智聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在林業(yè)信息化中的應(yīng)用研究

引 言

當(dāng)今時(shí)代，信息技術(shù)已經(jīng)深入到各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能應(yīng)用到了林業(yè)行業(yè)的多個(gè)業(yè)務(wù)中，我國(guó)的林業(yè)信息化建設(shè)已經(jīng)從數(shù)字林業(yè)向智慧林業(yè)邁進(jìn) [1]。

智慧林業(yè)是未來(lái)林業(yè)發(fā)展的必由之路，是未來(lái)林業(yè)工作的創(chuàng)新之路，通過(guò)智慧林業(yè)可以拓展林業(yè)技術(shù)應(yīng)用、提升林業(yè)管理水平、增強(qiáng)林業(yè)發(fā)展質(zhì)量、促進(jìn)林業(yè)可持續(xù)發(fā)展。智慧林業(yè)的核心是利用現(xiàn)代先進(jìn)的信息技術(shù)，建立一種長(zhǎng)效的、智慧化的發(fā)展理念，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)林業(yè)向高質(zhì)高效的現(xiàn)代林業(yè)轉(zhuǎn)變。智慧林業(yè)的關(guān)鍵是通過(guò)制定統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，形成互動(dòng)化、一體化、主動(dòng)化、智能化的運(yùn)行模式。智慧林業(yè)的目的是促進(jìn)林業(yè)資源管理、生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建、綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展等協(xié)同化推進(jìn)，實(shí)現(xiàn)生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)綜合效益最大化。

文獻(xiàn) [1] 提出智慧林業(yè)建設(shè)目標(biāo)。預(yù)計(jì)到 2020 年，基本構(gòu)成了智慧林業(yè)的應(yīng)用框架，完善林業(yè)信息基礎(chǔ)設(shè)施，提供智能化的高效的系統(tǒng)協(xié)同服務(wù)，有力支撐國(guó)家生態(tài)文明建設(shè)。只有將人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)融合和綜合應(yīng)用，才能實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。

物聯(lián)網(wǎng)，顧名思義就是物物相連的互聯(lián)網(wǎng) [2]，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為智慧林業(yè)建設(shè)的重要信息手段，通過(guò)智能感知技術(shù)、智能識(shí)別技術(shù)與普適計(jì)算、認(rèn)知計(jì)算、泛在網(wǎng)絡(luò)的融合應(yīng)用， 構(gòu)建一個(gè)覆蓋所有人和物的網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了物理世界與信息世界的無(wú)縫連接。隨著人工智能的發(fā)展，越來(lái)越多的應(yīng)用都是將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用結(jié)合起來(lái)，形成智聯(lián)網(wǎng)，也就是所說(shuō)的“行業(yè)智慧大腦末梢”。通過(guò)智聯(lián)網(wǎng)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)感知到的森林?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行更好的利用和價(jià)值提升，智慧林業(yè)平臺(tái)就具有了更智能的信息處理能力，提高了采集和應(yīng)用效率 [3]。

1 智聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。AI 通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的一些思維過(guò)程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等），根據(jù)大量的數(shù)據(jù)資料做出對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)。由于同時(shí)分析過(guò)去的和實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，AI 能注意到有哪些資料屬于例外，并做出合理、合適的推斷，而數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能的重要性也就不言而喻了。因此，若要使 AI 引擎變得更聰明、更強(qiáng)大，就需要持續(xù)的數(shù)據(jù)流入。對(duì)于 AI 來(lái)說(shuō)，它可以處理和從中學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)越多， 其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率也會(huì)越高 [4]。

物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）是現(xiàn)代信息技術(shù)的重要組成部分之一，也是信息化時(shí)代的重要發(fā)展階段。IoT 有兩層含義 ：其一，它的核心和基礎(chǔ)是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的延伸和擴(kuò)展 ；其二，它的用戶端延伸和擴(kuò)展到任何物品與物品之間，人和物品之間，并進(jìn)行信息交換和通信，也就是物物相息 [5]。IoT 通過(guò)通信技術(shù)、感知技術(shù)，廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)當(dāng)中，也因此被稱為繼計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)之后信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的又一次新的浪潮。

通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)對(duì)林木的感知、林區(qū)環(huán)境的感知、林業(yè)管理的感知，可以源源不斷地為人工智能提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，那么人工智能就可以發(fā)揮巨大的作用 [6]。

智聯(lián)網(wǎng)（AIoT）概念明確提出是在 2017 年 2 月，在《人工智能芯片助陣，物聯(lián)網(wǎng)將進(jìn)化為 AI+IoT》提到。目前受過(guò)訓(xùn)練的一些 AI 系統(tǒng)，在特定領(lǐng)域的表現(xiàn)已超越人類，而在相關(guān)軟件技術(shù)迅速發(fā)展的背后，離不開(kāi)專用芯片技術(shù)的發(fā)展。在芯片技術(shù)對(duì)人工智能的不斷完善以后，IoT 將可望進(jìn)化成AIoT（AI+IoT）。人工智能終端芯片引領(lǐng)的邊緣運(yùn)算，所帶來(lái)的商機(jī)更讓人引頸期盼 [7]。

AIoT 是指融合 AI 技術(shù)和 IoT 技術(shù)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于云端、邊緣端，再通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，以及更高形式的人工智能，形成智能化的應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用模式， 服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，為人類的生產(chǎn)活動(dòng)、生活所需提供更好的服務(wù)， 實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物數(shù)據(jù)化、萬(wàn)物互聯(lián)化。智聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)如圖 1 所示。

伴隨 AIoT 的落地實(shí)現(xiàn)，在萬(wàn)物智聯(lián)的場(chǎng)景中，設(shè)備與設(shè)備間將互聯(lián)互通，形成數(shù)據(jù)交互、共享的嶄新生態(tài)。在這個(gè)過(guò)程中，林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)終端不僅有更加高效的算力，在大多數(shù)場(chǎng)景中，還具備本地自主決斷及響應(yīng)能力。AIoT 靠近林業(yè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開(kāi)放平臺(tái)，就近提供智能服務(wù)，滿足林業(yè)行業(yè)的敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、智能應(yīng)用等方面的關(guān)鍵需求。智聯(lián)網(wǎng)在智慧林業(yè)中的應(yīng)用框架如圖 2 所示。

物理感知層主要是由基本的感應(yīng)器件構(gòu)成，如 RFID 標(biāo)簽、各類傳感器、攝像頭、GPS、二維碼標(biāo)簽和識(shí)讀器等基本標(biāo)識(shí)和傳感器件。該層的核心技術(shù)包括射頻技術(shù)、新興傳感技術(shù)等。

物聯(lián)網(wǎng)層主要考慮感應(yīng)器組成的網(wǎng)絡(luò)（RFID 網(wǎng)絡(luò)、傳感器網(wǎng)絡(luò)等）。該層的核心技術(shù)包括通信單元組成的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)等。

智聯(lián)網(wǎng)層主要考慮應(yīng)用人工智能算法結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行海量大數(shù)據(jù)分析。該層的核心技術(shù)包括邊緣計(jì)算、分布式機(jī)器學(xué)習(xí)、移動(dòng)終端深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

林業(yè)行業(yè)應(yīng)用層主要考慮智聯(lián)網(wǎng)與林業(yè)業(yè)務(wù)的結(jié)合，包括森林資源監(jiān)測(cè)、森林和草原災(zāi)害監(jiān)測(cè)、野外動(dòng)植物監(jiān)測(cè)、濕地資源監(jiān)測(cè)、荒漠化監(jiān)測(cè)等。

2 智聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在林業(yè)信息化中的應(yīng)用場(chǎng)景分析

由于林業(yè)的特殊性和復(fù)雜性，其具有空間上廣闊和時(shí)間上周期長(zhǎng)的特點(diǎn)。林業(yè)業(yè)務(wù)量繁重，外業(yè)龐大，采集海量數(shù)據(jù)， 僅僅通過(guò)人工處理很難做到精準(zhǔn)、及時(shí)。智聯(lián)網(wǎng)技術(shù)利用智能終端和智能平臺(tái)，將紅外相機(jī)、聲音采集器、GPS、環(huán)境感應(yīng)傳感器等信息智能傳感設(shè)備以及遙感衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)的數(shù)據(jù)相結(jié)合，使林業(yè)系統(tǒng)中的森林、濕地、荒漠、野生動(dòng)物等林業(yè)資源可以相互感知，能隨時(shí)獲取需要的數(shù)據(jù)，并通過(guò)智能平臺(tái)上的算法將海量數(shù)據(jù)自動(dòng)分析和處理，這樣就可以形成林業(yè)智慧立體感知，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)林業(yè)、智慧林業(yè)。

2.1 森林、草原災(zāi)害監(jiān)測(cè)

人工智能是以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的決策機(jī)制，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和各類信息，綜合調(diào)配和運(yùn)用分析，最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)智能化，達(dá)到最佳應(yīng)用 [8]。有研究表明，森林氣象因素，如大氣相對(duì)濕度、空氣溫度、大氣壓力等與森林、草原的火災(zāi)和蟲(chóng)災(zāi)密切相關(guān)， 是災(zāi)害預(yù)測(cè)的主要依據(jù)之一。

在森林氣象及環(huán)境信息森林災(zāi)害監(jiān)測(cè)過(guò)程中，在觀測(cè)點(diǎn)周圍選擇有代表性的地段放置環(huán)境傳感器，自動(dòng)監(jiān)測(cè)溫度、濕度、干燥度、蒸發(fā)量、風(fēng)向、風(fēng)力等環(huán)境因子 [9-10]。某一區(qū)域內(nèi)的森林、草原在溫度、濕度等環(huán)境因子達(dá)到臨界點(diǎn)時(shí)， 通過(guò)智聯(lián)網(wǎng)對(duì)傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析處理，可以對(duì)森林、草原災(zāi)害的發(fā)生做出預(yù)測(cè)，及時(shí)發(fā)布監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)，制定預(yù)防和防治措施。通過(guò)安裝清晰度高的攝像頭，定期對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行掃描，通過(guò)智聯(lián)網(wǎng)可以實(shí)現(xiàn)災(zāi)害自動(dòng)監(jiān)測(cè)、自動(dòng)分析、自動(dòng)制定策略 [11]。

衛(wèi)星和無(wú)人機(jī)是對(duì)森林、草原進(jìn)行監(jiān)測(cè)的重要手段，在空間層次上也是基于高層的災(zāi)害監(jiān)測(cè)手段，具有監(jiān)測(cè)范圍廣、時(shí)間頻率高、時(shí)效性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，但是衛(wèi)星和無(wú)人機(jī)采集到的數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)。將人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到圖像數(shù)據(jù)處理當(dāng)中，大大提高了圖像自動(dòng)識(shí)別和目標(biāo)提取的準(zhǔn)確率 [12]。將處理結(jié)果傳輸?shù)街锹?lián)網(wǎng)中，與環(huán)境傳感器獲取的數(shù)據(jù)相融合，就能生成更加精確的災(zāi)害預(yù)測(cè)和預(yù)警結(jié)果。圖 3 為基于智聯(lián)網(wǎng)的森林、草原災(zāi)害監(jiān)測(cè)流程。

2.2 野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)

傳統(tǒng)的野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)主要依靠紅外相機(jī)以及聲音采集設(shè)備開(kāi)展野外監(jiān)測(cè) [13]，其受到影像和聲音數(shù)據(jù)收集、處理及分辨耗時(shí)費(fèi)力，重要數(shù)據(jù)難以及時(shí)捕獲，偷盜獵行為無(wú)法及時(shí)監(jiān)控，動(dòng)態(tài)與模糊影像無(wú)法分辨還原，采集聲音混雜等局限，目前的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以解決數(shù)據(jù)采集和傳輸?shù)膯?wèn)題，但是無(wú)法解決數(shù)據(jù)的及時(shí)分析。只有應(yīng)用智聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在監(jiān)測(cè)終端的智能視覺(jué)、聲音處理設(shè)備開(kāi)展基于人工智能的處理，才能提高有效數(shù)據(jù)量。

通過(guò)大數(shù)據(jù)分析、人工智能算法等進(jìn)一步對(duì)野生動(dòng)物個(gè)體、生態(tài)鏈相關(guān)物種進(jìn)行識(shí)別歸類，并可針對(duì)棲息地域進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)訓(xùn)練及分析，從而實(shí)施野生動(dòng)物的監(jiān)測(cè)與保護(hù) [14]。 圖 4 和圖 5 分別為基于智聯(lián)網(wǎng)野生動(dòng)物的圖像和聲音的處理流程。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文介紹智聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的定義和框架，在森林災(zāi)害監(jiān)測(cè)、動(dòng)植物保護(hù)等方面，探討了智聯(lián)網(wǎng)在林業(yè)信息化中的應(yīng)用前景。隨著智聯(lián)網(wǎng)在理論上、技術(shù)上的進(jìn)一步發(fā)展，智聯(lián)網(wǎng)將成為林業(yè)信息化的一個(gè)必需的技術(shù)手段，極大地提高林業(yè)信息化的水平和程度，更好地打造綠水青山。