AI赋能森林资源与生态管理:“韧性通”APP——构建智慧化林业全流程解决方案

近期，中国林业科学研究院资源信息研究所森林资源调查监测团队围绕森林资源与生态管理全场景应用需求，开展智能化移动应用相关研究开发，初步形成“韧性通”应用雏形。该应用尝试融合北斗定位、GIS技术与人工智能算法，搭建“工作实操、知识支撑、个人管理”三大功能模块框架，覆盖森林资源调查、生态监测、经营决策、安全保障等关键环节，为林业管理者、一线巡护人员提供更高效、精准、安全的数字化作业思路，为林业管理从传统模式向智慧化转型积累实践经验。

在全流程实操功能探索方面，研究以“工作”模块为核心，尝试构建从地图应用到决策支持的全流程实操体系，以适配野外作业与室内管理的多样化需求。空间可视化层面，集成了高精度电子地图、图层自定义设置、长度/面积测量、精准导航等基础功能，结合北斗+GIS技术，可以动态追踪森林小班、人员及设备位置，提升了野外巡护、资源调查空间定位的精准度与效率。

针对森林资源核心数据处理需求，融入了AI深度学习技术，开发了林分边界提取与小班对比功能。通过交互式选点上传目标区域，由服务器端调用预训练UNet模型自动完成遥感影像语义分割，通过智能识别树种与地物类型快速生成林分边界，同时可实现传统二类调查小班边界与AI提取边界的空间叠置对比。通过图形特征与吻合度分析，为提升资源调查精准性提供技术验证思路。

数据采集与管理环节，实现了森林经营、生物多样性、气候、土壤等多类型数据的实时录入，并兼容地理位置、图片、视频等多源信息上传方式，配合信息搜索、属性查询、周边查询功能，通过关键词或属性条件可以快速检索目标数据，提供了森林资源信息高效查询、修改与关联管理的实现路径。针对野外作业安全风险，设置一键求救功能，提供通讯录直连与北斗短报文两种求救方式，实现了无手机信号环境下发送求救信息的功能，为一线人员安全防护提供初步解决方案。

决策支持层面，应用搭建了韧性决策功能框架，涵盖生长量预测、碳汇计算、多功能权衡、经营分析、韧性评价五大核心模块。基于选中小班基础数据，通过专业模型计算平均胸径、林分平均高、碳汇量等指标，分析碳汇、涵养水源等功能的权衡关系，生成可持续经营策略与生态韧性评价报告，其结果可以微信共享的实现方式，为林业规划、生态保护、经营决策提供初步科学数据参考。

在专业知识支撑体系探索方面，为对接林业管理中的专业知识需求，搭建了涵盖五大领域的知识库体系与智能检索功能雏形。APP的数据基础具有显著独有性，其核心来源于团队长期积累的独家资源：一是森林资源二类调查的权威数据，涵盖小班边界、林分属性等；二是整合多课题研究成果形成的专项知识库，融合了生物多样性监测、森林经营试验等多类项目产出。该应用需要基础底图及对应的经营单位树种模型支撑。

初步梳理森林经营、森林生态、生物多样性、韧性管理四大方向的专业内容，收录物种分布特征、经营技术规范、生态系统规律、灾害应对案例等信息，为野外识别、技术操作、生态保护提供初步专业参考。同时，应用中加入了韧性AI模块，基于多模态知识库与deepseek大模型，通过检索增强技术实现多语义关联搜索，通过关键词快速获取精准专业信息的路径，打破知识获取的时空限制，为专业知识的便捷获取提供初步思路。

在用户体验设计方面，把人性化设计作为基本原则，遵循易用性优先准则，简化基础操作层面流程。应用可以通过手机浏览器下载安装，初试界面设置管理者与工作人员双角色账户登录模式，搭建分级权限管理体系，为简化系统退出流程，通过“我的”模块实现一键安全退出。此外，在应用内设置详细帮助手册，搭配图文并茂的操作指引，力求降低用户学习成本，同时兼顾专业功能与易用性的设计路径，适配不同层级用户的操作能力。

为推动前沿技术与林业生态管理场景的深度融合，探索AI深度学习、北斗定位、GIS空间分析等技术在林业管理中的落地应用思路，力求解决传统林业管理中数据处理效率低、定位精度不足、决策依据不充分等痛点；应用基于多源数据整合与智能分析实现方式，构建森林资源“采集-管理-分析-决策”的全流程数字化闭环雏形；同时通过野外作业安全保障与专业知识支撑的双重探索，力求打造覆盖林业管理全链条的数字化解决方案初步框架。

后续，研究团队将基于此研究成果，持续优化完善功能模块设计，迭代升级AI算法与知识库内容，进一步拓展林业应用场景探索范围，力求为林业行业数字化、智能化转型提供更多实践参考，为森林生态保护、可持续经营与生态文明建设积累更丰富的技术研究经验。

以上工作得到了国家重点研发计划项目（2023YFE0105100）的资助。

联系人：中国林业科学研究院资源信息研究所森林资源调查监测团队

 lpmei@ifrit.ac.cn