数字林业技术在退耕还林工程中的应用分析

数字林业技术在退耕还林工程中的应用分析

任鹏远

鄂温克族自治旗自然资源保护与发展中心  内蒙古  021100

摘  要：随着全球生态环境恶化的日益严重，退耕还林工程作为一种重要的生态恢复措施，已在全球范围内受到广泛关注。然而，传统的退耕还林方法往往受限于人为因素、地理环境和时间成本等挑战，难以达到理想的生态恢复效果。在这一背景下，数字林业技术的兴起为退耕还林工程提供了新的解决方案。

关键词：数字林业技术；退耕还林工程；应用；分析

一、数字林业技术概述

数字林业技术是利用信息技术、传感器技术、遥感技术等现代科技手段对森林资源进行数字化管理、监测和利用的一种高新技术。其核心在于以数字化手段获取和处理森林资源相关数据，实现对森林生长状况、生态环境、森林灾害等多方面信息的快速获取和准确监测，为森林资源的科学管理、环境保护、生态恢复等提供重要参考。数字林业技术具有高效性、实时性和多样化的数据处理和分析功能，可以大大提高工作效率，降低成本，减少人为误差，保证数据的准确性，为及时采取相应的管理措施提供技术支持，同时也为科研人员提供丰富的数据资源。

二、数字林业技术在退耕还林工程中的应用

1.战略规划中应用

数字林业技术在退耕还林工程中的应用已成为战略规划的重要组成部分。首先，利用遥感技术进行高精度地图绘制和土地利用分类是退耕还林工程的第一步。通过使用多光谱、高分辨率的遥感影像，结合数字图像处理技术，可以对目标区域进行细致的地物分类和土地利用类型划分。这项工作的关键在于准确获取地表信息，并将其转化为数字化的地图数据，为后续工作提供基础数据支持。其次，利用地理信息系统（GIS）技术对退耕还林地点进行优先级排序和资源分配。GIS技术可以集成各类空间数据，如地形、土地质量、水资源等，结合专业模型和算法，对退耕还林地点进行多因素综合评估和分析，从而确定最优的工程实施方案。通过GIS技术的支持，可以有效地管理和调配有限的资源，确保其在工程中的最佳利用。接着，采用数字化监测手段对退耕还林工程实施过程进行实时监测和数据采集。借助现代化的监测设备，如遥感卫星、地面监测站等，可以对工程实施过程中的土地利用变化、植被覆盖情况等进行实时监测和数据采集。这些数据可以及时反馈到决策者手中，帮助他们及时调整工程方案，确保工程的顺利实施和效果达到预期。此外，利用大数据分析技术对历史数据和预测模型进行深入分析，为退耕还林工程的长期规划提供科学依据和决策支持。通过对大量的历史数据进行挖掘和分析，可以发现规律性和趋势性，为未来的工程规划提供参考。同时，借助大数据技术构建预测模型，对未来的土地利用变化、生态环境演变等进行预测和模拟，为决策者提供科学的规划建议。最后，结合人工智能技术，建立智能决策系统，对退耕还林工程的各项任务进行优化调度和智能管理。通过引入人工智能算法，对工程实施过程中的各项任务进行优化分配和智能调度，提高资源利用效率和工程实施效果。智能决策系统可以根据实时监测数据和大数据分析结果，自动调整工程方案，以适应不断变化的环境和需求。

2.抚育间伐和造林计划中应用

数字林业技术在退耕还林工程中的应用是为了有效推动抚育间伐和造林计划的实施，以实现森林资源的可持续利用和生态环境的改善。其中，数字林业技术的应用主要包括三个方面：数字化监测与评估、智能化决策支持和精准化作业管理。首先，在抚育间伐和造林计划中，数字化监测与评估起着关键作用。通过卫星遥感技术获取大范围的森林资源信息，利用激光雷达技术获取高精度的地形数据，结合无人机和传感器网络获取森林生长信息，实现对林地生长状态、资源分布、土壤条件等方面的全面监测与评估。其次，智能化决策支持是数字林业技术在抚育间伐和造林计划中的重要应用手段之一。利用人工智能和大数据技术分析监测数据，建立数字化的森林资源管理平台，通过模型仿真和预测分析，为抚育间伐和造林计划的决策提供科学依据和技术支持。根据监测评估结果和环境要求，智能化系统可以生成最优的抚育间伐方案和造林方案，实现资源利用的最大化和生态效益的最优化。最后，精准化作业管理是数字林业技术在抚育间伐和造林计划中的重要应用手段之一。基于数字化监测与评估结果和智能化决策支持系统的指导，实现作业方案的精准制定和管理。通过全球定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS）技术，实现对作业过程的实时监控和数据采集，确保抚育间伐和造林作业的精准实施，最大限度地降低人为干扰和资源浪费。

3.自然灾害预控中应用

数字林业技术在退耕还林工程中的应用，为自然灾害预控提供了有效手段。首先，通过高分辨率遥感影像获取林地地形数据，并结合地理信息系统（GIS）技术，建立数字地形模型（DTM）和数字地貌模型（DEM），实现对退耕还林区域地形地貌的精准识别和分析。接着，利用激光雷达技术获取林地植被结构信息，包括树高、树冠密度等指标，从而构建数字植被模型（DVM），为林地植被生长状态监测提供数据支持。其次，结合数字地形模型和数字植被模型，开展自然灾害风险评估。通过模拟不同自然灾害（如山洪、滑坡、泥石流等）发生时的地形变化和植被损毁情况，预测灾害可能影响的范围和程度。同时，利用数字林业技术提取林地土壤、植被覆盖、降水量等相关数据，结合地质、气候等因素，开展多因素综合分析，识别潜在的自然灾害风险区域。进一步，基于数字地形模型和数字植被模型，开展自然灾害应急预案制定。根据预测的灾害风险区域和程度，制定相应的应急响应措施和应对策略。通过数字地形模型模拟不同灾害场景下的地形变化，确定撤离路线、避难点设置等关键应急措施。同时，利用数字植被模型评估不同灾害场景下的植被破坏情况，指导应急救援力量的调度和资源配置。最后，利用数字林业技术开展自然灾害监测与预警。通过监测林地地形地貌和植被生长状态的变化，及时发现可能引发自然灾害的隐患和预警信号。结合实时气象数据和地质监测信息，开展多源数据融合分析，提高自然灾害预警的准确性和及时性。同时，利用数字林业技术构建自然灾害监测与预警平台，实现信息共享和应急响应的快速反应。

4.树木砍伐中应用

在退耕还林工程中，数字林业技术被广泛应用于树木砍伐的管理和执行过程中。其关键是通过激光扫描和数字图像处理技术，实现对林木的精准识别和定位，从而提高砍伐效率、降低成本、减少对环境的影响。首先，利用无人机或卫星遥感技术获取目标林地的数字地图和高分辨率影像，建立精准的林地地形模型和植被信息数据库。其次，借助机器学习和人工智能算法对植被进行分类和分割，识别出需要砍伐的树木种类、数量和位置。然后，结合全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS），实现对砍伐设备的精确定位和导航，确保砍伐作业按照预定的路径和标准进行。接着，利用激光测距仪和传感器监测砍伐设备的运动轨迹和工作状态，实时调整砍伐参数和路径，提高作业效率和安全性。最后，通过数据采集和分析，优化砍伐过程中的资源利用和环境保护策略，实现可持续经营和管理。这种基于数字林业技术的树木砍伐方法，不仅能够满足退耕还林工程的需求，还能够为森林资源的合理利用和保护提供技术支持和保障。

参考文献：

[1]朱朝霞.数字林业技术在退耕还林工程中的应用[J].数字农业与智能农机, 2022(10):3.

[2]田心,田赞.数字林业技术在退耕还林工程中的应用[J].数字农业与智能农机, 2022(24):108-110.

[3]杨通恒.关于数字林业技术在退耕还林工程中的发展[J].农家科技:理论版, 2023(9):160-162.