智能疏伐作业的可行性与效率：一种新型的树木识别与定位方法

《Forest Science and Technology》：Feasibility and Efficiency of Smart Thinning Operation: A Novel Method of Tree Designation and Localization

基于LiDAR林业调查、机器学习选树和GNSS-RTK导航的智能伐木系统与传统方法对比显示，系统在韩国Pine林定位准确率达80.3%，日本落叶松林达97.0%，总工时减少54%，整体效率提升2.2倍。

　　森林管理中，间伐是一项至关重要的技术操作，旨在提升林分稳定性、促进树木生长并优化森林生产力。然而，传统间伐方式往往依赖于经验丰富的森林管理者进行人工决策和现场标记，这种方式不仅耗费大量人力，还容易受到人为误差的影响。此外，随着许多地区森林技术人员的短缺，这种依赖经验的模式也显得愈发不适应现代化林业的发展需求。因此，研究和开发一种结合信息技术（ICT）的智能间伐系统成为迫切需要。

本文探讨了一种基于ICT的智能间伐系统在实际应用中的可行性与效率。该系统融合了基于激光雷达（LiDAR）的森林资源调查、机器学习驱动的树木选择以及全球导航卫星系统实时动态定位（GNSS-RTK）导航技术，旨在实现更高效、更精准的间伐作业。研究团队在韩国江原国立大学实验林中，针对韩国五针松（Pinus koraiensis）和日本落叶松（Larix kaempferi）林分开展了实地模拟实验，以评估智能间伐系统的实际表现。

在GNSS-RTK导航性能方面，研究显示智能间伐系统在间伐过程中实现了80.3%的定位准确率（韩国五针松林分）和97.0%的定位准确率（日本落叶松林分）。这一结果表明，尽管森林环境中的树冠覆盖和树干遮挡可能对GNSS信号产生干扰，但通过先进的导航技术，系统仍能有效识别目标树木。尤其值得注意的是，在日本落叶松林分中，由于林分密度较低，信号干扰相对较少，从而使得定位准确率显著提高。相比之下，韩国五针松林分由于密度较高，定位准确率稍低，但仍达到了实用水平。

在作业效率方面，智能间伐系统展现出明显的优势。总体来看，智能系统比传统间伐方式节省了约54%的工作时间，其中树木选择阶段的效率提升尤为显著。传统方法中，树木选择需要大量人工操作，包括识别、标记和定位，耗时较长。而在智能系统中，机器学习模型通过分析树冠等级、竞争指数等参数，实现了自动化选择，仅需传统方法时间的12%。尽管在间伐阶段，由于GNSS-RTK系统的应用，智能系统的工作时间比传统方法增加了约1.9倍，但这种时间增加被树木选择阶段的显著节省所抵消，最终使得整体工作效率提升了约2.2倍。

从具体流程来看，智能间伐系统的工作分为三个主要阶段：森林资源调查、树木选择和间伐操作。在资源调查阶段，两种系统均采用激光雷达技术，确保数据的准确性和全面性。在树木选择阶段，智能系统利用机器学习算法对林分进行分类和评估，从而确定需要间伐的树木，而传统系统则依赖于人工经验进行选择。在间伐操作阶段，智能系统通过GNSS-RTK导航技术，引导操作人员直接前往目标树木进行砍伐，无需现场标记，减少了准备和操作步骤，提高了作业的精确性和效率。

在实地模拟实验中，研究团队对两种系统进行了对比分析。实验结果显示，智能间伐系统在间伐过程中展现出更高的定位准确率和更优的操作效率。尽管在初始阶段，操作人员对GNSS-RTK系统的使用不够熟练，导致定位误差较高，但在第二次模拟中，操作人员的熟练度显著提高，定位准确率明显改善。例如，在韩国五针松林分的B区，定位错误的树木数量从第一次试验的70棵减少到第二次试验的34棵，减少了约51%。这一趋势表明，随着操作人员对系统的适应，智能间伐系统的性能将不断提升。

此外，研究还发现，智能间伐系统在间伐操作阶段虽然耗时较长，但其在树木选择阶段的时间节省足以弥补这一不足。总体来看，智能系统的工作时间显著缩短，而生产力则大幅提升。例如，在智能系统中，每棵树的平均作业时间从传统系统的192.3秒减少到88.7秒，整体工作效率提高了约2.2倍。这表明，尽管智能系统在某些环节存在技术挑战，但其整体优势仍然显著，能够为森林管理提供更加科学、高效的解决方案。

然而，智能间伐系统的应用也面临一些现实问题。首先，系统的实施需要依赖先进的设备和软件，如高精度激光雷达传感器、高性能计算机以及GNSS-RTK导航设备，这些设备的成本相对较高。其次，操作人员需要具备一定的技术背景，以正确使用和维护这些设备，这可能增加培训和人力成本。因此，尽管智能间伐系统在技术层面展现出良好的可行性，但其经济可行性仍需进一步研究。

从长远来看，随着相关技术的不断进步和普及，这些高成本设备的使用成本有望逐步降低。例如，低成本的激光雷达和GNSS技术已经开始在移动平台上广泛应用，其可靠性和精度也在多个研究中得到了验证。此外，如果这些设备能够长期使用，其折旧成本将被分摊，从而降低单位操作成本。因此，尽管目前智能间伐系统的经济成本较高，但在大规模应用的情况下，其成本效益可能逐步显现。

综上所述，本文的研究为智能间伐系统的可行性提供了实证支持。通过结合先进的激光雷达技术、机器学习算法和GNSS-RTK导航系统，智能间伐系统能够在减少人工干预的同时，提高作业的精准度和效率。尽管在某些方面仍需克服技术挑战，但其在提升森林管理科学化、应对技术人才短缺和优化作业流程方面的潜力不容忽视。未来的研究应进一步关注系统的经济可行性，探索其在更大范围内的应用效果，并通过长期验证确保其在实际森林管理中的稳定性与可靠性。智能间伐系统的推广，不仅有助于提升森林管理的效率，还将为实现可持续森林发展提供强有力的技术支持。