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技术赋能森林警务的基础03

AI在森林火灾智能监测与预警中的应用04

AI驱动的火灾风险预测与评估CONTENTS目录05

无人机+AI在森林警务中的实战应用06

AI智慧警务在基层社会治理中的延伸07

AI森林警务的实施成效与未来展望森林警务的现状与挑战01维护林区治安秩序森林警务需打击乱砍滥伐、乱采滥挖、乱征乱占、乱捕滥猎等违法行为，保护森林资源安全，维护林区正常生产生活秩序。森林防火监督管理承担森林防火宣传教育、火源管控、火情早期处置等工作，如绍兴市每日投入超800人次护林员巡山，应对清明祭扫、春耕烧荒等用火风险。保障生态与公共安全森林火灾不仅破坏生态环境、威胁生物多样性，还可能造成人员伤亡和财产损失，森林警务对保障国家生态安全和人民生命财产安全至关重要。服务基层社会治理参与林区矛盾纠纷化解、安全隐患排查等基层治理工作，如黄门镇小河社区通过警务工作促进邻里和谐，降低矛盾纠纷至历史最低值。森林警务的核心职责与重要性传统森林警务模式的局限性人力巡护效率低下，覆盖范围有限传统防火巡查依赖护林员徒步上山，一个山头跑下来至少半天时间，视野窄、盲区多。每公顷森林人工巡检耗时约1.5小时，而火灾蔓延速度可达每分钟30米，导致早期火灾80%无法被及时发现。监测技术滞后，预警响应迟缓传统的人工瞭望塔和卫星监测存在盲区大、发现晚的弊端。过去，火情发现平均滞后30分钟以上；传统监控系统更常将晨雾、炊烟、工业排放误判为火情，年均误报超百起，消耗大量应急资源。信息传递不畅，协同处置困难山林地形复杂，信息传递受阻，存在较多无网络地带，难以实时上传监测数据。传统方法依赖人工分析和层层上报，决策效率低下，难以应对突发火情，跨部门协调困难。人力成本高企，从业者日益减少防火护林工作艰苦繁重，人力成本高企，从业者日益减少。原先需要多名群防力量进行联防联控，难以满足大面积、高强度的森林警务需求。森林火灾防控的严峻形势全球森林火灾发生态势

全球森林火灾发生次数呈上升趋势，2023年较2018年增加了35%，北美和南美地区火灾面积同比增长48%。仅2023年，美国加州森林火灾造成的经济损失就超过120亿美元。传统监测方法的局限性

人工巡检效率低，每公顷森林人工巡检耗时约1.5小时，而火灾蔓延速度可达每分钟30米，导致早期火灾80%无法被及时发现。气象站覆盖存在盲区，全球约60%的森林区域缺乏实时气象监测站。我国森林防火面临的挑战

我国森林覆盖率较高，地形复杂，如绍兴市森林覆盖率超55%，沟壑纵横。清明祭扫、春耕烧荒等传统用火习俗集中，防火压力大。过去依赖护林员徒步巡山，火情发现平均滞后30分钟以上，传统监控误报率高。森林火灾的严重生态影响

森林火灾对生态环境破坏深远，澳大利亚2019-2020年森林大火烧毁约1800万公顷土地，导致约3000只考拉死亡，300万只鸟类受伤，生物多样性受到严重威胁。传统人力治理效率瓶颈基层社区如清水县黄门镇小河社区，因群众构成复杂、矛盾纠纷多，传统需多名群防力量联防联控，人力成本高且治理效果有限。重点区域安全监管难题森林、危险水域等区域地形复杂、交通不便，人力巡护难度大、效率低，存在监测盲区，如夏秋涉水事故、冬春火灾事故易发。突发事件快速响应挑战传统监测预警依赖人工发现，响应滞后，如森林火情平均预警时间滞后30分钟以上，难以及时处置，易导致事态扩大。多源信息整合与共享障碍基层治理涉及治安、消防、民生等多领域数据，信息分散、壁垒严重，缺乏统一平台整合分析，影响决策科学性和及时性。基层社会治理的痛点与需求AI技术赋能森林警务的基础02AI在环境决策支持中的技术优势

大数据处理能力AI能实时分析海量环境数据，如谷歌地球引擎每天处理超过100TB的环境数据，准确识别森林砍伐区域，极大提高决策效率。

预测精度提升AI模型结合多源数据提高预测准确性，例如2023年伦敦采用AI模型预测空气质量，准确率高达92%，提前3天发布预警，减少呼吸道疾病患者30%。

自动化决策支持AI能自动生成决策建议，提高决策效率。如中国2024年国家林业和草原局利用AI技术监测森林覆盖率，准确率提升至95%，较传统方法提高了40%。多源数据融合技术在森林监测中的应用多源数据融合的必要性单一数据源存在监测盲区和精度不足问题，多源数据融合可弥补缺陷，提升火点定位精度与监测全面性，如2023年巴西塞拉多国家公园火灾中，融合多源数据使火点定位精度从±3公里提升至±300米。核心数据来源与融合方法数据源包括卫星遥感（可见光、热红外、雷达）、无人机热成像、地面传感器（温湿度、风速）及历史火灾数据。融合方法涵盖数据预处理（辐射定标、大气校正）、配准优化（光束法平差+ICP算法）、信息层叠（多尺度主成分分析）及融合后处理（模糊C均值聚类）。典型应用案例与成效澳大利亚联邦消防局“FireAlert”系统融合L1C数据、Sentinel-1雷达与无人机热成像，使维多利亚州火灾检测成功率从62%提升至96%；美国“FireMapper”平台整合MODIS、GOES卫星与无人机网络，将火场蔓延速度预测误差从±35%缩小至±8%。面临的技术瓶颈存在传感器协同（观测几何、光谱响应差异导致配准误差）、数据处理效率（每小时30GB数据处理延迟达12分钟）及数据标准化（缺乏统一热红外数据分类标准）等挑战，影响实时监测与跨国数据共享。深度学习算法在火点检测中的突破01标注数据驱动模型精度提升实验证明，包含1000个标注火点的训练集可使检测精度提升18%。数据增强技术如几何变换（旋转8°）、光谱扰动（±0.2NDVI）等能进一步提高模型泛化能力。02多模态融合算法架构创新采用特征金字塔网络（FPN）+注意力机制，有效融合多尺度特征并自动关注火灾区域关键特征。多模态融合策略涵盖数据层（多传感器特征张量拼接）、特征层（门控机制控制信息流）和决策层（加权投票机制）。03复杂环境下的算法适应性改进针对东南亚季风区高湿度导致热红外信号衰减（3μm波段信号强度降低42%）问题，通过引入湿度校正因子解决。设计双流网络结构，基础流处理低分辨率全色影像，高分辨率流处理无人机热红外数据。04检测精度与效率的显著提升目前最先进的深度学习算法如Transformer+YOLOv5的火点检测精度已达到89%。绍兴市“AI+森林防火”系统依托多模态融合大模型，实现“烟、火、光、声”等多维迹象秒级识别，初期火灾识别准确率超98%。本地实时AI分析，提升响应速度AI网关搭载高性能AI算力芯片，可部署明烟明火识别算法，通过实时分析摄像头画面，精准感知林区起火情况，并实时定位、告警，实现火灾隐患的早期发现和快速响应。多源传感器数据融合，丰富监测维度网关具有丰富接口，可一站式对接AI瞭望摄像头、温湿度传感器、测风仪等设备，通过本地AI智能分析环境温湿度、风速、气体成分等数据变化，预测火灾隐患风险，为森林防火提供多维度数据支持。工业级品质保障，适应恶劣环境采用工业级元器件选型，通过严苛耐高低温可靠性测试，无惧户外恶劣环境，保障监测系统在森林复杂环境下持久可靠运行，确保监测数据的连续性和稳定性。边缘计算与AI网关的技术支撑AI在森林火灾智能监测与预警中的应用03智能监测与早期预警技术原理

可见光+热成像双光谱识别在高点部署高清摄像头，可见光模式下AI算法（如计算机视觉CV）实时分析视频流，识别烟雾的形态、颜色、扩散特征；热成像模块可探测肉眼不可见的异常高温点（火点），实现夜间或烟雾不明显时的监测。

深度学习模型训练与优化通过对海量森林火灾图片和视频进行训练，AI模型能准确区分“火灾烟雾”与“云雾”“雾霾”“炊烟”等干扰项。如浙江省收集23万余张森林火警可见光图像等数据，形成25万余条标注记录，投喂给基础视频大模型训练，使识别准确率提高到90%以上。

多源数据融合分析综合运用卫星遥感、气象雷达、高空视频监控等感知手段，结合环境温湿度、风速、气体成分等数据，通过AI算法本地实时分析，预测火灾隐患风险，实现对森林区域火点、热点、烟雾的24小时不间断动态监测。可见光+热成像双光谱识别系统

01双光谱协同监测技术原理系统通过高点部署的高清摄像头，可见光模式利用计算机视觉（CV）算法实时分析视频流，识别烟雾的形态、颜色、扩散特征；热成像模块则探测肉眼不可见的异常高温点（火点），实现夜间及低能见度环境下的有效监测。

02深度学习模型的精准识别能力通过对海量森林火灾图片和视频训练，AI模型能准确区分“火灾烟雾”与“云雾”“雾霾”“炊烟”等干扰项。如浙江省“AI+森火预警系统”经25万余条结构化标注记录训练，模型识别准确率达90%以上，大幅降低误报率。

03全天候实时监测与快速响应系统实现7x24小时不间断自动监测，一旦检测到疑似火情，可在10秒内自动生成报警信息，通过App、短信等推送至相关人员，并自动定位火点经纬度，调取最近摄像头跟踪放大确认，为“打早、打小、打了”提供关键技术支持。深度学习模型的火情识别原理通过对海量森林火灾图片和视频进行训练，AI模型能够学习烟雾的形态、颜色、扩散特征以及火点的热红外特性，从而极其准确地将“火灾烟雾”与“云雾”、“雾霾”、“炊烟”等干扰项区分开来。多模态数据融合提升识别精度采用可见光+热成像双光谱识别技术，结合深度学习算法，实现对林区起火情况的精准感知。例如，绍兴市“AI+森林防火”系统依托多模态融合大模型，对初期火灾识别准确率超98%。高质量数据集训练降低误报率浙江省收集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，有效降低误报率。动态优化与自我学习持续改进结合大模型自我学习能力，将每一次火情处置的数据反哺模型进行优化，推动在复杂天气、地形条件下不断降低误报率、提升准确率，适应不同时段、天气、地形及植被类型下的森林火情识别需求。深度学习模型的火情识别与误报控制浙江省"森林火灾智能预警系统"案例系统部署与覆盖情况浙江省在全省部署了数千个双光谱监控摄像头，覆盖了大部分重点林区，构建起全方位的智能监测网络。核心技术与AI作用系统集成可见光+热成像双光谱识别技术与深度学习模型，可精准区分火灾烟雾与云雾、炊烟等干扰项。一旦检测到疑似火情，10秒内自动生成报警信息，推送至各级护林员和管理人员手机，并自动定位火点经纬度，调取最近摄像头跟踪确认。系统优化与数据支撑试运行期间，针对前端监测结果误报率高的问题，浙江省收集了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，使模型识别准确率提高到90%以上。预警信息传递与处置机制建立预警信息"一键直达"系统，通过浙政钉消息、手机短信等多种方式，30秒内将预警信息推送至各级指挥中心。经复核确认为森林火情的，立即启动"1618"救援指挥体系，通知属地乡镇森林扑火队伍第一时间赶赴现场，调度无人机开展空中侦察，省市县乡四级建立临时钉钉群共享信息，实现火情发现、核实、处置高效衔接。应用成效与持续改进该系统实现了火情"打早、打小、打了"，平均预警时间比传统方式提前30分钟以上，多数火情在蔓延成灾前被扑灭。自2025年四季度开始建设，2026年初试运行以来，全省未发生森林火灾。同时结合大模型自我学习能力，每一次火情处置数据均反哺模型优化，推动在复杂天气、地形条件下不断降低误报率、提升准确率。美国加州ALERTCalifornia系统应用

系统核心监测手段加州林业和消防部（CALFIRE）与AI公司合作，利用由AI驱动的摄像头网络（ALERTCalifornia系统）和固定翼飞机上的红外传感器进行森林火灾监测。

AI多维度应用功能AI技术不仅能识别火情，还能结合气象数据（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。AI驱动的火灾风险预测与评估04火灾风险预测的技术原理与模型

多源数据融合技术整合历史火灾数据、实时气象数据（降水量、气温、风速）、植被干燥度（卫星遥感监测）、地形地貌及人类活动数据（如靠近道路、居民区的区域风险更高）等多维信息，构建全面的风险评估数据集。

核心机器学习算法主要采用随机森林、神经网络等机器学习算法，通过对海量历史数据的训练，识别火灾发生的关键影响因素及其权重，建立高精度的火险预测模型。

动态火险等级地图生成AI模型能够基于实时输入数据，动态生成未来几天内不同区域的“火险等级地图”，直观显示高风险区域，为森林防火资源调配和预防措施制定提供科学依据。

模型优化与自我学习结合大模型自我学习能力，将每次火情处置的实际数据反哺模型进行持续优化，不断提升在复杂天气、地形条件下的预测准确性，降低误报率。多维数据融合的火险等级地图生成多源数据采集与整合整合历史火灾数据、实时气象数据（降水量、气温、风速）、植被干燥度（卫星遥感监测）、地形地貌及人类活动数据（如靠近道路、居民区的区域），构建全面的火险评估数据集。机器学习算法模型构建利用随机森林、神经网络等机器学习算法，对多源数据进行深度分析，生成高精度的“火险等级地图”，动态显示未来几天内不同区域的火险等级。澳大利亚火险预测应用案例澳大利亚科研机构在火灾季利用AI模型预测未来几个月的火灾风险，帮助政府提前分配资源，将消防队伍和设备预先部署到高风险地区，并规划计划性烧除区域以减少可燃物载量。澳大利亚火灾季风险预测与资源调配火灾季风险预测模型构建澳大利亚科研机构利用机器学习算法（如随机森林、神经网络），分析历史火灾数据、实时气象数据（降水量、气温、风速）、植被干燥度（通过卫星遥感监测）、地形地貌及人类活动数据等，生成高精度的“火险等级地图”，动态显示未来几天内高风险区域。预测模型的核心应用方向该模型在火灾季能够预测未来几个月的火灾风险，为政府提前分配消防资源提供科学依据，例如将消防队伍和设备预先部署到高风险地区，并规划计划性烧除（可控燃烧）的区域，以减少可燃物载量。资源调配的实践成效通过AI模型的风险预测，澳大利亚在火灾季实现了消防资源的精准前置和高效调配，提升了对森林火灾的整体防控能力，有助于在火灾发生前做好充分准备，最大限度降低火灾损失。多源数据融合的预测模型AI通过机器学习算法（如随机森林、神经网络），融合历史火灾数据、实时气象数据（风速、湿度、温度）、植被干燥度（卫星遥感监测）及地形地貌等多维信息，构建高精度火险预测模型。动态火险等级地图生成AI模型可生成动态的“火险等级地图”，显示未来几天内不同区域的火险等级，为资源调配和防控措施提供精准指引，如澳大利亚在火灾季利用AI预测高风险区域并提前部署消防力量。火场蔓延趋势实时推演结合实时火情数据与环境参数，AI能动态预测火灾蔓延路径和速度。例如美国加州林业和消防部（CALFIRE）利用AI驱动系统，在火灾发生后快速预测蔓延趋势，为居民疏散和消防力量部署提供关键决策支持。AI在火灾蔓延路径与速度预测中的作用无人机+AI在森林警务中的实战应用05无人机低空巡查与AI火点识别

01无人机巡查：构建空中立体防控网络通过预设航线规划，无人机可对林区进行“地毯式”扫描，覆盖重点村屯、进山卡口、散坟集中区等高危区域，大幅提升巡查效率，较传统人工徒步巡护视野更广、盲区更少。如兴宁区演练中，无人机累计飞行18架次、总时长210分钟，高效覆盖6个重点村屯。

02AI智能识别：秒级响应与精准定位无人机搭载AI识别模块，可实时分析视频流，精准识别明火、烟雾，区分祭祀烧纸与农事用火等不同火情场景。从发现疑似火点到报警，全程不超过3秒，并能自动锁定位置、判定风险等级，同步推送至地面人员，实现“早发现、早核实、早处置”。

03无人值守基站：7×24小时自动化运行无人机智能基站可实现自动起降、巡航、返航充电，无需人工干预，每日可自动多次升空巡查，尤其适用于节假日等重点时段加密巡查，改变“飞手带着无人机到处跑”的传统模式，保障监测系统全天候可靠运行。

04空地联动：提升应急处置效率无人机与地面护林员、卡口检查站形成“空地一体”防火网络。AI识别火点后，指挥中心可通过机载喊话器实时警示，并调度附近护林员赶赴现场；同时，无人机热成像镜头可进一步确认火源，回传坐标、截图等信息，为快速处置火情提供关键支持。无人值守基站与自动巡航系统

无人值守基站的核心功能无人值守基站可7×24小时待命，支持无人机自动起降、充电，实现“基站固定+无人机巡航”的全天候监测模式，改变传统“飞手携带无人机移动作业”的低效方式。

自动巡航的智能规划与执行系统可预先规划巡查航线，无人机按设定路线对进山卡口、散坟集中区、林区边缘等高风险点位进行“地毯式”扫描，支持多架次协同作业，覆盖范围广、效率高。

空地联动与快速响应机制无人机巡航时搭载AI识别模块，实时回传视频至指挥中心，发现疑似火点或违规行为后，3秒内触发告警并推送至地面护林员手机端，形成“空中监测-智能识别-地面处置”的闭环。

实战应用与效能提升以兴宁区为例，无人机自动巡航系统在节日期间累计飞行18架次、210分钟，覆盖6个重点村屯，火情识别准确率超预期，与地面巡查形成“空地一体”防火网络，大幅提升应急响应速度。兴宁区无人机防火实战演练案例演练背景与目标针对清明节、“三月三”等节日森林防火关键期，兴宁区应急管理局联合相关公司组织无人机低空巡查实战演练，旨在检验无人机航线规划、AI火情识别及无人值守基站自动起降等关键环节，筑牢节日防火“空中防火墙”。演练核心流程与技术应用演练实现从航线规划、手机App联动，到人工智能识别火点与人流，再到无人值守基站自动起降的无缝衔接。无人机按预设路线对重点村屯高风险点位展开“地毯式”扫描，AI识别模块可快速识别明火、烟雾、进山人员及车辆，从发现到报警全程不超过3秒。典型场景处置与成效演练中，无人机飞越农田与林区交界处时，AI系统成功识别疑似火点（燃烧桔梗堆），自动锁定位置、判定风险等级，并通过机载喊话器警示，同时推送信息至护林员手机端，确保地面人员第一时间核实处置。当日累计飞行18架次、总时长210分钟，覆盖6个重点村屯。无人值守基站与常态化应用无人机智能基站可7×24小时待命，自动起飞巡航、返航充电，改变“飞手携带无人机跑动”模式。此次演练验证系统运行稳定，识别准确率超预期，无人机常态化巡护机制将在节日期间正式启动，与地面力量形成“空地一体”防火网络。河北省"智慧海陀"防火监测系统

系统部署与关键设备大海陀国家级自然保护区组建"智慧海陀"数字化综合管理平台，配备29个重点卡口监控、22个语音提示杆、28个预警监控监测设备，分布在保护区关键点位。

AI火情识别与预警机制防火预警系统通过AI算法，一旦出现疑似火情，系统自动预警，监控员可通过固定监控摄像头快速查看实时影像，并利用智能终端"一键喊话"调度附近护林员现场确认。

护林员手持巡护终端应用每名护林员配备手持巡护终端手机，可实时定位位置，遇突发情况能将照片、视频、语音及文字回传到系统，实现信息即时交互。

无人机协同火情复核与应急响应若疑似火情出现在高地或密林，工作人员启用无人机飞往预警地近距离观察，指挥中心研判即时回传结果；证实火情后快速启动应急预案，果断处置。

系统监测成效与覆盖范围借助平台气象预报、自动识别火情、自动报警等功能，已实现对保护区80%以上区域火情和动物活动轨迹的全天候全方位实时监测，达成监测指挥"一张图"。AI智慧警务在基层社会治理中的延伸06清水县AI智慧管理系统功能与架构

系统核心功能模块开发森林防火警示、车辆违规停放等24项实战功能，覆盖安全生产、治安管理等多方面，实现对人、事、物的智能管控。

多维度立体防控体系联合属地党委、政府和电信公司，打通信息壁垒、整合共享资源、研发场景模型，构建多维度立体防控、全要素智慧预警的管理系统。

实战应用效能提升有效缓解安全生产、治安管理压力，提升乡村治理智能化水平，实现“人力治理”向“智力治理”转变，原先需多名群防力量，现仅需一名民警和一名社区工作人员值班。智能识别与实时预警AI智慧管理系统通过视频监控，能迅速识别靠近危险区域的人员，如深水区域、高压电区域等，并立即发出预警提示，为应急处置争取时间。快速响应与高效处置预警信息发出后，民警和社区工作人员可第一时间前往现场处置。例如，黄门镇小河社区2名小孩在深水区域玩耍，巡逻民警仅用2分钟到达现场；4名小孩欲爬杆取风筝，民警30秒赶到劝离。季节性风险精准防控系统可针对不同季节特点进行监测，夏秋季节重点防范涉水事故，冬春季节重点监测火灾事故，凭借先进技术实现对特定季节高风险事件的有效预防。危险区域入侵预警与应急处置"十小警务"与AI技术的融合应用AI赋能小探头，构建智能防控网通过部署多维度立体防控的AI智慧管理系统，开发森林防火警示、车辆违规停放等24项实战功能，实现对人、事、物的智能管控，变“人力治理”为“智力治理”。AI助力小提醒，实现安全隐患秒级预警AI智慧管理系统能迅速识别靠近危险区域的人员并触发警报，如黄门镇小河社区后川河2名小孩进入深水区域，系统发出预警后，巡逻民警2分钟到达现场；4名小孩欲爬杆取风筝，民警30秒赶到劝离。AI支撑小研判，提升治安管理精准度结合AI系统采集的大数据进行分析研判，如黄门派出所今年以来召开治安分析研判会8次，形成辖区案情分析、交通隐患等研判报告3篇，整改安全隐患12处，提升基层治理智能化水平。婚恋家庭纠纷调处工作法创新

“三次进门”主动介入机制首次进门排查摸底，了解纠纷根源与当事人诉求；二次进门疏导劝解，针对性开展情感沟通与矛盾化解；三次进门跟踪回访，巩固调处效果并提供持续帮扶，形成闭环管理。

“三个十天”分级处置流程前十天快速响应，接到线索后立即介入并完成初步调查；中十天集中调处，组织专业力量制定方案并推动化解；后十天巩固回访，确保矛盾不反弹，有效预防纠纷升级。

AI智慧警务协同赋能依托AI智慧管理系统大数据分析，自动识别婚恋家庭矛盾高发区域及风险人群，提前预警并推送至社区民警，结合“十小警务”中的“化解小矛盾”“落实小帮扶”，提升调处精准度与效率。

典型案例与实践成效清水县黄门镇下成村夫妻因长期分居产生矛盾，社区民警通过“三次进门+三个十天”工作法，上门疏导劝解，促进夫妻关系回归正常。该方法入选中共中央政法委纪念“枫桥经验”60周年典型案例。AI森林警务的实施成效与未来展望07AI技术提升森林警务效率的数据分析

火情预警时间大幅缩短浙江省"森林火灾智能预警系统"实现火情平均预警时间比传统方式提前30分钟以上，多数火情在蔓延成灾前被扑灭。

人力成本显著降低清水县黄门镇小河社区AI智慧管理系统使原先需多名群防力量进行的联防联控，转变为仅需一名民警和一名社区工作人员值班，实现"人力治理"向"智力治理"转变。

火情识别准确率高绍兴市"AI+森林防火"系统对初期火灾识别准确率超98%，能有效过滤焚烧秸秆、工业烟囱排放、晨雾等干扰因素，大幅降低误报率。

监测覆盖范围与响应速度提升河北省大海陀国家级自然保护区借助"智慧海陀"平台实现对保