中國(guó)林科院資源所林草人工智能與可視化創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一種基于人工智能的林木三維表型多樣性與空間結(jié)構(gòu)耦合新方法，實(shí)現(xiàn)林分空間結(jié)構(gòu)單元中林木三維表型的相互作用和交互關(guān)系的精準(zhǔn)表征，以及林木三維表型精準(zhǔn)計(jì)算與生長(zhǎng)模擬預(yù)測(cè)。

　　該方法通過(guò)劃分東、西、南、北四個(gè)方向，采用鄰域優(yōu)先級(jí)劃分策略與距離-遮擋判別規(guī)則，通過(guò)結(jié)合5種集成學(xué)習(xí)和11種機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能算法，綜合考慮林木之間的空間競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度，引入空間競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度和樹(shù)高、冠幅等關(guān)鍵形態(tài)特征，構(gòu)建耦合空間結(jié)構(gòu)特征的林木個(gè)體三維表型多樣性表征AI模型。該方法揭示了林木三維表型在空間擠壓、遮擋等環(huán)境因素驅(qū)動(dòng)下的分布規(guī)律，為林木的三維表型預(yù)測(cè)與空間競(jìng)爭(zhēng)交互關(guān)系的模擬和分析提供了新方法，為森林精準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)與智能決策、森林質(zhì)量提升等提供創(chuàng)新的分析手段和重要的科學(xué)依據(jù)，突破了傳統(tǒng)測(cè)量手段的不足，顯著提高了林木三維表型參數(shù)測(cè)量以及估算的效率和精度。

　　該方法在亞林中心山下林場(chǎng)開(kāi)展了應(yīng)用驗(yàn)證。結(jié)果表明，該方法在空間結(jié)構(gòu)單元的構(gòu)建中，能更精確地刻畫(huà)林木之間的空間相互影響和交互關(guān)系，空間競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度計(jì)算更精準(zhǔn)，解決了林場(chǎng)森林資源精準(zhǔn)管理與經(jīng)營(yíng)決策從林分至個(gè)體水平、二維至三維發(fā)展的難題，為數(shù)字孿生智慧林場(chǎng)的研究提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，推動(dòng)人工智能和實(shí)景三維在林草行業(yè)中的深度應(yīng)用。

　　相關(guān)研究論文發(fā)表在Plant Phenomics，中國(guó)林科院資源所博士生崔澤宇為第一作者，張懷清研究員為通訊作者。該項(xiàng)研究得到中央級(jí)公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金、科技創(chuàng)新2030重大項(xiàng)目和國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目的聯(lián)合資助。

　　來(lái)源：中國(guó)林科院