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人工智能推动林业治理及研究新趋势

发布日期:2021-07-30 08:15

本文摘要:由于生态情况的日益恶化,森林资源的每况愈下,人工智能在林业领域一定要发挥作用。本文将从森林资源获取和森林生态情况掩护两方面来探讨人工智能在林业领域的作用。使用大数据技术举行数据检测和预测,使用卫星遥感技术来举行森林的分类及变化预测,使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掩护。

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由于生态情况的日益恶化,森林资源的每况愈下,人工智能在林业领域一定要发挥作用。本文将从森林资源获取和森林生态情况掩护两方面来探讨人工智能在林业领域的作用。使用大数据技术举行数据检测和预测,使用卫星遥感技术来举行森林的分类及变化预测,使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掩护。

作者 | 郑硕、陆少游 一 市场规模森林是一个庞大且漫衍广泛的生态系统,许多结构性木料来自可连续治理的森林和人工林,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,淘汰干旱,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,世界森林面积淘汰了1%。

在近年来,通过使用先进技术对森林举行一连监测,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,这为智能林业的生长提供了重要时机。森林问题的治理对于全球生态情况生长起着重要的作用。可是,随着数据精度和数据收罗速度的提高,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。

林业大数据为林业生长历程中遇到的难题带来了新的解决方案,即大数据技术在林业数据处置惩罚中的应用。二 林业领域常见人工智能技术大数据技术:从林业治理运动开始,大数据技术就应用于林业中。

使用栅格数据模型和矢量数据模型收集数据,进而通过GIS系统举行数据检测和数据预测 深度学习:深度学习可用于从LiDAR数据中提取树种并对其举行分类。存储技术系统通过HDFS存储异构数据。

在处置惩罚部门中,它使用MapReduce编程规范来实现K-means算法。而且深度学习算法模型可描画出传统模式识别难以挖掘的烟火结构化特征,更大限度的提高烟火识别效率,降低误报,同时可适应更多的林区情况,是人工智能在森林防火的一个应用偏向。神经网络技术:神经网络技术包罗卷积神经网络和人工神经网络。为植物物种判定和叶片病害识别提供了有效的预处置惩罚和降噪方法,极大水平提高了自动支解和识此外准确率,从而实现大规模、低成本、自动化的病虫害识别及虫情监测 三 人工智能技术在林业的应用漫衍 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到达 90%。

在该区域上空航行的无人机发生了数百张4K图像。使用其来构建数据集,形成神经网络训练的基础,资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20tree.ai公司通过监视电力线周围的植被来资助电力公司识别并减轻风险。通过检察具有高空间分辨率和频繁会见的大片土地,可以淘汰停电,资产损坏和其他经济损失的风险,以及狂风雨或山火造成的情况和宁静隐患。

提供有关森林和木料清单的近实时情报。深入相识森林康健和威胁,例如森林砍伐,干旱,虫灾,土壤康健,风暴破坏和其他森林滋扰。20tree.ai 和NVI3/ DIA GPU互助可以处置惩罚近100TB的从空客防御和太空公司以及欧洲哥白尼计划等互助同伴那里获得的新卫星数据。

该数据用于训练一系列深度神经网络。GPU通过AWS和Google在内部和云端运行,深层神经网络可以洞察人眼看不见的森林康健状况大华依托视频监控领域深厚的技术积累,以森林火灾预警为焦点出发点,以森林防火综合地理信息系统为基础,使用红外热成像热感应技术和烟火智能检测算法,对数公里规模内的森林资源举行自动化监测,借助于智能林火识别技术,可以对森林火灾举行监测、定位和报警。通过森林防火辅助决议系统,实现三维场景下的“灾前、灾中、灾后”全历程、全方位、一体化动态管控和决议辅助支撑平台,为森林火险检测、预警、预报、扑救、灾后评估等决议提供技术支撑和科学依据,构建智能化防火体系。

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盘算引擎,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仍处于开发和革新阶段,仅提供C语言接口。因此,对于以非C语言编写的漫衍式盘算框架, 基于SciDB的林业数据存储没有广泛使用.精度限制:作业工具识此外准确率不够高,现在接纳人工神经网络建设的模型识别率大多是80%~90%。应用模式限制:使用人工神经网络得出的效果往往需要经由人工处置惩罚后才可以应用到林业相关领域中,对处置惩罚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生长趋势5G应用:随着5G技术的生长和物联网技术的广泛应用,林业大数据技术将获得进一步生长和更广泛的应用。流量盘算应用:流量盘算的相关技术可以应用于暴雨等林业数据的处置惩罚,从而可以实时、自动地举行数据盘算。林业数据可视化:在林业数据可视化历程中,可以引入VR技术来提高系统的交互能力和用户体验。

多学科荟萃应用: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、遗传算法等方法联合,形成智能化的盘算机制,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」系列陈诉「焦点版」,相应「深度版」的推出计划将在后续宣布,敬请大家关注。针对「人工智能在林业中的应用」这一主题,有哪些偏向或主题,你希望在陈诉深度版中读到详细的论述与分析,接待留言,这将成为我们制作陈诉深度版的重要参考。


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