林务员测量树的高度

人工智能森林清查

数据增强了我们的森林资源现状的认识从来没有更容易获得。在近几年的技术进步导致了价格日益低廉的无人驾驶飞机,免费提供卫星图像,气候和地理空间数据。现在激光雷达传感器,即使出现在手机上,以及迅速增加的数据分析和存储容量。

所有这一切都导致了转变,从森林资源清查的限制,主要是根据现场采样的路程。取而代之的新的层次,多光源的方法来收集库存正成为可能,其精度甚至会超过传统的方法。然而,这种丰富的资料,只有当处理得当,它提供了森林管理人员和决策者的一个新的挑战非常有用。这个挑战必须以智能的方式来解决,最大限度地发挥森林资源清查的好处。

通过使用人工智能(AI)和机器学习(ML)方法,可以以高效率和成本效益高的方式从如此大的数据集所包含的信息中获得创建森林清查数据的好处。使用适当的算法,我们可以确定各信息层之间的关系,然后将它们与影响森林生长的因素联系起来,从而建立一份全面的森林清单。这将得到典型库存变量的输出,如高度、茎密度、底面积、体积、物种分布以及碳储量。此外,这种方法可以帮助量化这些变量的不确定性和这种不确定性的来源。这可以使各组织将任何后续盘存工作的重点放在收集数据上,从而进一步提高森林盘存的准确性。

库存系统中使用定期更新的数据源(例如遥感数据库)也可有利于新的系统,使在森林容易监测变化的建造。干扰事件可以被确定发生后不久伤害,让管理层能够迅速采取行动,尽量减少影响,森林资产。这在面积较大的情况下尤其有用,拥有森林往往地处偏远,不容易损坏评估,以采取地方访问。

森林资源清查中使用的AI也将打开大门,更先进的分析使用补充数据来源和技术,例如:

  • 在分析中用气候情景替代历史气候数据可以提供对气候变化对森林资产的影响的见解。
  • 森林管理替代方案可以进行调查,看看如何改变管理制度可能会在给定的任何给定的森林独特的地理和气候条件,林木生长的影响。
  • 多个数据层可以用历史的损害进行分析,以建立风险地图。

AFRY的独特定位是支持森林运营的组织,既确定并实施向这些基于人工智能的库存系统过渡的最佳路径。我们由林业专业人员和内部人工智能能力组成的专家网络,结合林业生态系统重点解决方案提供商的广泛知识和伙伴关系,使我们能够在森林组织现有库存系统的基础上,沿着一条清晰和深思熟虑的道路提供独立建议,朝着优化的现代库存系统发展。此外,我们在森林价值链上的整体专业知识提供了洞见和能力,可以利用这些洞见和能力实现进一步改善价值链的额外好处。

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