森林、草原和湿地作为自然界的重要生态系统，扮演着维护生物多样性、保障水土稳定及调节全球气候的重要角色^[1−2]。自20世纪80年代开始，中国在全国范围内对土地、森林、草原与湿地等自然资源进行了系统的清查，积累了大量调查数据，有力地推进了生态文明建设和经济社会的发展进程^[3]。然而，当前林草资源的监测活动多依赖于不同格式的监测数据，其精度差异导致数据的一致性和可比性面临挑战^[4]，亟须增强数据标准化及互操作性研究。此外，这些富含时空特性的数据在有效集成、处理与分析方面存在难度，其应用受限于数据存储与传输效率、数据处理与分析算法的精度。

传统的遥感、无人机、地面站及人工采样等监测方式各有优势，但面对林草监测的多元化需求，如何融合这些独立数据以服务于不同林草管理业务，成为提升监测效能的关键。因此，构建能够适用林草不同应用场景的多感合一技术体系是现阶段亟须解决的关键问题。多感合一技术体系需整合多种监测技术，覆盖广泛的时空尺度，确保对林草资源的全面监控，多感合一体系一方面充分发挥单一设备的多功能性，辅以AI智能支撑，使其能够适应不同的林草监管需求，提升设备利用率并降低感知投入。另一方面在林草业务场景中，通过多元感知设备设施统一协同，汇聚多元物联感知信息，实现数据的多元集成融合、深度与广度数据分析，从庞大数据集中挖掘出关键信息与趋势，为林草科学决策奠定基础。林草多感合一实现了对森林和草原的全面监测与管理，未来这一技术将在森林防火、病虫害监测、生态保护等领域展现出广阔的应用前景。在森林防火中，多感合一设备能够实时监测温度、湿度、烟雾等参数，及时预警火灾风险，提高防火效率。在病虫害监测中，该技术通过图像识别、声音分析等手段，快速识别病虫害类型，为精准防治提供科学依据。在生态保护方面，多感合一设备实现对植被生长、土壤湿度等生态指标的长期监测，助力森林、草原生态系统保护和发展。未来，林草多感合一技术将继续深化多元信息融合，推动单一设备在复杂生态场景中的智能化应用，为生态文明建设提供强有力的支撑。

1.   研究方法

近年来，林草资源管理中的调查、观测、预测、监测的发展，正在从单一管理领域向多业务交叉融合的方向转变，从单资源、生态系统向区域多资源、系统整体性研究转变，观测手段也从地基定位观测向天、空、地立体化协同观测转变^[5−7]，对感知手段、系统集成、数据融合、数据分析等方面的要求越来越高。

1.1   构建思路

多感合一体系的核心在于“四位一体”的方法体系，即系统调查、观测试验、预测模型、监测评价的综合运用。这一体系旨在通过长期连续的观测试验，揭示林草资源动因机制，为资源管理和保护提供科学支撑。多感合一体系具体见图1所示。

图  1  天、空、地、人四位一体化林草监测调查方法体系

Figure  1.  Integrated forest and grassland monitoring and investigation method system of sky air earth human integration

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系统调查作为“四位一体”的基石，通过定期调查抽样统计，全面摸清林草资源的家底^[8−9]，为资源管理提供基础数据。观测试验侧重于通过实时监测和实验分析，揭示林草资源动态变化的规律。预测模型基于多因子要素，运用先进的模型模拟技术对林草资源的未来发展趋势进行预测。监测评价侧重于对林草资源变化进行评价和评估^[10]，为资源保护和管理提供决策依据。

为全面揭示林草资源在陆地表层的综合分异特点，深入探索各要素间的耦合关系、变化趋势和动因机制，本研究提出构建天、空、地、人一体化的监测体系，结合卫星遥感、无人机观测、地面监测和人工调查等多种技术手段，实现从宏观到微观、从天空到地面的全方位、多角度监测。

具体而言，卫星遥感监测覆盖林草全域，提供大范围、高精度的生态数据，如资源类型、植被覆盖等；无人机则针对重点区域进行精细监测，以获取更为详细和准确的信息；地面监测深入林草生态系统的核心区域，进行实时、连续的监测，获取土壤、水文等数据；人工调查作为补充，结合专业人员的实地调查和经验判断，可提供更为全面细致的数据。

1.2   架构设计

在整体架构设计上，多感合一林草生态感知体系遵循“多源物联信息接入、多源数据集成融合、多感合一AI算法分析、数据应用”的思路。多感合一林草生态感知体系整体架构具体见图2所示。

图  2  多感合一林草生态感知体系整体架构

Figure  2.  The overall architecture of the multi sensory integrated forest and grass ecological perception system

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首先，通过统一的数据接入平台，将不同感知终端产生的数据汇聚起来。多感合一接入平台可将不同感知设备设施的统一服务化接入，通过服务配置确保不同源数据能够被顺利接入系统，将各种设备、传感器、终端等连接在一起，不同设备可以实现数据共享和通信交互，实现设备之间的软性互联互通，数据的统一管理和应用。

其次，建立数据融合平台，通过数据清洗、预处理，确保数据的质量和一致性，并将不同数据源的数据进行融合，建立统一的数据存储和管理机制，为后续的数据处理和分析提供可靠的基础。设计数据集成和融合平台，实现不同数据源的融合和整合，建立统一的数据存储和管理。具备数据清洗和预处理算法，对不同数据进行标准化处理，确保数据质量和一致性。实现数据的时空关联分析，将空间信息和时间信息结合起来，为后续的数据处理和分析提供基础。

再次，采用先进的AI算法模型，如深度学习算法^[11−12]、进化算法^[13]、决策树^[14]等，对多源数据进行深度分析和挖掘，发现潜在的规律和趋势，为林草资源的保护、管理和利用提供科学依据和决策支持。算法仓集成针对林草资源监测和管理的AI算法，如深度学习、图像识别等，对多源数据进行智能处理和信息提取。设计数据分析模型和工具，对多源数据进行深度分析和挖掘，发现潜在的规律和趋势。

最后，建立数据可视化平台，将分析结果以图表、地图等形式展示出来，方便用户理解和应用。建立数据可视化平台，将分析结果以图表、地图等形式展示出来，方便用户理解和应用。结合实时监测数据和历史数据，为林草资源的保护、管理和利用提供科学依据和决策支持。

1.3   关键技术

1.3.1   多源物联信息接入

林业资源监测传感器种类繁多、数据传输协议多样^[15]。不同厂家、不同类型的感知设备在数据采集、传输及处理上存在显著差异，导致数据孤岛现象严重，限制了生态监测的效率和精度。研究多源物联信息接入方法，实现异构数据的无缝融合与高效利用，是多感合一体系建设的关键之一。多源物联信息接入处理模型见图3所示。

图  3  多源物联信息接入处理模型

Figure  3.  A multi-source IoT information access processing model

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1）设备选型与数据采集

首先，根据林草监测的具体需求，科学选择适合的传感设备和传感器，如温湿度传感器、土壤水分监测仪、图像采集设备等，确保监测数据的全面性和准确性。同时，设计灵活的数据采集方案，以适应不同监测场景的需求，实现数据的连续、稳定采集。

2）设备接入与配置

在设备接入环节，采用标准化接口和协议转换技术，解决不同类型设备间通信障碍，实现数据的统一接入。设备配置信息（如启动引导、鉴权、重置和数据格式等）通过远程配置管理系统进行设置，确保设备快速部署并稳定接入系统。此外，通过实施设备监控、远程故障诊断和固件自动更新等措施，保障设备的长期稳定运行和性能优化。

在技术实现过程中，需克服协议解析与转换、实时数据处理与传输等难题。同时，建立完善的数据安全机制和隐私保护策略，确保数据在传输、存储和使用过程中的安全性和合规性。

1.3.2   多源数据集成及融合

多传感器融合已经逐渐成为数据融合领域的研究热点^[16]。多感合一体系获取的数据具有多源性、海量性以及种类丰富的特点。为实现林草资源的统一管理，提高数据提取和分类的效率，同时确保数据的精确性和完整性，需要对海量数据进行多源数据集成与融合。多源数据集成及融合流程见图4所示。

图  4  多源数据集成及融合流程

Figure  4.  Multi-source data integration and fusion process

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1）数据预处理

为确保数据质量，首先对获取的多源数据进行预处理操作。这包括数据清洗（去除无效、错误或冗余数据）、去重（消除重复记录）、去噪（平滑数据波动，减少噪声干扰）等步骤。预处理后的数据将更加准确、可靠，为后续的数据集成与融合奠定坚实基础。

2）数据集成

数据集成是将来自不同感知监测手段、不同林草业务领域的数据整合到统一平台的过程。通过构建统一的数据模型和接口，实现数据的无缝对接和共享访问，为综合分析和决策支持提供全面、系统的数据集。

3）数据融合

数据融合是在数据集成的基础上，运用多种模型算法对多源数据进行深度整合与优化。可采用时空分析、数据挖掘、机器学习等技术手段，对多源数据的时空分辨率、完整性、精度等方面进行综合互补和优化。通过挖掘不同数据间的潜在关联和耦合性，弥补单一资源数据的不足，提高数据整体的准确性和有效性。融合后的数据将更加全面、深入地反映林草生态系统的真实状况，为资源管理和生态保护提供更加精准、科学的依据。

在技术实现过程中，需充分考虑数据的多样性和复杂性，采用灵活多变的数据处理和分析方法。通过构建高效的数据处理流程和算法模型，实现多源数据的高效集成与融合。

1.3.3   AI服务算法仓

随着人工智能热潮的兴起，深度学习等多种算法相继被探索出来，并广泛应用在安防、交通、医疗、教育、零售、家居等领域^[17−18]。AI服务算法仓是一个集数据接入、处理、建模、管理及结果应用于一体的综合性服务平台。多感合一AI算法服务模型见图5所示。它充分利用深度学习等先进算法，实现从数据源头到业务应用的全链条智能化处理。

图  5  多感合一AI算法服务模型

Figure  5.  Multi-sensory integration AI algorithm service model

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1）数据整合与预处理

利用先进的数据清洗与标注技术，AI算法仓能够自动识别和纠正数据中的错误与异常，确保数据质量；同时，通过数据融合技术，算法仓能够将来自不同传感器的数据进行有效整合，形成更加全面、准确的林草环境信息图谱。

2）模型训练与优化

在数据预处理的基础上，AI服务算法仓利用深度学习等算法进行模型训练与优化。通过自动化调参与效果评估机制，算法仓能够不断迭代优化模型性能，确保模型在特定业务场景下的高准确性与鲁棒性。针对林草业务的具体需求，算法仓可训练出信息提取、变化检测、语义分割、信息识别等多种基础算法模型，并形成针对森林防火、动植物物种识别、资源变化检测等专有模型仓库。

3）模型分发与部署

训练完成的模型通过AI服务算法仓的分发与部署系统快速部署到实际应用场景中，同时算法仓还支持模型的动态更新与远程管理，确保模型能够持续适应业务变化与数据更新。

通过高度自动化的数据处理流程，AI服务算法仓能够显著提升数据处理效率与准确性，为林草资源管理提供精准、快速的数据支持。

1.3.4   大数据决策支持

大数据决策支持系统依托云计算平台，集成多源异构数据，运用先进的数据融合、分析、挖掘技术，形成对林草资源状态、变化趋势及潜在风险的全面洞察。

1）林草资源监测与评估

通过集成多源数据池，大数据决策支持系统可实现对林草资源覆盖面积、种类分布、生长状况、健康状况等指标的实时监测，为管理者提供详尽的资源底图。利用数据融合与分析技术，系统能够精准评估林草资源的保护成效、生态服务功能及价值，为政策制定提供数据支撑。

2）灾害风险预警与防范

大数据决策支持系统通过算法模型，快速识别火灾、病虫害、鼠兔害等林草灾害的风险因子，实现对潜在威胁的早期发现。系统及时发布预警信息，结合地理信息系统（GIS）提供灾害发生位置、影响范围及可能路径，辅助管理者制定有效的应对措施，最大限度减少灾害损失。

3）资源利用优化

通过深度数据挖掘与分析，系统能够预测林草资源未来发展趋势，为管理者提供包括种植结构调整、采伐计划、生态修复等在内的智能化决策建议。基于大数据分析结果，系统优化资源配置方案，平衡生态保护与经济发展的关系，提升资源利用效率和经济效益，促进林草产业的可持续发展。

2.   应用分析

多感合一体系可应用于多种林草业务的监测管理、智能分析和决策支持，如林草资源动态变化监测、林草防火感知与决策、生物多样性监测与分析、有害生物监测与预警等方面。

2.1   林草资源监测

多感合一体系作为一套综合性的技术框架，集成了多种先进的传感器技术，实现对林草资源关键指标的全面、实时监测。卫星监测、无人机、地面视频监控、地面物联网等多感合一体系下的感知监测，能够迅速捕获短期内资源变化的动态数据，并通过数据融合和深度分析迅速识别林草植被变化、环境变动等关键问题。借助智能算法和高效的数据处理技术，系统能够即时提供预警信息和决策支持，为管理者制定针对性强、高效的管理措施提供参考。如建设多感合一下的毁林种茶监管、围湖造田监测等林草应用场景，通过不同监测手段的监测，实现其基于基础数据的动态感知监测，多源数据融合分析，为林草应用场景的监管提供实时监测和数据分析。

在长期资源变化趋势分析方面，多感合一体系借助大数据分析技术对海量历史数据进行深入挖掘，揭示潜在的规律和发展趋势，为未来的资源管理策略提供科学依据。同时，结合地理信息系统技术，该体系能够对林草资源的空间分布进行细致分析，清晰评估不同时间节点上的资源变化情况，为资源的合理规划、利用和管理提供有力支持。通过持续性的算法优化和技术升级，相关的资源变化监测AI算法不断提升对林草资源变化的识别和处理能力，进一步提高资源监测的广度和准确度。多感合一体系所具备的数据融合和智能化特点，使其能够适应不同时间尺度内资源变化的需求，为资源管理者提供更为全面、精准和高效的信息支持。

2.2   林草防火感知与决策

在多感合一体系框架下，林草防火的感知与决策过程更加智能化和高效化。通过部署多种传感器和监测设备，该体系能够实时捕获林草区域的环境参数和可燃物因子，如温度、湿度、风向、风速、地表凋落物含水率等，以及林草的生长状况。多感合一体系将相关的监测因子输入林火监测预警模型进行分析，形成林火风险等级预警，为火灾预警提供及时、准确的数据支持。

林草防火设备通过物联网技术实现与监测指挥中心平台的无缝对接，确保数据的快速传输和共享。为了建立全面的森林防火数据集，系统对来自不同来源、不同类型的防火相关数据进行整合和融合，这些数据包括历史火灾记录、地形地貌信息、植被覆盖情况等。通过数据融合技术，系统能够更准确地分析森林火灾的潜在风险，为防火决策提供科学依据。利用先进的人工智能算法，系统对大量的感知和调查数据进行分析和挖掘，揭示隐藏在数据中的规律和趋势。通过智能分析，系统能够预测火灾可能发生的地点和时间，为防火工作提供前瞻性指导。同时，系统还具备实时图像识别功能，能够自动分析图像中的火源，对火势进行实时监测和预警，为防火决策提供直观、可靠的依据。基于实时的数据和AI分析结果，多感合一体系能够辅助决策者进行科学的防火决策。通过智能调度系统，系统能够自动调配救援力量、制定疏散方案、优化资源配置，最大程度地减少火灾造成的损失。

2.3   生物多样性监测与分析

生物多样性保护与发展旨在有效应对当前生物多样性面临的挑战，全面提升生物多样性保护和管理水平。在多感合一体系框架下，各种传感器和监测设备能够实时监测生态环境中的动植物种群、环境参数、气候变化等信息。利用物联网技术，可以整合不同来源的数据，包括野外观测数据、摄像监测数据和遥感数据等。这些数据被传输至中心平台，建立全面的生物多样性数据集，进行高效地分析和存储。这种数据融合使科研人员能够更深入地了解生态系统中的物种组成、数量分布和生态关系。

人工智能算法可对海量数据进行分析和挖掘，通过多感合一体系，将视频监控、红外相机、动物声纹等监测信息进行融合AI分析，以识别和分类不同的物种，并预测其分布和数量变化趋势。此外，AI图像识别技术也被用于自动识别和标记野生动物的行为，为科研人员提供关于动物生境和生活习性的宝贵信息。大数据分析的结果，可以用于评估生物多样性的健康状况，并据此制定保护区域和保护措施，提出合理的资源配置和管理方案。大数据决策分析能够预测可能的生物多样性威胁和灾害，并提出应对方案，为保护和管理提供科学依据和指导。

2.4   有害生物监测与预警

在维护林草生态系统的健康和稳定中，有害生物的监测与预警尤为重要。多感合一体系利用先进的监测技术和数据分析方法，能够对有害生物进行全面、精准的监测与预警。

多源感知监测体系融合了现场传感器、遥感数据和历史调查信息等数据资源，这些数据的整合，为有害生物的监测提供了坚实的数据基础。AI图像识别技术能够自动识别和分类有害生物，实现实时监测和预警。这不仅提高了监测的准确性和效率，还大大节省了人力资源。基于大量的监测数据，该体系运用先进的数据分析技术，分析和预测有害生物的迁移和扩散趋势。这些预测结果能够为管理部门提供科学依据，指导他们制订相应的监测计划和防控措施。这不仅能够提升有害生物防控的有效性，还能够确保林草生态系统的健康和稳定。在实际应用中，该体系结合人工智能技术和无人机技术，利用无人机搭载的高清摄像头获取大面积林草区域的视频数据。通过人工智能算法对视频数据进行分析，快速识别出有害生物的发生区域和密度分布，为后续的防控工作提供支持。

3.   结论与讨论

本研究提出了基于多感合一技术的林草生态感知体系建设，旨在通过集成多种高灵敏度传感器和先进的人工智能算法，实现对林草生态系统的全面感知和精准监测。现有林草感知监测存在一些问题，如数据格式的不统一、数据处理和分析算法的精度不足，以及监测手段之间的数据融合难题。这些问题不仅影响了林草资源监测的效率和准确性，也制约了生态保护的深入发展。

通过构建多感合一的林草生态感知体系，我们期望能够解决上述问题。首先，该体系通过统一的数据集成平台，实现了不同来源数据的标准化和互操作性，从而提高了数据的一致性和可比性；其次，引入人工智能技术，能够进一步提升数据分析的深度和广度，从庞大数据集中提取出关键信息和趋势，为科学决策提供了有力支持；此外，多感合一的监测体系还能够实现跨领域、协同的感知监测，覆盖广泛的时空尺度，确保对林草资源的全面监控。这不仅增强了林草监测的综合能力，也提高了监测的效率和准确性，为林草资源的科学管理和生态保护提供了有力保障。

在推进多感合一林草生态感知体系的建设过程中，也面临着一些挑战。首先，数据集成和融合需要克服不同感知技术之间的兼容性问题，确保数据的准确传输和处理；其次，数据处理和分析算法的研究需要持续深入，以满足日益增长的监测需求；最后，体系的建设还需要考虑到成本效益的问题，确保在有限的资源下实现最大化的效益。未来，本研究将继续深化对多感合一体系的研究，优化数据集成和处理的算法，提高监测的效率和准确性。同时，本研究也将积极探索该体系在更多领域的应用，为推动生态文明建设做出更大的贡献。