何永彪
（山西省吕梁市交城县林业局 山西吕梁 030500）
1 精准林业的概念及其发展意义
1.1 发展精准林业的长远意义
随着我国社会经济的快速发展，林业作为国民经济的重要组成部分，在经济建设中发挥着不可替代的重要作用。当前国民经济建设进入一个全新的阶段，对林业领域提出了更高的要求，林业工作面临着新的形势及新的挑战。习总书记也指出，现代林业既要绿水青山，更要金山银山，因此如何高效地发挥林业的最佳生态功能，精准林业正是基于此而产生的一种现代林业技术体系，是林业领域的发展趋势。
1.2 精准林业的概念
精准林业主要是指将先进的科学技术应用于林业领域之中，比如林木遗传工程、数据通讯、传感器技术等，以实现林业管理的一体化、信息化、数字化。在精准林业中，精确的计算和监测森林生长技术核心，这对于精准林业对提高林业领域管理工作效率具有重要意义。
近年来我国政府逐渐认识到精准林业对林业领域发展的积极作用，采取了一系列积极的措施，如“863：计划，将精准林业研究放在重要地位，并且取得卓越的研究成果。但是由于我国精准林业起步较晚，其发展目前仍然处于一个初级阶段，加强技术研发，努力推动精准林业发展不可懈怠。
2 精准林业的可持续发展
（1）我县国土总面积1826.47km2，县边境线总长227.25km。地处山西中部，吕梁山东侧晋中盆地西部边缘，东邻清徐县，南接文水县，西连离石市，西北与方山县相邻，正北与娄烦、古交毗邻。全县林业用地153890.77hm2，占土地总面积的84.25%。全县森林覆盖率为54.58%，林木绿化率为72.17%。
（2）从全县土地利用及其森林资源分布情况来看，林地资源地域性广，林地资源比例高，根据整合汇总后的2009 年基数统计，全县土地总面积182648.98hm2，其中：林业用地面积153890.77hm2，占土地总面积的84.25%；比全省平均水平高。
（3）随着我县经济社会的快速发展，长期以来由于只注重管理、不注重基础性工作，一直没有编制过林地保护利用规划，致使林地管理无法做到统筹规划、科学管理，定量控制、定额管理，突出重点、强化效益。由于缺少统一规划，林地保护利用存在顾此失彼，不合理的征占用林地，一定程度上破坏了生态长远的发展需要，随着生态县建设的不断推进，如何加强依法保护和合理利用林地资源的管理，已成为本县林业主管部门一项十分紧迫的任务。林地资源是不可再生资源，要从源头抓起，因此，迫切需要一个统一的规划，依法履行林地资源管理，科学合理的规划林地保护与利用，保障林业的可持续发展和生态安全，实现生态、社会、经济效益的有机统一。
3 国内精准林业信息化发展遇到的问题和对策
（1）据联合国粮农组织最新公布的《2015 年全球森林资源评估报告》显示，从1990 年到2015 年，全球森林面积净减少19.35亿亩。而中国的森林面积由20 亿亩增加到31.2 亿亩，净增加11.2 亿亩，成为全球森林面积增长最多的国家。但是由于我国人口规模大，森林面积人均与世界相比差距不小。
（2）众所周知，林业具有生产周期长、区域大、干扰多、条件复杂的特点，这对精准林业信息化发展是一个重大挑战，但是林业的这些特点也凸显了发展精准林业的重要性，即便存在困难，也要迎难而上。
（3）目前国内精准林业信息化发展受到多种问题的影响，但其面临的主要问题主要表现在以下两个方面：首先，起步晚，计算机应用范围较窄，林业整体信息化水平不高。其次，项目起点低，资金短缺，专业人才不足。以上两个主要问题是我国精准林业信息化发展面临的重大阻碍，应当切实采取措施予以解决。
（4）笔者认为，解决国内精准林业信息化发展遇到的问题，应着重做到以下几点：①应制定完善的精准林业信息化发展总体目标，在总体目标的指导下有序的开展。②要从国内精准林业信息化发展实际情况出发，全面规划，分布实施，建设林业信息管理平台。③应增大投资，加强技术研究，努力培养专业人才。
4 人工智能应用于精准林业的必要性
人工智能技术（AI）是在社会信息化进程不断加快的形势下产生的，是一门知识工程学。人工智能技术通过对人脑的行为如演绎、语言、视觉辨别等进行模仿，能够最大限度的提升计算机技术在实际运用中的价值。精准林业的长期发展，离不开3S 技术、信息技术、可变量控制技术等，而以上技术正是人工智能的核心。可以说人工智能技术是推动精准林业发展的核心动力，将人工智能技术应用于精准林业是大势所趋。
5 人工智能在林业专家系统中的应用
目前，人工智能技术在国内林业中的应用范围不断扩展，典型代表如林业信息采集系统、林业预测支持系统、林业专家系统等。本文主要以林业专家系统为例，着重探讨了人工智能技术的应用。
5.1 林业专家系统的模型构成
与一般专家系统相比，林业专家系统的工程库中储存的知识更多，为林业信息决策方面提供的参考更为权威。
以软件结构为标准，对林业专家系统进行分类，可分为数据库系统、知识工程库系统、控制系统、解释系统、推理系统、数据模型分析系统、知识处理系统等几个主要子系统。其中，推理系统的处理主要由推理机完成，并且将人工智能程序嵌入推理软件的程序端口可以进行升级。解释器主要是对专家系统和用户界面之间的交流进行翻译。
5.2 林业专家系统运行原理
依托人机界面，专家、用户计算机之间可以流畅的进行通信交流，并可以对用户使用进行指导，迅速的将处理后的决策结果输出。专家通过交互界面将相关知识输入到计算机，计算机通过内部系统处理相关知识，并把它知识工程库。知识工程库与数据库之间的交换由推理机完成，推理机持续积累判断经验，向用户提供可靠的决策信息。用户将特定的需要求解的数据格式输入系统，解释器和数据模型对输入的数据进行分析，由推理机完成模糊求解，尽可能的为用户提供可靠的答案。人工智能的思维模式与推到过程是系统运行过程中采用的主要机制。
5.3 人工智能因素
另外人工智能的因素也是林业专家系统的模型库不可忽略的。模型的基本应用知识应包括在模型库管理系统中，模型库必须具有自己的知识库和推理机构才是智能化。在知识库、推理机、模型库系统的共同作用下，不断提升模型库系统的能力，协助用户对问题进行识别，从模型库中挑选最佳的求解模型。在系统运行时，模型之中也会嵌入林业专家系统，可将其视为一类特殊的模型，林业专家系统有利于改善林业数据库系统结构。
6 结语
随着政府对精准林业的投资不断加大，我国已经建立了一大批精准林业示范基地，精准林业正向规模化、可持续化发展。在此基础上，我们应进一步加快建设精准林业信息资源，积极将先进的计算机技术应用于精准林业之中，以保障林业信息化健康、有序发展。
