林草资源精准监测大模型研发最新进展

经过精心筹备和多次讨论，以通用大模型为底座的林草资源精准监测大模型研发已进入实质性发展阶段。近日，由中国林业科学研究院、南京林业大学、大连理工大学、中南林业科技大学、南京信息工程大学、中遥天地（北京）信息技术有限公司组成的联合团队，对林草资源精准监测大模型的研发进行了又一轮的深度探讨，旨在突破传统森林监测技术瓶颈，通过构建智能化、高精度的森林资源监测体系，为全球森林碳汇计量、生物多样性保护及可持续管理提供技术支撑。

传统森林监测受限于复杂地形与植被多样性，存在效率低、精度不足等难题。林草资源精准监测大模型依托多模态深度学习技术，创新性地融合无人机影像、卫星遥感影像、激光雷达（LiDAR）点云等多源数据，构建跨模态关联分析能力。通过引入CLIP、BLIP等大模型架构，系统将实现90%以上的地物判别准确率与85%的树种分类精度，单张影像处理时间缩短至1秒以内，显著提升复杂林区的动态监测效率。

高精度树种识别：结合多光谱、RGB与LiDAR数据，利用对比学习技术增强树种特征提取，支持复杂林分条件下的精准分类；

三维参数智能提取：通过深度学习与物理模型融合，实现单木树高、冠幅、蓄积量及林分密度等参数提取，精度达95%以上；

动态变化秒级响应：基于时间序列分析与Transformer自回归模型，可实时监测非法砍伐、病虫害等异常变化，预测森林恢复趋势；

碳汇计量科学建模：集成多因子生长模型与统计学理论，构建生物量-碳储量反演体系，助力"双碳"目标实现；

采伐管理智能决策：通过深度学习优化采伐限额测算模型，动态评估生态影响，为可持续森林经营提供量化依据。

团队采用"人工+AI"协同标注策略，整合SpaceNet、DOTA等开源数据集，建立涵盖地物类别、灾害影响多类树种类型的标准化标注体系。数据集覆盖不同气候带与地形特征，支持模型在多场景下的泛化应用，为千亿级参数大模型训练奠定基础。