应用需要大量具备专业技术和管理能力的人才。然而，当前许多基层林业管理部门面临技术人才短缺的问题。智慧林业涉及的技术门类繁多，包括物联网、大数据、人工智能和地理信息系统等。这些技术领域的专业人才本身就比较稀缺，加上基层林业管理部门难以吸引和留住高素质人才，导致人才匮乏问题较为严重。

4 对策

4.1 降低技术与设备成本

1）政府应加大对智慧林业项目的资金支持力度，提供专项财政补贴和优惠贷款，减轻基层林业管理部门采购和维护设备的经济压力。同时，鼓励社会资本参与智慧林业的开发和应用，通过政府和社会资本合作模式，共同投资建设智慧林业基础设施。2）集体采购和共享设备，降低单位设备的购置成本。例如，多个林业管理部门可以联合购买价格昂贵的遥感卫星和无人机设备，实行设备共享，减少重复投资。3）推广开源软件和国产设备的应用，减少对进口高成本设备和软件的依赖，从而降低整体技术成本。4）加强对技术设备的本土化改进，同时加强维修能力建设，降低维护和更新成本，提高设备的使用寿命和经济效益。

4.2 强化数据安全与隐私保护

林业管理部门应引入先进的网络安全技术，构建多层次的防护措施，如防火墙、入侵检测系统和数据加密技术等，确保数据在传输和存储过程中的安全性。同时，制订严格的数据管理制度和标准，明确数据的采集、存储、使用和共享流程，确保每个环节都有相应的安全保障措施。对涉及敏感信息的数据，应采取更高等级的保护措施，限制访问权限，防止未经授权的访问和泄露。政府也应完善数据隐私保护的法律法规，为林业数据的管理和使用提供法律保障。同时，林业管理部门应加强与网络安全专业机构的合作，定期进行安全评估和风险检测，及时发现和修补安全漏洞，确保数据安全与隐私保护的全面落实。

4.3 培养和引进技术人才

林业管理部门应加大人才培养和引进的力度。可以与高等院校和科研机构合作，开展智慧林业相关专业的教育培训，培养具备现代信息技术和林业管理知识的复合型人才。定期举办技术培训班和研讨会，加深现有林业管理人员对智慧林业技术的掌握程度。对于特别紧缺的高端技术人才，可以采取引进与合作结合的方式，积极引进国内外的优秀专家，通过技术合作、项目引进等方式，提升当地技术队伍的整体水平。政府和企业也应共同努力，改善基层林业管理部门的工作环境和待遇，提高技术人才的工作积极性，确保智慧林业可持续发展。

5 结语

智慧林业是现代信息技术在林业管理中的重要应用，能够显著提升林业管理的效率和效益。面对技术成本高、数据安全与隐私保护难、技术人才短缺和基础设施不足等挑战，需要通过政府支持、社会资本参与、技术创新和人才培养等多方面的努力，推动智慧林业的普及和应用。智慧林业通过科学的管理和对森林资源的高效利用，将为实现森林资源的可持续发展和生态环境的保护做出重要贡献。

参考文献：

[1] 冯蕊.智慧林业管理技术在林业资源管理中的应用研究[J].林业科技情报，2024，56（2）：137-139.

[2] 尹鑫，孙志同，王峰巍.智慧林业在基层林业管理中的应用策略[J].南方农业，2024，18（8）：152-155.

[3] 徐同波.基于智慧林业与森林资源的管理模式[J].新农民，2024（5）：41-43.

[4] 韩杰力.基于大数据技术的智慧林业网格化管理系统设计[J].乡村科技，2023，14（23）：152-154.

[5] 靳玉玉.智慧林业导向下GIS技术在林业资源管理中的应用[J].现代园艺，2023，46（22）：160-162.

[6] 于跃.5G技术引领下的智慧林业发展浅析[J].当代农机，2023（9）：73-74.

（责任编辑：张春雨）