Earth Notes： AI 与林业

快速阅读: 据《KNAU 亚利桑那州公共广播电台》最新报道，研究团队结合人工智能与激光雷达技术，开发出能高精度识别树种的模型，助力复杂林业问题解决。该技术可大幅提升偏远地区森林普查效率，降低成本。

人工智能正在逐步融入生活的方方面面，甚至延伸到了科罗拉多高原的林业领域。在北亚利桑那大学，由安德鲁·桑切斯·梅阿多带领的研究团队，正将人工智能模型与激光雷达（激光探测及测距系统，简称“激光雷达”）技术巧妙结合，尝试解决复杂的林业问题。

激光雷达通常通过飞机搭载进行部署，向森林上空发射激光束，同时收集反射信号，生成被称为“点云”的三维图像。为了更好地解析这些视觉数据，研究团队采用了专为视觉分析设计的人工智能模型——卷积神经网络。这一模型经过训练后，可以精准识别点云所代表的内容，例如不同树种的分类以及森林结构的测量工作。研究团队选定了一块位于蓝岭水库南侧莫戈隆悬崖的3000英亩混交林作为初始训练区域。这片区域坐落在盐河与弗尔德河的源头，对于森林疏伐、生态恢复以及水质管理具有重要意义。然而，识别这片森林中的七种主要树种并非易事，即便是经验丰富的现场观察员也时常难以区分道格拉斯冷杉和白冷杉等树种。令人惊叹的是，这套人工智能模型已经能够以超过90%的准确率成功辨别这些树种。

完成某一区域的训练后，研究团队运用一种名为“迁移学习”的技术，在另一片全新森林中检验模型的表现，从而进一步提升其精确度并扩展其识别范围。未来十年内，这种人工智能模型有望大幅加快对偏远地区森林资源的普查速度，同时显著降低相关成本，其普查规模将远超传统基于地面调查的方法。

这篇《地球笔记》由黛安娜·霍普撰写，由KNAU与北亚利桑那大学的可持续社区项目联合制作。

(以上内容均由Ai生成)