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林业局无人机AI巡查服务项目(核心版) 一句话概括:以“无人机+AI+无人值守机场+监管平台”,实现林区每日巡飞、智能识别砍伐/林地破坏、火情与病虫害预警,形成空天地一体化、7×24小时、全流程闭环的智慧护林体系 。 一、项目定位与目标 - 痛点解决:破解传统人工巡护盲区多、效率低、响应慢、成本高、危险大等难题,尤其适合山地、喀斯特等复杂地形 。 - 核心目标:每日全覆盖巡飞;智能识别砍伐/林地破坏、火情、病虫害,准确率≥95%;火情10分钟内响应,一般隐患≤1小时闭环处置 。 - 成效指标:巡护效率提升60倍+;火情早期发现率≥95%;砍伐/违建发现率100%;病虫害提前1-2个周期预警 。 二、核心系统架构 - 硬件层:无人值守机场(自动起降/充电/数据传输);多旋翼/垂直起降固定翼无人机(载高清可见光、红外热成像、多光谱传感器);4/5G/北斗通信定位模块 。 - AI算法层:烟火识别(热成像+可见光融合,准确率≥96%);砍伐/林地破坏识别(对比历史影像,识别新增裸露地、树量减少、违建);病虫害识别(多光谱分析,如松材线虫病枯木识别率≥85%);地物变化比对(自动标注异常区域) 。 - 平台层:智慧林业监管平台(航线规划、任务调度、实时监控、AI分析、预警推送、工单派发、处置核查、数据存档) 。 三、核心能力与流程 1. 每日巡飞计划:按林区分级设定航线(重点区每日2-3次,常规区每日1次);无人机自主起降、巡航、回传,无人值守 。 2. 智能识别预警 - 砍伐/林地破坏:AI对比历史影像,识别新砍伐痕迹、林地变裸露、新增违建,定位并留证 。 - 防火:红外热成像捕捉异常高温点/烟雾,3公里外识别火源,定位误差≤5米,多级预警。 - 病虫害:多光谱识别叶片光谱异常,生成热力图,区分轻度/中度/重度,提前预警。 3. 闭环处置流程:自动识别→平台预警→工单派发→现场处置→核查结案→数据归档,全程可追溯 。 四、实施要点 - 部署方案:按林区面积与地形,每5-10万亩设1个无人机场,定制航线实现无缝覆盖 。 - 设备选型:重点林区用垂直起降固定翼(续航2-4小时、覆盖50-100平方公里/架次);复杂区域用多旋翼(悬停详查) 。 - 算法训练:基于本地林区样本训练AI模型,提升识别精度与效率 。 - 数据安全:本地化存储+加密
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