测量树的高度的森林管理员

人工智能森林盘点

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,从这样大数据集中所包含的信息中产生的利益可以以高效和成本效益的方式实现,以创建森林清查数据。使用适当的算法,我们可以确定各层信息之间的关系,然后将它们与影响森林生长的因素联系起来,从而创建一个全面的森林清单。这就产生了典型库存变量的输出,如高度、茎密度、基面积、体积、物种分布和碳储量。此外,这种方法可以帮助量化这些变量的不确定性和不确定性的来源。这可以使各组织将任何后续盘查工作集中于收集数据,从而进一步提高森林盘查的准确性。

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,用气候情景代替历史气候数据可以提供关于气候变化对森林资产的影响的见解。
  • 可以对森林管理的备选方案进行调查,以了解管理制度的变化在任何特定森林独特的地理空间和气候条件下可能如何影响森林生长。
  • 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以其独特的地位支持森林运营组织,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。我们的林业专家网络和内部人工智能能力,结合广泛的知识和与专注于林业解决方案提供商的生态系统的合作,使我们能够沿着一条清晰而经过深思熟虑的道路,在森林组织现有库存系统的基础上,向优化的现代库存系统提供独立的建议。此外,我们在森林价值链上的全面专业知识提供了洞察力和能力,可以利用这些知识和能力实现进一步改善价值链带来的额外好处。

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