人工智能在智能城市绿化植物识别与管理中的应用研究

人工智能在智能城市绿化植物识别与管理中的应用研究

马月蓉

新疆天一生建设工程有限公司 新疆维吾尔自治区 乌鲁木齐市830000

摘要:本文将探讨人工智能技术在智慧城市绿化中的应用研究。本文探讨了人工智能在智能城市绿化植物识别与管理中的应用研究。介绍了园林植物识别方面的技术，探讨了园林植物养护方面的应用，分析了人工智能在园林植物识别与养护中的价值，探讨了人工智能在现代景观园林设计中的应用。通过研究发现，人工智能在智能城市绿化植物识别与管理方面具有广阔的应用前景

关键词:人工智能；植物识别与管理；城市绿化

0引言

随着城市化的丕断推进城市绿化的重要性也越来越被人们所重视。然而，由于城市面积的限制和人力资源的不足，城市绿化的管理和维护一直是一个难题。近年来，随着人工智能技术的迅速发展，城市绿化管理的方式也发生了很大的变化。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。例如，人工智能可以通过网络来收集、处理信息;利用无线通信设备将来自不同区域或地区的数据传输到电脑中以便统─开展相应的分析等工作；根据不同地域、环境以及气候条件做出各种决策，从而使园林设计更加人性化、现代化和生态化。

1园林植物识别

传统的植物监测依靠人工巡查，存在人力资源浪费、监控盲区多、监测数据存在主观误差等问题。而利用人工智能技术可以实现对植被的自动监测，包括植物生长状态、病虫害监测、水肥状态等，提高植物养护的精准度和科学性。比如，利用无人机技术可以对城市中的大型绿植进行摄像，再结合人工智能技术，可以实现对植物的快速识别、分类和监测。

1.1图像识别技术

图像识别技术是一种通过对图像中的特征进行分析，从而实现物体识别的技术方法。在园林植物识别领域，可以利用图像识别技术来识别植物的形态、颜色等特征。目前常用的图像识别方法包括卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等。这些方法通过学习和提取图像中的特征，并与已有的植物特征进行比较，从而实现准确的植物识别，有效地对园林植物进行自动化识别，从而提升绿化管理的效率和准确性。

1.2模式识别技术

模式识别技术是一种通过对数据模式进行学习和分类的技术方法。在园林植物识别领域，模式识别技术可应用于对植物的纹理、形状等特征进行识别。主成分分析（PCA）和高斯混合模型（GMM）等方法常被使用于模式识别。这些方法通过学习和分析植物的特征模式，并与已知的模式进行比较，从而实现准确的植物识别。利用模式识别技术，可以更全面地理解植物的特征，提高园林植物识别的准确性和可靠性。

2园林植物养护

2.1图像监测与分析

通过对图像进行监测和分析，可以及时发现园林植物的生长状态、病虫害情况等问题。借助人工智能技术，可以实现对大量图像数据的自动化分析，从而提高养护效率和准确性。通过图像监测与分析，园艺师和绿化管理人员能够迅速获取植物的健康状况和生长趋势等关键信息。这种智能化的方法可以帮助决策者及时采取相应的措施，以保护和改善植物的生长环境。

2.2数据分析与决策支持

通过对植物养护相关数据进行深入分析，可以为决策提供科学依据。人工智能技术被广泛应用于数据的分析和挖掘，从而揭示植物养护中存在的规律和趋势，为养护决策提供有力支持。通过应用人工智能技术，可以对大量的植物养护数据进行自动化处理和分析，识别出关键的模式和关联性。这些分析结果可以帮助决策者更好地理解植物的生长特征、健康状况和养护需求，进而制定出更科学、有效的养护策略。

3人工智能在园林植物识别与养护中的价值

3.1提高人力效率

人工智能技术在绿化植物识别和养护任务方面发挥着自动化的作用，从而减轻了人工操作的负担，显著提高了工作效率。借助人工智能技术，可以实现对绿化植物的自动识别和分类，无需人工干预即可完成这些任务。此外，人工智能还能基于大量的数据和算法进行植物养护的自动化决策，例如确定适当的浇水量、施肥时间等。这种自动化的流程大大减少了人力资源的需求，使得绿化管理团队能够更加高效地处理大规模的养护任务。

3.2降低养护成本

借助人工智能技术进行植物识别和养护，能够有效地降低人力资源需求，从而减少相关成本，实现养护成本的降低目标。通过人工智能技术，可以自动完成植物识别和分类的任务，无需大量的人工参与，在提高养护效率的同时，实现养护成本的有效降低，为绿化管理机构和团队带来经济上的益处。

3.3提升园林环境品质

通过精确的植物识别，可以迅速探测到植物的病虫害或其他异常情况，使得问题得到及时干预和处理，保护植物的健康。同时，及时的养护措施，如适量的浇水、施肥和修剪，有助于促进植物的生长和发展，保持园林的美观度和可持续性。这些努力不仅提供了宜人的城市绿化环境，还为城市居民提供了更好的空气质量、视觉享受和生态福利。

4人工智能在现代景观园林设计与管理中的应用

4.1现代景观园林智能照明设计

以往景观园林设计主要以功能性照明、调节气氛为主，缺乏互动性、可变性等。而人工智能技术的运用，则可以让灯光设计产生新型视觉体验。借助人工智能技术，智能照明系统能够自动感知周围环境的光照水平和人员活动情况，并根据这些信息智能地调整照明设备的亮度和色温。例如，在白天或有足够自然光的情况下，系统可以自动降低照明亮度以节约能源；而在夜晚或人员密集的区域，系统会自动提供适当的照明亮度，确保安全和舒适性。

4.2智能化工程管理中的运用

人工智能技术，可以对大量的工程管理数据进行全面分析和挖掘，以发现隐藏的模式和趋势，从而为决策提供有力支持。这种数据驱动的决策支持系统可以帮助管理人员更好地了解工程项目的状态、资源分配和进展情况，进而制定出更科学、有效的管理策略。还能自动化地进行进度计划、风险评估和质量控制等关键决策过程，减少了人为因素的干扰，提高了决策的准确性和可靠性。

4.3在智能喷灌设计中的应用

利用人工智能技术，可以实现智能喷灌系统的设计和优化，通过感知土壤湿度、气象条件等信息，智能地调节喷灌量和频率，以实现节水和高效的喷灌管理。借助人工智能技术，智能喷灌系统能够及时获取土壤湿度、降雨量、温度等数据，并进行分析和预测。基于这些数据，系统可以智能地调整喷灌量和喷灌频率，以满足作物对水分的需求，并避免过度灌溉或浪费。

4.4人工智能在景观设计数据收集的应用

人工智能技术在景观设计领域的应用范围广泛，其中包括收集和分析景观设计所需的数据。通过利用无人机、传感器等先进技术，可以高效地获取与景观设计相关的空间数据和环境数据，为景观设计提供科学可靠的依据。其中无人机技术能够提供高分辨率的航拍影像，用于获取准确的地形、植被和水体等空间信息。传感器技术则能够感知环境因素，如光照、温度、湿度等，从而提供与植物生长和生态系统相关的数据。

5结论

人工智能在智能城市绿化植物识别与管理中的应用研究具有重要意义。通过图像识别和模式识别技术，可以实现绿化植物的准确识别和养护。人工智能的应用可以提高人力效率、降低养护成本，并改善园林环境品质。此外，人工智能在现代景观园林设计中的应用也具有广阔的前景，可以提升景观设计的智能化水平。尽管人工智能在智能城市绿化植物识别与管理中的应用还面临一些挑战，但相信随着技术的不断发展和创新，人工智能将为智能城市绿化植物管理带来更多机遇和突破。

参考文献

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