人工智能（AI）分析杉木人工林树木生长规律

引言

杉木（Cunninghamia lanceolata）是中国南方重要的速生用材树种，广泛用于建筑、家具制造等领域。随着对木材需求的不断增长，杉木人工林的种植规模持续扩大。准确掌握杉木人工林树木的生长规律，对于实现森林资源的可持续经营、提高木材产量与质量具有重要意义。传统上，研究杉木生长规律主要依赖于实地测量和经验模型，但这些方法存在效率低、准确性有限等问题。近年来，人工智能（AI）技术迅速发展，为杉木人工林树木生长规律的研究提供了新的途径和手段。

一、AI 在杉木人工林研究中的应用原理

（一）机器学习算法。机器学习是 AI 的核心领域之一，在杉木人工林生长规律研究中发挥着关键作用。常用的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等。这些算法能够对大量的杉木生长相关数据进行学习和分析，挖掘数据中隐藏的模式和关系。例如，通过对杉木的树高、胸径、年龄、立地条件（如海拔、坡度、土壤类型等）以及气候数据（温度、降水、光照等）进行学习，建立生长预测模型，预测不同条件下杉木的生长趋势。

（二）深度学习技术。深度学习作为机器学习的一个分支，在处理复杂数据和模式识别方面具有独特优势。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是深度学习中应用较为广泛的模型。在杉木人工林研究中，CNN 可用于分析遥感图像和无人机图像，识别杉木的分布范围、林分密度等信息。RNN 则适合处理时间序列数据，如杉木在不同生长阶段的生长量变化，从而预测未来的生长情况。此外，生成对抗网络（GAN）也可用于生成虚拟的杉木生长场景，辅助研究人员进行模拟实验和决策分析。

（三）数据收集与处理。

1.多源数据获取。为了全面准确地分析杉木人工林树木的生长规律，需要收集多源数据。主要数据来源包括：

实地测量数据：通过在杉木人工林中设置样地，定期测量杉木的树高、胸径、冠幅等生长指标，以及记录样地的土壤性质、地形地貌等立地条件数据。

遥感与地理信息系统（GIS）数据：利用卫星遥感和无人机遥感获取大面积杉木人工林的影像数据，结合 GIS 技术，可以提取林分的空间分布、植被指数等信息，用于分析杉木林的生长状况与空间变化规律。

气象数据：收集研究区域内的气象站数据，包括温度、降水、日照时数、风速等气象因子，这些因素对杉木的生长有着重要影响。

历史文献与数据库：查阅相关的历史研究文献和林业数据库，获取前人对杉木生长规律的研究成果和数据，作为补充和验证资料。

2. 数据预处理。收集到的原始数据往往存在噪声、缺失值和异常值等问题，需要进行预处理。数据预处理的主要步骤包括：

数据清洗：去除数据中的噪声和错误数据，如明显不合理的测量值、重复记录等。对于缺失值，可采用均值填充、插值法或基于机器学习的方法进行填补。

数据标准化：将不同量纲的数据转换为统一标准的无量纲数据，以便于机器学习算法的处理。常用的标准化方法有最小 - 最大标准化、Z - 分数标准化等。

特征工程：从原始数据中提取和选择对杉木生长规律分析有重要影响的特征变量，如将海拔、坡度等地形因子进行组合，生成新的特征，以提高模型的预测能力和解释性。

二、AI 分析杉木生长规律的具体应用

（一）生长模型构建与预测

单木生长模型：利用机器学习算法，以杉木的年龄、胸径、树高及立地条件等为输入变量，构建单木生长模型，预测单株杉木在未来不同时间点的树高、胸径等生长指标的变化。例如，随机森林模型可以通过对大量样木数据的学习，准确预测单木的生长过程，为林业生产中的间伐、抚育等措施提供科学依据。

林分生长模型：结合遥感数据和实地测量数据，使用深度学习技术构建林分生长模型。通过对林分的空间结构、植被指数等信息的分析，预测林分的生长动态，如林分蓄积量的增长、林分密度的变化等。例如，利用卷积神经网络对高分辨率遥感影像进行分析，识别林分中的不同树种和生长状况，进而建立林分生长预测模型，为森林资源的宏观管理提供支持。

（二）生长环境分析与适宜性评价

气候因子对杉木生长的影响：运用 AI 技术分析气象数据与杉木生长指标之间的关系，确定影响杉木生长的关键气候因子。例如，通过相关性分析和回归模型，研究温度、降水、光照等气候因素对杉木生长速度、材积生长量的影响程度，为杉木人工林的区域布局和经营管理提供气候适应性依据。

立地条件与杉木生长适宜性：利用 GIS 技术和机器学习算法，对土壤类型、地形地貌等立地条件数据进行分析，评价不同区域对杉木生长的适宜性。通过建立杉木生长适宜性模型，绘制杉木生长适宜性分布图，为新造林地的选择和规划提供科学指导，提高杉木人工林的造林成活率和生长质量。

（三）病虫害监测与预警

病虫害识别：基于深度学习的图像识别技术，对无人机拍摄的杉木林图像或地面采集的病虫害样本图像进行分析，识别杉木是否受到病虫害侵袭以及病虫害的种类。例如，利用卷积神经网络对杉木叶片上的病虫害特征进行学习和识别，能够快速准确地判断杉木林的病虫害发生情况。

病虫害预警：结合杉木生长数据、气象数据和病虫害历史发生数据，运用机器学习算法建立病虫害预警模型。通过对当前杉木生长状况和环境因素的实时监测，预测病虫害的发生趋势和可能的危害程度，及时发出预警信息，以便林业部门采取相应的防治措施，减少病虫害对杉木人工林的损失。

三、优势与挑战

（一）优势

提高研究效率：AI 技术能够快速处理和分析海量的杉木生长相关数据，大大缩短了研究周期，提高了研究效率。与传统的人工测量和数据分析方法相比，AI 可以在短时间内完成对大面积杉木人工林的生长状况评估和预测。

提升预测准确性：通过对多源数据的综合分析和复杂模型的构建，AI 能够捕捉到杉木生长过程中各种因素之间的非线性关系，从而提高生长预测和病虫害预警的准确性。相比传统的经验模型，AI 模型具有更好的泛化能力和适应性，能够更准确地反映杉木在不同环境条件下的生长规律。

提供决策支持：基于 AI 分析的结果，能够为林业部门和森林经营者提供科学、精准的决策支持。例如，在造林规划、抚育管理、病虫害防治等方面，通过预测不同措施下杉木的生长响应，帮助决策者制定最优的经营方案，实现森林资源的高效利用和可持续发展。

（二）挑战

数据质量与数量问题：AI 分析的准确性依赖于高质量、大规模的数据。然而，在实际的杉木人工林研究中，数据收集往往存在困难，数据质量参差不齐，部分数据可能存在缺失、错误或不完整的情况。此外，获取长期、连续的多源数据成本较高，限制了 AI 模型的训练和应用效果。

模型解释性不足：一些复杂的 AI 模型，如深度学习模型，虽然在预测性能上表现出色，但模型内部的决策过程较为复杂，难以直观解释。在林业领域，研究人员和决策者往往需要理解模型的输出结果背后的生物学意义和生态学机制，因此模型解释性不足可能影响 AI 技术在实际林业生产中的推广和应用。

专业人才短缺：将 AI 技术应用于杉木人工林研究需要既懂林业专业知识又熟悉 AI 技术的复合型人才。目前，这类专业人才相对匮乏，限制了 AI 技术在林业领域的深入发展和广泛应用。此外，林业从业人员对 AI 技术的接受程度和应用能力也有待提高。

四、结论与展望

AI 技术在杉木人工林树木生长规律研究中展现出了巨大的潜力，通过构建生长模型、分析生长环境、监测病虫害等方面的应用，为杉木人工林的科学经营管理提供了有力支持。然而，要充分发挥 AI 技术的优势，还需要解决数据质量、模型解释性和专业人才培养等方面的挑战。未来，随着 AI 技术的不断发展和完善，以及与林业领域的深度融合，有望进一步提高杉木人工林生长规律研究的精度和广度，为实现森林资源的可持续发展提供更强大的技术支撑。例如，随着物联网技术的普及，实时获取杉木生长环境和树木生理状态的海量数据将成为可能，结合更先进的 AI 算法，将能够建立更加精准、动态的杉木生长模型，实现对杉木人工林的智能化管理。同时，加强跨学科合作，培养更多的林业 - AI 复合型人才，将有助于推动 AI 技术在林业领域的创新应用和发展。

文：六盘水市 张海平