由于生态环境的日益恶化，森林资源的每况愈下，人工智能在林业领域必然要发挥作用。本文将从森林资源获取和森林生态环境保护两方面来探讨人工智能在林业领域的作用。利用大数据技术进行数据检测和预测，利用卫星遥感技术来进行森林的分类及变化预测，利用深度学习和神经网络实现大规模的物种分类、灾害预警，从而实现对森林资源保护。
一
市场规模
森林是一个复杂且分布广泛的生态系统，许多结构性木材来自可持续管理的森林和人工林，这些森林和人工林是无价的野生生物栖息地，也是对控制气候变化的重要角色，例如空气净化，减少干旱，洪水和水土流失等。然而，《全球森林资源评估》指出，1990年至2015年间，世界森林面积减少了1％。在近年来，通过使用先进技术对森林进行连续监测，可以获得准确而可靠的林业数据，并推进相关的研究和措施制定，其流失速度少有减缓，这为智能林业的发展提供了重要机会。森林问题的管理对于全球生态环境发展起着重要的作用。但是，随着数据精度和数据采集速度的提高，传统的数据分析和存储技术已不能满足当前应用的性能要求。林业大数据为林业发展过程中遇到的困难带来了新的解决方案，即大数据技术在林业数据处理中的应用。
二
林业领域常见人工智能技术
大数据技术：从林业管理活动开始，大数据技术就应用于林业中。利用栅格数据模型和矢量数据模型收集数据，进而通过GIS系统进行数据检测和数据预测
三
人工智能技术在林业的应用分布
四
人工智能在林业的研究项目及案例简述
ytelake构建了软件引擎，使用无人机拍摄的图像计数幼树并检测异常的可能性达到 90％。在该区域上空飞行的无人机产生了数百张4K图像。使用其来构建数据集，形成神经网络训练的基础，帮助每张图初始检测出221棵树，训练集最终扩展到9000个，树木数量增加到285棵树，转化为92-95％的准确度
五
人工智能在林业领域的局限性
算例限制：由于性能取决于底层存储系统和计算引擎，因此在某些林业大数据系统中仍然存在问题。
数据限制：在数据层面，由于SciDB仍处于开发和改进阶段，仅提供C语言接口。因此，对于以非C语言编写的分布式计算框架， 基于SciDB的林业数据存储没有广泛使用.
应用模式限制：利用人工神经网络得出的结果往往需要经过人工处理后才可以应用到林业相关领域中，对处理的数据形式化要求较高，造成人工神经网络方法在解决林业作业问题时的效率、准确率的局限。
六
人工智能在林业领域的发展趋势
5G应用：随着5G技术的发展和物联网技术的广泛应用，林业大数据技术将得到进一步发展和更广泛的应用。
流量计算应用：流量计算的相关技术可以应用于暴雨等林业数据的处理，从而可以实时、自动地进行数据计算。
林业数据可视化：在林业数据可视化过程中，可以引入VR技术来提高系统的交互能力和用户体验。
多学科集合应用：提升在应用中的自主性与智能性研究。将人工神经网络系统与模糊理论、灰色系统、遗传算法等方法结合，形成智能化的计算机制，能够从结构与基理上提升神经网络模型的自主性与智能性。
* 本文为 「智周 」系列报告 「核心版 」，相应 「深度版 」的推出计划将在后续公布， 敬请大家关注。针对「人工智能在林业中的应用」这一主题，有哪些方向或主题，你希望在报告深度版中读到详细的阐述与分析，欢迎留言，这将成为我们制作报告深度版的重要参考。
关于「智周」系列报告
机器之心「智周」人工智能技术应用报告系列 重点关注现有人工智能技术应用较成熟且应用潜力较大的正在进行智慧升级的传统行业及场景，逐行业、逐场景为产业用户高效而不失深度地呈现不同人工智能技术的产业落地现状、企业案例、技术应用趋势等。 「智周」人工智能技术应用报告系列包含核心版及深度版两个版本：
核心版浓缩精华分析内容至2页内，覆盖重要数据、分析结论及案例简述，以供使用者高效系统地了解人工智能技术在自身所关注产业内的潜在机会。
深度版在核心版的基础上，包含详尽的行业或场景痛点分析、技术解读、落地案例详解及资料附录等，以供有深度研究需求的使用者进行深入探究。
