AI在森林警务中的应用

20XX/XX/XXAI在森林警务中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

森林警务的现状与挑战02

AI+森林防火预警系统03

AI+智能巡护管理体系04

AI+生物多样性保护与反盗猎CONTENTS目录05

AI+病虫害智能防治06

AI+应急指挥与决策支持07

挑战与未来展望森林警务的现状与挑战01监测覆盖范围有限，盲区率高我国现有森林面积2.4亿公顷、草原面积近4亿公顷，传统依赖人工巡护、瞭望塔监测的模式，普遍存在监测覆盖率不足70%、夜间及复杂地形监测盲区大的问题，如忻城县“九分石头一分土”的地貌，人工巡护每日仅能覆盖3公里，偏远林区巡护盲区成为生态保护“软肋”。火情发现滞后，错失黄金处置窗口传统模式火情发现往往滞后，误报率居高不下，导致错过“打早、打小、打了”的黄金处置窗口。以往从发现森林火灾到扑灭平均需要2小时以上，人工巡护日均覆盖面积不足50平方公里，盲区率高达40%以上。人力成本高昂，巡护效率低下传统巡护模式依赖“人海战术”，如忻城县去年需1100余名护林员覆盖重点林区，人力成本巨大。人工野外踏查不仅难以覆盖大面积林区，且巡林效率低，如护林员翻山越岭一整天仅能走3公里，林区病虫害巡检成本高，且无法识别早期特征。非法活动发现难，执法响应迟缓在偏远山区、湿地等复杂地形，人工巡护局限性突出，盗伐、非法猎捕、违规入山等违法行为难以被及时发现和处置。传统方式往往在盗猎事件发生后才能察觉，错失抓捕良机，且不同保护站信息难以快速整合，形成“信息孤岛”，协同困难。传统森林警务模式的局限性森林警务面临的核心痛点传统监测覆盖不足，火情发现滞后

我国现有森林面积2.4亿公顷、草原面积近4亿公顷，传统依赖人工巡护、瞭望塔监测的防火模式，普遍存在监测覆盖率不足70%、夜间及复杂地形监测盲区大、火情发现滞后等问题，往往错过"打早、打小、打了"的黄金处置窗口。人工巡护效率低下，安全风险高

基层巡护是林草生态保护的"最后一公里"，传统巡护模式下，护林员日均巡护覆盖面积不足50平方公里，盲区率高达40%以上，还面临野外作业安全风险高、巡护路线难监管、突发情况难联动、巡护数据难沉淀等诸多痛点。病虫害早期识别难，防治成本高

林草病虫害被称为"不冒烟的森林火灾"，传统防治模式依赖人工野外踏查，难以覆盖大面积林区，无法识别早期特征，发现时已形成扩散态势，防治成本大幅提升，化学农药的大规模使用也会对生态环境造成二次破坏。生物多样性监测耗时耗力，易惊扰动物

我国现有各级各类自然保护地超1.18万个，传统生物多样性监测高度依赖人工，红外相机拍摄的海量影像数据需人工逐一筛选标记，耗时耗力且易遗漏珍稀物种，人工频繁进入核心保护区也会对野生动物造成惊扰。盗伐盗猎等违法行为发现难、处置慢

在偏远山区、湿地等复杂地形，人工巡护局限性突出，盗伐、非法猎捕、违规入山等违法行为难以被及时发现和处置，尤其在"九分石头一分土"的石漠化山区，传统管护面临人巡效率低、覆盖盲区多、风险隐患高、取证难度大等突出难题。AI技术赋能森林警务的必要性

传统森林警务模式的局限性传统依赖人工巡护、瞭望塔监测，普遍存在监测覆盖率不足70%、夜间及复杂地形监测盲区大、火情发现滞后、误报率居高不下等问题，往往火情发现时已错过"打早、打小、打了"的黄金处置窗口。

森林资源保护面临的严峻挑战我国现有森林面积2.4亿公顷、草原面积近4亿公顷，林草防火、病虫害防治、生物多样性监测、盗伐盗猎等任务艰巨，传统手段难以应对全域、全时、高效的保护需求。

提升森林警务效能的迫切需求AI技术能实现从"被动救火"到"主动预警、精准处置"的转变，如烟火识别准确率超99%，火情预警响应时间从传统的数十分钟缩短至30秒以内，误报率降低95%以上，显著提升森林警务的智能化水平和实战能力。AI+森林防火预警系统02传统防火模式的痛点分析

监测覆盖率不足，存在大量盲区我国现有森林面积2.4亿公顷、草原面积近4亿公顷，传统依赖人工巡护、瞭望塔监测的防火模式，普遍存在监测覆盖率不足70%的问题，尤其在夜间及复杂地形区域存在大量监测盲区。

火情发现滞后，错失黄金处置窗口传统模式下，火情发现往往存在滞后性，难以及时捕捉早期火情，导致错过"打早、打小、打了"的黄金处置窗口，使得小火情容易蔓延扩大。

误报率居高不下，人力物力浪费严重传统防火监测手段对于烟火识别的准确性不高，误报率居高不下，不仅干扰正常的防火工作秩序，还造成了大量人力物力的浪费，影响防火效率。

人工巡护效率低，安全风险高基层巡护依赖护林员双脚丈量，日均巡护覆盖面积不足50平方公里，盲区率高达40%以上，且护林员面临野外作业安全风险高、突发情况难联动等诸多痛点。AI防火预警技术架构：空天地一体化

高空监测层：卫星遥感与无人机巡航通过卫星遥感实现全域火险等级预判，高空热成像云台与无人机巡航实现重点区域全天候监测。例如，北京甲板智慧科技在黄河口国家公园候选区构建“天空地海人”一体化监测体系，调度卫星扫描、无人机巡航等多终端协同作业。

地面感知层：智能哨兵与多光谱监测地面智能哨兵实现林下隐患实时捕捉，如搭载高清可见光与红外热成像双光载荷的设备，可实时回传影像数据并进行热源分析。多光谱智能监测设备则能实现大范围的植物长势和病害监测，辅助防火预警。

AI算法层：智能识别与精准研判自研AI算法实现烟火、违规用火的秒级识别，烟火识别准确率超99%，误报率降低95%以上。例如，大华股份林业大模型一体机搭载烟火二次分析算法，可过滤90%以上的火情误报，提升防火精准监测预警能力。

指挥调度层：数字孪生与闭环处置联动数字孪生指挥平台，完成火点精准定位、扑救路线规划、人员联动调度的全闭环处置。如浙江省“AI+森火预警系统”建立预警信息“一键直达”系统，30秒内推送预警信息，启动“1618”救援指挥体系，实现火情高效处置。AI算法核心能力：烟火识别与定位多模态融合识别技术融合可见光、热成像双光谱数据，利用深度学习模型（如MM-SRENet）精准识别烟雾与火险特征，较单模态模型识别精度提升15%以上，准确率可达93.68%，有效降低复杂场景下的误报率。秒级响应与精准定位AI算法实现烟火秒级识别，火情预警响应时间从传统数十分钟缩短至30秒以内，结合三维矢量空间定位算法，火点定位误差可低于监测半径的1.5%，为快速处置提供关键支撑。动态误报过滤机制通过构建包含25万余条结构化标注记录的高质量火情数据集，投喂给基础视频大模型训练，实现90%以上的火情误报过滤，如林业大模型一体机在多个项目中有效节省人力物力，提升防火精准度。实战案例：黄河口国家公园智慧防火系统

MOE混合专家大模型构建专属防火监测智能体北京甲板智慧科技有限公司在黄河口国家公园候选区打造的智慧管理系统中，基于MOE混合专家大模型搭建了专属防火监测智能体，为湿地生态系统筑牢了防火安全屏障。

"天空地海人"一体化监测体系实现全域覆盖该系统构建了"天空地海人"一体化监测体系，统一调度卫星扫描、无人机巡航、地面哨兵、海上雷达等多终端协同作业，最终实现全域监测覆盖率提升至95%以上。

火情响应时间与误报率显著优化通过AI技术的深度应用，黄河口国家公园候选区的火情响应时间缩短至10分钟以内，烟火事件误报率降至5%以下，重大火情发生率同比下降70%。AI+智能巡护管理体系03传统巡护模式的效率瓶颈

01覆盖范围有限，盲区率高传统依赖人工巡护，护林员日均巡护覆盖面积不足50平方公里，盲区率高达40%以上，尤其在偏远山区、湿地等复杂地形，监管盲区成为生态保护"软肋"。

02火情发现滞后，错失黄金处置窗口传统人工巡护、瞭望塔监测的防火模式，普遍存在火情发现滞后问题，往往火情发现时已错过"打早、打小、打了"的黄金处置窗口，传统发现到扑灭需2小时以上。

03人力成本高昂，存在安全风险传统巡护需大量人力投入，如忻城县去年需1100余名护林员覆盖重点林区，且护林员面临野外作业安全风险高，翻山越岭效率低下，每日仅能行走3公里。

04数据处理低效，难以形成系统监测传统生物多样性监测依赖人工筛选红外相机海量影像数据，耗时耗力易遗漏，人工需要3个月处理的数据，且频繁进入核心区会惊扰野生动物，难以形成长期连续系统监测。智能终端赋能基层护林员为基层护林员配备轻量化智能巡护终端，AI算法自动识别巡护过程中的违规用火、盗伐林木、非法闯入等行为，实现隐患秒级上报。多品类巡检机器人全天候作业通过陆水空多品类巡检机器人，实现复杂地形、重点区域的7×24小时不间断巡检，自动发现环境风险与违规行为并上报处置，非法人类活动发现率提升85%，执法效率提升3倍，人力成本降低70%。AI智能规划最优巡护路线结合火险等级、巡护重点等因素，AI自动生成最优巡护路线，实现巡护资源的精准调配，提升巡护效率与覆盖面。巡护数据AI自动归档与管理巡护数据通过AI自动归档，构建全流程可追溯的巡护台账，实现巡护工作的精细化管理，为考核与决策提供数据支持。AI智能巡护技术架构：人机协同无人机AI巡检系统应用成效

巡护效率大幅提升传统人工巡护日均覆盖不足50平方公里，盲区率超40%；无人机AI巡检系统单机续航10公里，巡查覆盖超10平方公里，忻城县应用后巡林效率较传统人工提升60倍。

火情与隐患发现及时搭载高清可见光与红外热成像双光载荷，可实时回传影像并进行热源分析，精准识别地表异常温度与隐蔽火点，为"打早、打小、打了"提供关键支撑，宁波实现火情从发现到扑灭最快半小时。

违法案件显著下降AI算法自动识别盗伐林木、非法闯入、违规用火等行为，实现隐患秒级上报与闭环处置。忻城县应用后累计推送疑似变化图斑281个，核实违法行为23起，违法案件发生率同比下降65%。

管护成本有效降低减少对人工"人海战术"的依赖，忻城县通过无人机AI巡查使护林员队伍精简至990人，一年直接节省管护成本超110万元，同时降低野外作业安全风险。案例：忻城县无人机AI巡查体系构建“空中巡查+地面响应”立体管护体系忻城县针对“九分石头一分土”的石漠化地貌，引进无人机AI巡查系统，在全县30个村委布局30台无人机及智能机场。无人机搭载高清红外相机和厘米级定位系统，满电续航45分钟，通过预设航线实现自动起降、自主巡航、数据回传，构建半径8公里立体监测网格，消除偏远山区监管盲区。深化“AI预警+闭环处置”智能响应机制无人机发现异常后自动拍摄上传数据，AI系统识别火情、病虫害和非法砍伐等，30厘米以上火源可精准捕捉。建立“AI预警—平台派单—地面处置—结果反馈”闭环机制，系统自动推送疑似违法图斑至林长制综合管理平台，乡镇组织护林员精准核查，使疑似违法图斑核查周期从两周压缩至当日响应。创新“科技防控+降本提效”治理新模式应用无人机AI巡查后，忻城县护林员队伍从1100余人精简至990人，一年直接节省管护成本超110万元。截至目前，累计巡查林地超3151万亩，推送疑似变化图斑281个，核实违法行为23起，违法案件发生率同比下降65%，巡林效率较传统人工提升60倍。AI+生物多样性保护与反盗猎04传统生物多样性监测的困境01人工巡护效率低下，覆盖范围有限传统依赖人工野外踏查，难以覆盖大面积林区，如忻城县护林员过去翻山越岭一整天仅能巡护3公里，偏远林区巡护盲区成为生态保护"软肋"。02海量影像数据处理耗时耗力，易遗漏珍稀物种红外相机拍摄的海量影像数据需人工逐一筛选标记，过去人工处理千级物种影像数据需3个月，且极易遗漏珍稀物种。03人工频繁进入核心保护区，惊扰野生动物人工频繁进入核心保护区进行监测，会对野生动物造成惊扰，难以形成长期、连续、系统的监测体系，影响物种自然行为的观察。04监测周期长，难以及时掌握种群动态变化传统监测多为一年一次，周期长，无法实现对生物多样性的全年连续监测，难以及时掌握物种种群数量、活动规律等动态变化信息。AI物种识别技术：图像与声纹融合红外相机图像智能识别通过红外相机AI识别模块，实现野生动物影像的自动标记、物种分类、数量统计，千级物种识别准确率超99%，过去人工需要3个月处理的影像数据，AI仅需3天即可完成。声纹哨兵隐蔽区域监测声纹哨兵监测设备可识别1500+物种的声纹特征，实现密林、水域等隐蔽区域的物种监测，精准捕捉人工难以发现的珍稀物种，如鸟类的叫声识别准确率高达95%。多模态融合提升识别效能融合图像与声纹等多源数据，结合自研计算机视觉算法与声纹识别算法，实现对湿地、林区不同场景下数十种常见林草病虫害及野生动物的早期识别与精准研判，提升预警响应效率超75%。智能反盗猎监测系统构建多模态感知网络部署整合红外相机、声学传感器、振动光纤等设备，构建“空天地”一体化监测网络。如黑龙江东北虎监测预警平台，通过8085台红外相机和振动光纤技术，实现对3.2万平方公里森林的覆盖，个体识别精确度达90%以上。AI行为识别与实时预警运用深度学习算法，对监测数据进行智能分析，自动识别人类异常活动（如非法入侵、盗猎工具）及特定物种行为。WildlifeProtectionSolutions部署约3000个远程摄像头，AI模型可实时向护林员发出偷猎威胁警报，提升响应效率。闭环处置与联动机制建立“AI预警—平台派单—地面处置—结果反馈”闭环流程。例如忻城县无人机AI巡查系统，发现异常后自动推送定位信息至林长制平台，护林员核查处置周期从两周压缩至当日，违法案件发生率同比下降65%。案例：黑龙江东北虎监测预警平台AI算法赋能个体精准识别平台整合AI算法与覆盖3.2万平方公里森林的8085台红外自动相机监测网络，可对东北虎、豹等13种森林大中型兽类进行系统化监测，并能快速完成个体识别，极大提升了监测效率和准确性。创新三级预警防控体系系统以村屯为核心，在周边5公里范围内划定三道防线，根据不同预警等级启动相应监测、预警和处置措施，并研发多种预警和驱离新手段，有效降低人虎冲突事件发生。振动光纤技术提升识别精度东北林业大学研发的振动光纤技术，通过在东北虎林园布设光纤，能精准识别东北虎活动，识别精确度已达90%以上，为野生动物活动监测提供了新思路。AI+病虫害智能防治05人工巡查覆盖范围有限传统依赖人工野外踏查，难以覆盖大面积林区，尤其在地形复杂、偏远的区域，存在监测盲区。早期特征识别能力不足无法及时识别病虫害早期细微特征，往往发现时已形成扩散态势，错失最佳防治时机。防治成本与生态代价高病虫害扩散后防治成本大幅提升，且化学农药的大规模使用易对生态环境造成二次破坏。传统病虫害防治的局限性AI病虫害防治技术创新突破单击此处添加正文

高光谱影像AI解译：早期侵染特征捕捉通过高光谱影像AI解译，精准识别植被冠层的细微光谱变化，捕捉病虫害早期侵染特征，比传统人工巡查提前2-3个虫期发现隐患，为及时防治争取宝贵时间。无人机AI巡检：全覆盖航飞与智能判读利用无人机AI巡检，可实现单日数百平方公里林区的全覆盖航飞，AI算法自动判读病虫害发生点位、发生面积、危害等级，并生成可视化防治地图，大幅提升巡检效率。AI气象-病虫害扩散模型：精准预判与防治方案结合温湿度、土壤、植被数据，通过AI气象-病虫害扩散模型，精准预判病虫害扩散趋势，为属地林草部门提供分级预警和精准防治方案，提升防治效果。一线应用成效：识别准确率超98%，成本显著降低一线落地数据显示，AI对我国主流林草病虫害的识别准确率已超98%，林区病虫害巡检成本降低60%以上，防治效果提升80%，实现生态保护与病虫害防治双向平衡。高光谱遥感与AI解译应用高光谱遥感技术原理高光谱遥感通过向地面目标物发射并接收不同波长的电磁波，能捕捉植被冠层细微的光谱变化，为早期识别病虫害等提供数据基础。AI解译病虫害早期特征AI算法对高光谱影像进行解译，可精准识别植被因病虫害侵染产生的光谱异常，较传统人工巡查提前2-3个虫期发现隐患，识别准确率超98%。辅助精准防治与生态保护结合AI解译结果，生成可视化病虫害防治地图，指导精准施药，降低防治成本60%以上，减少化学农药无序使用，实现生态保护与病虫害防治双向平衡。AI病虫害防治方案的多源数据整合北京甲板智慧科技有限公司针对湿地、林区不同场景的病虫害发生特点，在AI病虫害防治方案中整合了多源监测数据，通过自研的计算机视觉算法，实现了数十种常见林草病虫害的早期识别与精准研判。湿地虫害巡检成本显著降低在黄河口国家公园候选区的落地应用中，该AI方案实现湿地虫害巡检成本降低40%，有效减轻了传统人工野外踏查的人力物力投入。化学农药使用量大幅减少通过AI技术对病虫害早期特征的精准识别与分级预警，实现了精准防治，大幅减少了化学农药的无序使用，在保障防治效果的同时，降低了对湿地生态环境的二次破坏风险。预警响应效率提升与生态平衡维护在北京多个生态保护地与湿地公园的项目中，该AI病虫害防治方案实现了病虫害预警响应效率提升75%以上，有效守护了城市蓝绿空间的生态健康，促进了生态保护与病虫害防治的双向平衡。案例：湿地虫害防治成本优化实践AI+应急指挥与决策支持06传统应急指挥的响应瓶颈

火情发现滞后，错过黄金处置窗口传统依赖人工巡护、瞭望塔监测的防火模式，普遍存在监测覆盖率不足70%、夜间及复杂地形监测盲区大、火情发现滞后等问题，往往火情发现时已错过"打早、打小、打了"的黄金处置窗口。

误报率居高不下，资源调配效率低传统火情识别手段易受云雾、炊烟等干扰，误报率高，导致消防力量无效出动，浪费人力物力，同时也可能因疲于应对误报而延误真实火情的处置。

信息传递不畅，协同作战能力弱火情信息主要依靠人工上报，传递环节多、速度慢，各部门之间信息共享不及时，难以形成统一高效的指挥调度，影响扑救效率和资源协同。

火势蔓延预测难，决策缺乏数据支撑传统火势预测多依赖经验判断，难以准确模拟不同气象、地形条件下的火势发展，导致扑救策略制定缺乏科学数据支撑，难以实现精准高效扑救。AI数字孪生指挥平台架构

多源数据感知层：全域信息采集整合卫星遥感、无人机巡航（如忻城县部署30台无人机及智能机场，构建8公里立体监测网格）、地面智能哨兵（热成像+可见光双光载荷）、声纹监测设备等，实现“空天地”多维度数据实时采集，覆盖林区重点区域。

AI算法分析层：智能决策中枢搭载自研AI算法，实现烟火识别（准确率超99%，误报率降低95%以上）、物种识别（千级物种识别准确率超99%）、病虫害早期预警（提前2-3个虫期发现）及违规行为（盗伐、非法入侵）智能判读，为指挥决策提供精准数据支撑。

数字孪生可视化层：动态场景仿真构建森林三维数字模型，实时映射林区地形、植被、火险等级等要素，动态模拟火情蔓延路径（如浙江省“AI+森火预警系统”结合气象数据预测火势）、资源调配方案，实现“一张图”可视化指挥。

闭环处置应用层：高效联动响应实现火点精准定位、扑救路线规划、人员联动调度全流程闭环（如北京甲板智慧科技黄河口项目火情响应时间缩短至10分钟内），支持“AI预警—平台派单—地面处置—结果反馈”机制，提升应急处置效率。火情蔓延预测与资源调度优化

多源数据融合的火势蔓延模型工学院郑嫦娥教授团队提出基于多源遥感数据与深度学习的时序预测方法，综合气象、地形与可燃物数据，构建编码器—解码器架构的火灾辐射功率动态预测模型，为野火蔓延动态分析提供独特视角。

数字孪生与火场态势推演基于GIS、遥感数据和实时火场数据构建虚拟"数字森林"，AI模拟火蔓延并测试不同扑救策略效果。如欧盟SFM项目集成多源数据和AI模型，为指挥官提供实时火线、预测蔓延范围及资源位置信息，辅助制定行动方案。

智能路径规划与资源调配AI算法根据火势大小和优先级，为消防队员和无人机规划最安全快捷路径，避开危险区域，并优化消防力量（人员、飞机、车辆）及物资（灭火剂、水源）分配方案，提升应急响应效率。

AI驱动的应急指挥决策支持美国加州林业和消防部（CALFIRE）与AI公司合作，结合气象数据（风速、湿度、温度）和地形数据，在火灾发生后预测其可能的蔓延路径和速度，为疏散居民和部署消防力量提供关键决策支持。案例：浙江“AI+森火预警系统”响应机制

多源感知，构建24小时监测网络综合运用卫星遥感、气象雷达、高空视频监控等感知手段，实现对全省重点林区火点、热点、烟雾的24小时不间断动态监测。智能识别，精准过滤火情误报试运行期间收集23万余张森林火警可见光图像数据、2万余条卫星遥感数据及5000余条合成孔径雷达影像数据，形成25万余条结构化标注记录的高质量火情数据集，投喂给基础视频大模型训练，使模型识别准确率提高到90%以上。极速推送，30秒内直达指