林业有害生物防治是森林资源管理的核心环节，传统的依赖人工巡查与周期性化学防治的模式存在监测滞后、防治粗放、成本高昂及环境风险等问题。随着物联网、人工智能、大数据分析与遥感等技术的发展，智能监管技术为构建精准、高效、可持续的有害生物综合管理（IPM）体系提供了关键技术支撑。本文旨在系统阐述智能监管技术在林业有害生物监测预警、识别诊断与精准防治三个关键环节的应用模式、技术构成及实践成效。
一、基于多源感知的智能监测预警体系
智能监测预警体系的核心在于构建“空-天-地”一体化的立体感知网络，实现对林区环境与生物因子的实时、连续、自动化数据采集，并利用数据分析模型实现早期预警。
1. 地面物联网传感网络部署
在林区关键节点布设由各类传感器组成的监测站，持续采集温度、湿度、光照、土壤含水量等微环境数据，以及通过声学传感器捕捉特定害虫（如天牛、小蠹虫）取食或飞行发出的特定声纹，或通过性信息素诱捕器结合自动计数装置监测成虫发生动态。这些数据通过低功耗广域网（LPWAN，如LoRa、NB-IoT）或蜂窝网络实时传输至云端数据中心。例如，针对松材线虫病媒介昆虫松墨天牛，集成了气象传感与诱捕计数的智能监测点，可实现对成虫羽化高峰期和活动规律的精准把握，为防治窗口期确定提供依据。
2. 遥感与航空遥感技术应用
卫星遥感（如多光谱、高光谱影像）和无人机遥感实现了大范围、周期性的森林健康状态普查。受害林木在可见症状出现前，其叶片的叶绿素含量、水分状态等生理参数已发生变化，导致其在近红外、红边等波段的光谱反射特征出现异常。通过深度学习算法（如卷积神经网络）对时序遥感影像进行分析，可以自动识别并定位疑似受害木或受害片区，实现早期发现。无人机平台机动灵活，可搭载高分辨率相机或激光雷达（LiDAR），对卫星识别出的重点区域进行详查，获取单木尺度的精细信息，显著提升监测的时空分辨率与精度。
3. 大数据分析与预测模型构建
汇聚历史病虫害发生数据、实时监测数据、气象数据、林分结构数据及地理信息数据，构建病虫害发生发展预测模型。利用机器学习算法（如随机森林、支持向量机、长短时记忆网络LSTM）挖掘病虫害暴发与多种环境驱动因子之间的复杂非线性关系，实现对未来一段时间内病虫害发生概率、潜在扩散范围及风险等级的预测预警，为防治决策提供前瞻性指导。
二、基于人工智能的精准识别与诊断平台
准确识别有害生物种类并评估危害等级，是采取正确防治措施的前提。智能识别诊断平台降低了对此领域专家经验的过度依赖，提升了基层鉴定的效率和准确性。
1. 图像智能识别技术
开发基于深度学习的移动端或Web端应用程序，用户通过拍摄受害林木的叶片、枝条、虫体或蛀孔等部位的照片，系统即可自动识别病虫害种类。该技术的核心是经过大规模标注图像数据集训练的分类模型。例如，针对中国常见的林业害虫（如美国白蛾、松毛虫、春尺蠖等）和病害（如松疱锈病、杨树溃疡病等）。
2. 多源信息融合诊断系统
更高阶的诊断系统不局限于图像分析，而是采用多源信息融合策略。系统综合调用用户上传的图像、拍摄地点的GPS信息、该区域的实时及历史气象数据、林种信息等，通过知识图谱或更复杂的决策模型进行综合推理诊断。这种系统能有效解决“同症异害”（不同病虫害导致相似症状）和“同害异症”（同一病虫害在不同环境条件下表现不同）的难题，诊断结论更为可靠。
3. 远程专家系统与知识库
平台后端连接庞大的病虫害知识图谱和防治案例库，在前端自动识别的基础上，为用户推送详细的生物学特性、发生规律、生态学影响及推荐的综合治理方案文本与视频资料，成为一线工作人员的“随身专家”。
三、基于决策支持的精准靶向防治干预
智能监管的最终目标是指导防治行动从粗放式向精准化、绿色化转变，实现减药增效与生态保护。
1. 精准施药指导
基于监测预警系统生成的“病虫害分布与风险等级电子地图”，可指导地面机械或植保无人机进行变量施药。无人机飞防系统能够根据预设地图，自动调整在不同风险区域的飞行轨迹、悬停时间及喷药量，实现“按需给药”，大幅减少农药使用总量和非目标区域的环境暴露。
2. 生物防治增强
智能监测数据可用于优化生物防治策略。例如，通过精准预测害虫成虫发生高峰期，指导最佳天敌昆虫（如赤眼蜂、瓢虫）或病原微生物（如白僵菌、苏云金杆菌）的释放时机与点位。利用无人机释放天敌昆虫或菌剂，并结合传感器网络监测释放后的定殖与控害效果，形成闭环管理，提升生物防治的可靠性与效率。
3. 智能物理防治与生态调控
智能诱捕装置（如配备图像识别和自动计数功能的诱捕器）能够选择性诱杀目标害虫，并通过网络上报虫口密度数据，动态评估防治效果并调整诱捕策略。同时，长期积累的多维度数据有助于分析病虫害暴发与林分结构、树种配置、生态环境之间的关系，从而为营造抗性林分、优化森林生态系统结构等长效生态调控措施提供科学依据。
总结与展望
智能监管技术通过集成自动化监测、智能识别诊断与数据驱动决策，正深刻变革林业有害生物防治的作业模式。实践表明，该技术体系能够显著提升早期发现能力、诊断准确性、防治时效性和资源利用效率，同时降低环境污染风险，是推动林业可持续发展的重要技术路径。未来的发展需进一步攻克复杂地形下传感网络全覆盖、多模态数据深度融合分析、边缘计算与云计算协同、以及系统成本优化等挑战，以促进该技术在更广范围内的规模化、标准化应用。
（文字整理：段佳丽）
10个月宝宝每天需要喝多少奶粉？
