大数据技术为森林资源监测插上“云翅膀”.pdf

70林草科技支Forestandgrasstechnology大数据技术为森林资源监测插上“云翅膀”文/杨正凡大数据技术是一种利用计算机和互联网技术来处理大量数据的技术，它涉及数据的收集、存储、处理和分析。大数据技术是互联网技术日益革新的重要体现，当前，各个研究领域都在加强对大数据技术的研究与应用，充分挖掘海量数据中蕴含的巨大价值。森林资源监测是一个庞大的系统性工作，合理运用大数据技术，能有效提升森林资源监测的工作效率，确保森林资源监测工作质量。森林资源监测工作的现状工作内容和方法。森林资源监测的主要内容包括森林面积、林种、林龄、蓄积量等方面的调查测量。其中，森林面积的测量是最关键的一个步骤。监测森林面积通常有两种方法，一种是图像识别，另一种是人工测量。图像识别方法通常利用遥感技术获取森林的高分辨率影像，通过图像处理软件进行特征提取和分类，最终确定森林面积。而人工测量方法则需要在实地进行，通过拍照或绘制图纸来确定森林面积。技术手段。目前，我国森林资源监测已经应用遥感技术和GPS定位技术，这两种技术手段可以提高森林资源监测的精度和效率。遥感技术可以获取高分辩率的遥感影像，对森林资源进行分类、计算和分析。而GPS定位技术则可以在实地进行测量，记录坐标、高程等数据，以便后续处理和分析。存在的问题。我国森林资源监测工作尽管已经取得了一定进展，但仍然存在一些问题。首先，人工测量的精度较低，容易被人为干扰和误差影响。其次，遥感技术在山地、森林覆盖密度较高的区域仍然存在一定的局限性，需要进一步完善。此外，森林资源监测工作的覆盖面积较大，需要耗费大量的人力和物力，而在实际工作中，某些偏远或落后地区存在人力、物力等资源匮乏的现象，不利于森林资源监测工作的顺利开展。大数据技术在森林资源检测中的意义有利于森林资源数据的收集与整合。森林资源数据的获得是森林资源监测的基础，传统的野外调查方法需要耗费大量人力和物力，而且效率较低。而大数据技术可以通过网络爬虫、自然语言处理、遥感影像解译等方式获取大量的森林资源数据，大大提高数据收集的效率。此外，大数据技术还可以将获得的不同种类的数据进行整合，得到更加全面和完整的森林资源数据，为后续的数据分析和森林资源评估提供更加准确的数据支持。有利于森林资源监测模型的构建。传统的森林资源监测模型大多是基于统计学和专家经验来建立，存在着精度不高、易受干扰等问题。而大数据技术可以通过数据挖掘、机器学习等方式进行模式识别和数据分析，从而构建更加准确和可靠的森林资源监测模型。大数据技术可以从大量的数据中提取出特征信息和规律性信息，进而建立预测模型，实现对森林资源的有效监测。有利于森林资源管理。森林资源管理需要对森林生态环境进行全面评估和监测，以便及时发现森林资源的变化和问题。大数据技术可以实时监测和评估森林资源的状态，帮助森林资源管理部门及时调整管理措施和资源分配，提高森林资源的利用效率和保护水平。大数据技术还可以通过数据分析和可视化技术，为决策者提供准确、及时、直观的森林资源管理数据，帮助决策者进行科学决策，从而帮助森林资源管理部门实现全面、有效的森林资源管理。大数据技术在森林资源监测中的具体应用基于遥感数据的森林覆盖监测。大数据技术可以通过处理相应的遥感数据，实现森林覆盖的监测。遥感数据是以卫星为主要平台通过获取地球表面的电磁71辐射信息，来获取地球表面物质和地形信息的一种技术手段。在森林覆盖监测中，大数据技术可以通过分析不同波段的遥感图像数据，进行物质分类及面积计算，以实现森林覆盖率的评估和监测。森林病虫害监测和预警。病虫灾害会对森林的可持续发展产生重大影响，因此，加强对灾害的监测与处理意义重大。大数据技术通过对海量数据的采集、处理和分析，可以快速识别和定位病虫害的来源、分布范围和危害程度，为采取科学、快速、有效的防治措施提供可靠数据支持。同时，大数据技术可以通过分析森林病虫害的发生规律和影响因素，建立相应的数据模型，以便对森林病虫害进行监测和预警。比如，通过对叶面积指数、NDVI、遥感图像等多个因素进行数据分析，可以判断是否存在森林病虫害的发生。通过搭建智能预警系统，可以实现对森林病虫害的实时监测和预报，及时发现异常情况，更好地保护森林资源和生态环境。森林火灾监测与预测。传统的火灾监测方法往往需要人工巡防，效率低下且存在安全隐患，而采用大数据技术，可以通过卫星数据、无人机拍摄的航拍数据、天气数据、人工智能图像识别等手段，实现对森林火灾的高效、全覆盖的监测。在火灾预测方面，通过大数据分析，可以根据历史数据和实时数据，预测火灾发生的概率与可能性，以提前做好预防措施，降低火灾发生的可能性。同时，大数据技术还可以为应急救援和灾后评估提供有力支撑。通过云计算、物联网等技术手段，将各种数据进行整合与分析，可以迅速评估火灾的范围和烈度，提供准确的救援指导与快速的决策支持。因此，大数据技术对森林火灾的监测、预测、应急救援和灾后评估等方面都有着重要意义。森林资源监测与保护。当前，森林资源监测与保护面临着诸多挑战，如森林砍伐、森林火灾等问题较为严峻，而大数据技术的出现为森林资源监测与保护提供了有效解决方案。大数据技术可以快速、准确地获取和分析森林资源的监测数据，以便追踪森林变化和预测潜在的环境风险，从而及时采取相应的措施保护森林资源。通过大数据技术的应用，可以实现对森林资源进行可视化监控，及时发现森林火灾、疫情等异常情况，以便及时地进行防范和处理。同时，还可以将大数据技术与无人机、卫星等技术相结合，为森林资源监测和保护提供更为全面、准确的数据，帮助管理者制定相应的保护措施、保护森林资源、实现森林资源的可持续利用和提高管理效率提供了有效支撑。大数据技术在县级森林资源监测工作中的指导建议随着大数据技术的不断发展，其在森林资源监测领域的应用也越来越广泛。县级森林资源监测作为基层监测的重要一环，大数据技术在实践工作中有着广阔的应用前景。以下是大数据技术在县级森林资源监测中的几点应用建议：加强数据采集与整合。大数据技术的应用要依赖于大量的数据，因此，加强数据采集与整合非常必要。首先要建立健全数据采集体系，对县级森林资源进行全面、准确地监测，保证数据完整性与可靠性。其次要做好数据的整合与梳理工作，可通过建立数据仓库、搭建云端平台等方式实现数据整合，保证数据的质量，丰富数据的维度和规模。开展数据分析和挖掘。挖掘数据的价值是大数据技术的最大特点，因此，在县级森林资源监测中，也要充分发挥大数据技术的优势，对海量数据进行挖掘和分析。可以通过机器学习等技术手段，建立预测模型，提高监测的精度和有效性；也可以利用数据可视化工具，对数据进行可视化分析，快速生成数据报告。利用云计算等方式实现数据共享。县级森林资源监测往往分散在各个单位和部门，因此，数据的共享和交流十分重要。通过云计算的方式，可以实现数据共享和交流，方便各部门之间的数据共享和资源共享，从而构建一个更为完整的监测体系。提升技术人员的专业素养。县级森林资源监测工作中，大数据技术的应用需要专业技术人才进行操控，因此，要提升技术人员的专业素养。需要加强对工作人员的培训与再教育学习，如开展专项技能培训和专业技术考试等，进一步提高技术人员的专业能力和素质，使其能够更好地应用大数据技术开展森林资源监测工作。结束语随着信息技术的不断发展，大数据技术已经成为一个热门话题，并且已经广泛应用到各个领域当中。在森林资源监测方面，大数据技术同样具有重要的意义。在森林资源监测工作中，要加大对大数据技术的研究与应用，结合实际情况，采用有效措施并对应用技术手段进行创新与改进，发挥出大数据技术的最大优势，提高森林资源监测的效率和精度，推动森林资源保护与开发工作迈上新台阶。【作者简介】杨正凡，青海省海西州乌兰县自然资源和林业草原局，青海省海西州乌兰县，8 17 10 0。