甘肃云德智能科技有限公司

智慧林草空地一体化解决方案

前言

林草资源是国家生态安全的重要基石，是实现"双碳"目标的关键载体。甘肃、青海等西北省份林草资源丰富，但同时面临地形复杂、面积广阔、人员稀少、基础设施薄弱等突出挑战，传统的人工巡护模式已难以满足现代林草资源管理的精细化、实时化、智能化需求。

甘肃云德智能科技有限公司依托深厚的无人机技术积累与丰富的林草行业服务经验，推出智慧林草空地一体化解决方案。该方案以"天空地"多维感知为基础，以大数据与人工智能为驱动，以无人机为核心作业平台，构建覆盖森林防火、病虫害防治、资源调查、生态监测、执法巡护等全业务场景的智慧化管理体系，助力林草主管部门实现"看得见、管得住、用得好"的现代化林草治理目标。

第一章 行业现状与需求分析

1.1 林草管理面临的主要挑战

1.2 核心业务需求

需求一：森林防火

• 全天候、大范围的火情早期预警
• 火场实时动态监测与蔓延趋势预判
• 扑火力量的精准引导与协同指挥
• 灾后受损评估与恢复规划

需求二：林业有害生物防治

• 大面积病虫害的快速监测与精准识别
• 疫木的精准定位与处置辅助
• 防治药剂的高效精准施药
• 防治效果的动态评估

需求三：林草资源调查监测

• 林地、草地面积与分布的精准测绘
• 植被覆盖度、郁闭度等关键指标的动态监测
• 碳汇资源的精准核算与动态跟踪
• 野生动植物资源的非干扰式调查

需求四：生态修复监测

• 退耕还林还草工程实施进度监测
• 植被恢复效果的定量评估
• 水土流失与荒漠化动态监测
• 湿地生态系统健康状况评估

需求五：林草执法监管

• 违规占地、非法采伐的快速发现与取证
• 林地草地变化的动态监测与预警
• 执法现场的全程记录与证据固定

第二章 解决方案总体架构

2.1 "天空地"三位一体感知体系

┌─────────────────────────────────────────────────┐ │                   天  层                          │ │         卫星遥感（高分、哨兵、资源系列）              │ │         大范围宏观监测 · 历史数据对比                │ └──────────────────┬──────────────────────────────┘                   │ ┌──────────────────▼──────────────────────────────┐ │                   空  层                          │ │    无人机（固定翼 + 多旋翼 + 垂直起降固定翼）         │ │    中观精细监测 · 快速响应 · 精准作业                │ └──────────────────┬──────────────────────────────┘                   │ ┌──────────────────▼──────────────────────────────┐ │                   地  层                          │ │    地面传感器网络 · 护林员终端 · 视频监控             │ │    微观实时感知 · 人机协同 · 数据核验                │ └─────────────────────────────────────────────────┘                   │ ┌──────────────────▼──────────────────────────────┐ │              智慧林草管理平台                       │ │    数据融合 · AI分析 · 指挥调度 · 决策支持           │ └─────────────────────────────────────────────────┘
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2.2 方案核心组成

第三章 核心场景解决方案

3.1 森林草原防火解决方案

3.1.1 场景需求

森林火灾是林草资源最严重的威胁之一。甘肃省林区地形复杂，防火期长，传统瞭望塔与人工巡护存在覆盖盲区大、预警滞后等突出问题，迫切需要建立智能化的立体防火监测体系。

3.1.2 解决方案

A. 日常防火巡护

• 固定翼无人机大范围巡护：每日定时对重点林区进行大范围航线巡飞，单架次可覆盖数万亩林区，飞行速度快、效率高，配合热成像相机实现全天候火情监测。
• 多旋翼无人机精细巡查：对重点防火区域、防火隔离带、林区道路沿线进行精细化巡查，发现异常立即悬停确认。
• 地面传感器网络：在重点区域部署烟雾、温度传感器，与无人机巡护形成互补，实现地面微观感知。

B. 火情早期预警

热成像相机发现异常热源        ↓ AI算法自动识别（火点/非火点）        ↓ 确认火情 → 自动推送预警至指挥中心        ↓ 无人机持续跟踪，实时回传火场画面        ↓ 指挥中心启动应急响应程序

C. 火场动态监测

• 无人机实时回传火场全貌，为指挥员提供"上帝视角"
• AI算法实时分析火线走向、蔓延速度与面积变化
• 结合气象数据，预测火势蔓延趋势，辅助扑救方案制定
• 实时标注扑火人员位置，防止人员被火线包围

D. 灭火辅助作业

• 重载无人机搭载灭火弹，对人员难以到达的火线实施精准打击
• 无人机引导地面扑火力量快速到达火场
• 搭载喊话器，对扑火人员实施空中指挥引导
• 为扑火人员投送饮水、食品、急救物资

E. 灾后评估

• 火灾结束后，无人机对受损林区进行全面航拍测绘
• 生成受损面积分布图与三维地形模型
• 评估林木受损等级，为恢复重建提供数据支撑

3.1.3 技术配置

3.2 林业有害生物防治解决方案

3.2.1 场景需求

松材线虫病、美国白蛾、落叶松毛虫等重大林业有害生物对甘肃省林业资源构成严重威胁。传统的地面调查效率低、精度差，难以实现大面积快速普查与精准防治。

3.2.2 解决方案

A. 有害生物监测调查

• 多光谱遥感普查：无人机搭载多光谱相机，对林区进行大面积航飞，获取植被健康指数（NDVI）等多维度数据，AI算法自动识别异常植被区域。
• 高清影像精查：对多光谱普查发现的异常区域，派遣高清变焦相机无人机进行精细化复查，精准定位病虫害发生位置。
• 疫木识别与标注：AI算法自动识别枯死木、变色木等疫木特征，自动标注位置坐标，生成疫木分布图。

疫木识别流程：

多光谱航飞 → NDVI异常区域提取        ↓ 高清影像精查 → AI识别疫木特征        ↓ 自动标注GPS坐标 → 生成疫木分布图        ↓ 推送至防治作业团队 → 指导清除作业        ↓ 无人机复查验收 → 防治效果评估

B. 精准施药防治

• 航线自动规划：根据病虫害发生区域，自动规划最优施药航线，确保全覆盖、无重漏喷
• 变量施药：根据病虫害发生程度，自动调节施药量，实现精准变量施药，减少农药浪费
• 防飘移技术：气流辅助下压喷洒，减少药剂飘移，保护非目标区域
• 施药记录：自动记录施药轨迹、用药量、作业时间等数据，实现全程可追溯

C. 防治效果评估

• 施药后定期复飞，对比前后多光谱数据，定量评估防治效果
• 生成防治效果评估报告，为下一步防治决策提供依据
• 建立病虫害发生历史数据库，分析发生规律，辅助预测预报

3.2.3 技术配置

3.3 林草资源调查监测解决方案

3.3.1 场景需求

掌握林草资源的精准底数是科学管理的前提。传统地面调查效率低、成本高、精度有限，难以满足现代林草管理对实时、精准、全覆盖数据的需求。

3.3.2 解决方案

A. 林地草地测绘

• 正射影像图生产：无人机搭载高分辨率相机与RTK定位系统，对目标区域进行系统性航飞，生成厘米级分辨率正射影像图
• 三维点云建模：激光雷达扫描生成高精度三维点云，用于林木高度、冠幅、郁闭度等参数的精准测量
• 地形DEM生产：生成高精度数字高程模型，为林地规划与工程设计提供基础数据

B. 植被健康监测

C. 碳汇监测

• 结合激光雷达与多光谱数据，精准估算林木生物量
• 建立碳汇动态监测模型，实现碳储量的精准核算
• 为碳汇交易提供可信赖的数据支撑
• 定期生成碳汇监测报告

D. 野生动物监测

• 热成像无人机在夜间或清晨对野生动物活跃时段进行巡护
• AI算法自动识别野生动物种类与数量
• 非接触式监测，减少对野生动物的干扰
• 建立野生动物种群动态数据库

3.3.3 成果产品

3.4 生态修复监测解决方案

3.4.1 场景需求

退耕还林还草、荒漠化治理、水土流失综合治理等重大生态工程的实施效果评估，需要客观、精准、动态的监测数据支撑。

3.4.2 解决方案

A. 退耕还林还草监测

• 定期对退耕地块进行航拍，监测植被恢复进度与质量
• AI自动识别林草植被与农作物，判断退耕地是否存在复耕行为
• 多时相影像对比，定量评估植被恢复速度与效果
• 生成退耕还林还草工程验收报告

B. 荒漠化监测

• 定期对荒漠化区域进行多光谱航飞，监测植被覆盖变化
• 结合地面传感器数据，分析荒漠化动态变化趋势
• 对防沙治沙工程（固沙网格、防护林带等）实施效果进行定期评估
• 生成荒漠化动态变化图与趋势分析报告

C. 水土流失监测

• 无人机搭载激光雷达，对水土流失区域进行精准地形测量
• 多期DEM数据对比，定量计算土壤侵蚀量
• 识别侵蚀沟发育状况，评估水土流失风险等级
• 为水土保持工程规划提供精准数据支撑

D. 湿地生态监测

• 定期对湿地区域进行多光谱航飞，监测湿地面积与植被变化
• 热成像监测水鸟等湿地生物种群动态
• 水质监测载荷对湿地水体进行快速检测
• 生成湿地生态健康评估报告

3.5 林草执法监管解决方案

3.5.1 场景需求

违规占用林地草地、非法采伐、违规放牧等行为对林草资源造成严重破坏，但传统执法手段存在发现难、取证难、处置难等问题。

3.5.2 解决方案

A. 日常执法巡查

• 无人机定期对林地草地边界进行巡查，发现违规占用行为
• 高清变焦相机对违规行为进行精准取证，固定证据
• 喊话器对违规人员进行空中警告与劝离
• 将违规行为位置、影像证据实时推送至执法人员终端

B. 变化监测预警

定期航飞获取正射影像        ↓ 与历史影像进行AI自动对比        ↓ 识别变化区域（新增建设、植被减少等）        ↓ 自动推送预警至执法管理平台        ↓ 执法人员核查确认        ↓ 违规行为立案处理

C. 专项执法行动

• 针对重点违规区域开展专项航空执法行动
• 无人机配合地面执法人员，实现空地协同执法
• 全程记录执法过程，防止执法纠纷
• 生成规范的执法记录文书

D. 林地草地动态监测

• 每年至少开展两次全覆盖航飞，掌握林地草地动态变化
• 建立林地草地变化数据库，实现历史数据对比分析
• 对持续变化区域实施重点监控

3.6 应急救援与灾害响应解决方案

3.6.1 场景需求

林区发生地质灾害、人员迷失、突发伤病等紧急情况时，由于地形复杂、道路不通，传统救援力量难以快速抵达，无人机可发挥不可替代的先期保障作用。

3.6.2 解决方案

A. 人员搜救

• 热成像无人机对失联区域进行大范围快速搜索，探测人体热源
• 夜间搜救能力，不受能见度限制
• 发现被困人员后，向其投送急救物资、通信设备
• 引导地面救援队伍快速抵达

B. 地质灾害应急

• 灾害发生后，无人机第一时间升空进行灾情侦察
• 生成灾区三维地形模型，评估灾害规模与影响范围
• 为救援路线规划提供实时数据支撑
• 持续监控灾情动态，预警二次灾害风险

C. 物资应急投送

• 重载无人机向灾区投送食品、药品、通信设备等紧急物资
• 突破地形限制，实现人员无法到达区域的物资保障
• 支持大重量物资的精准投放

3.7 林区基础设施建设保障解决方案

3.7.1 场景需求

林区道路、防火设施、监测站点等基础设施建设需要将大量建材运抵偏远山区，传统运输方式成本高、效率低甚至无法实现。

3.7.2 解决方案

A. 建材物资吊运

• 重载无人机（最大载重100公斤）将建材精准运抵施工现场
• 突破地形限制，实现高海拔、大高差区域的物资运输
• 云德智能已在甘肃某县成功实现海拔4100米、1200米高差的物资吊运

B. 施工进度监测

• 定期对施工现场进行航拍，监控施工进度
• 生成施工现场三维模型，辅助工程管理
• 发现施工安全隐患，及时预警

C. 竣工验收测绘

• 工程竣工后，对设施进行精准测绘
• 生成竣工图与竣工报告，支持工程验收

第四章 智慧林草管理平台

4.1 平台总体架构

┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │                  展示层（用户界面）                      │ │   指挥中心大屏 | 管理PC端 | 护林员手持终端 | 移动App      │ └──────────────────┬───────────────────────────────────┘                   │ ┌──────────────────▼───────────────────────────────────┐ │                  应用层（业务系统）                      │ │  防火指挥 | 病虫害管理 | 资源调查 | 执法监管 | 应急响应   │ └──────────────────┬───────────────────────────────────┘                   │ ┌──────────────────▼───────────────────────────────────┐ │                  平台层（核心引擎）                      │ │   AI分析引擎 | GIS引擎 | 数据融合引擎 | 任务调度引擎      │ └──────────────────┬───────────────────────────────────┘                   │ ┌──────────────────▼───────────────────────────────────┐ │                  数据层（数据中心）                      │ │  遥感数据 | 无人机数据 | 传感器数据 | 业务数据 | 历史档案  │ └──────────────────┬───────────────────────────────────┘                   │ ┌──────────────────▼───────────────────────────────────┐ │                  感知层（数据采集）                      │ │  卫星遥感 | 无人机 | 地面传感器 | 视频监控 | 护林员终端   │ └──────────────────────────────────────────────────────┘
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4.2 核心功能模块

4.2.1 防火指挥模块

4.2.2 病虫害管理模块

4.2.3 资源管理模块

4.2.4 执法监管模块

4.3 AI智能分析能力

第五章 技术装备体系

5.1 无人机平台配置

5.2 核心载荷配置

5.3 地面感知设备

5.4 通信与传输

第六章 实施方案与部署规划

6.1 实施阶段规划

第一阶段：基础建设期（第1-3个月）

主要工作：

• 开展需求调研与现场勘察，明确防护重点区域与业务需求
• 完成智慧林草管理平台基础框架搭建与部署
• 完成地面传感器网络的选点与安装
• 完成通信网络建设与联调测试
• 完成无人机设备采购与调试
• 开展飞手团队培训与考核

阶段成果：

• 平台基础功能上线运行
• 地面传感器网络完成部署
• 飞手团队具备基本作业能力

第二阶段：功能完善期（第4-6个月）

主要工作：

• 完成各业务模块（防火、病虫害、资源调查、执法）的功能开发与上线
• 开展首次全域基础航飞，建立林草资源本底数据库
• 完成AI识别模型的本地化训练与优化
• 开展多部门协同演练，验证联动响应机制
• 对接林业局、草原局等主管部门业务系统

阶段成果：

• 全业务模块上线运行
• 林草资源本底数据库建立完成
• AI识别模型达到业务应用精度要求

第三阶段：运营优化期（第7-12个月）

主要工作：

• 进入常态化运营，按计划开展各类巡护与监测作业
• 持续优化AI模型，提升识别精度
• 根据实际运营情况，持续完善平台功能
• 建立完善的数据管理与应用机制
• 开展年度林草资源综合评估

阶段成果：

• 系统稳定运营，各项业务指标达标
• 形成完整的林草智慧化管理体系
• 输出年度林草资源综合评估报告

6.2 作业计划安排

年度巡护计划

专项作业计划

第七章 服务保障体系

7.1 专业团队配置

7.2 安全保障措施

飞行安全：

• 飞行前严格执行"七步检查法"，确保设备状态万无一失
• 恶劣天气（风速超过8级、能见度低于500m）一律停飞
• 飞行过程中保持双人值守，飞手+观察员配合作业
• 建立飞行日志制度，全程记录飞行数据

数据安全：

• 所有林草数据均在国内服务器存储，不向境外传输
• 建立数据分级管理制度，敏感数据加密存储
• 定期数据备份，防止数据丢失
• 严格的数据访问权限管理

人员安全：

• 野外作业人员配备北斗定位终端，实时掌握人员位置
• 高海拔、复杂地形作业配备专业安全装备
• 建立紧急救援预案，确保人员安全

7.3 质量保障

7.4 运维保障

日常运维：

• 平台7×24小时在线监控，故障30分钟内响应
• 无人机设备每次飞行后进行例行检查与维护
• 每月开展一次系统全面检测
• 每季度更新AI模型，持续提升识别精度

备件保障：

• 建立完善的备件库，关键备件库存不少于2套
• 与无人机厂商建立快速供货通道，确保备件及时供应

技术支持：

• 提供7×24小时技术支持热线
• 重大问题4小时内派遣技术人员到场处置
• 定期开展用户培训，提升客户自主使用能力

第八章 典型应用成效

8.1 防火效率提升

8.2 病虫害防治提升

8.3 资源调查提升

第九章 合规与资质

9.1 企业资质

9.2 合规作业要求

• 每次飞行前依法向属地空管部门申请飞行计划
• 严格遵守禁飞区规定，不在未经批准区域飞行
• 农药施用严格遵守农药管理相关法规
• 数据采集与使用严格遵守保密法规
• 定期接受主管部门监督检查

第十章 总结与展望

10.1 方案总结

甘肃云德智能科技有限公司智慧林草空地一体化解决方案，以"天空地"三位一体感知体系为基础，以智慧林草管理平台为核心，以无人机为主要作业工具，构建了覆盖森林防火、病虫害防治、资源调查监测、生态修复监测、执法监管、应急救援、基础设施保障七大业务场景的全链条智慧化管理体系。

该方案具有以下核心价值：

• ✅ 效率革命：巡护效率提升百倍以上，数据获取周期从年度压缩至月度
• ✅ 精度突破：厘米级测绘精度，AI识别准确率90%以上
• ✅ 成本优化：综合作业成本较传统模式降低50%-60%
• ✅ 安全保障：以机代人，消除人员进入危险区域的安全隐患
• ✅ 决策支撑：实时数据驱动，科学支撑林草管理决策

10.2 未来展望

近期（1-2年）：

• 持续扩大无人机集群规模，提升大范围协同作业能力
• 引入卫星遥感与无人机数据的深度融合分析
• 推进5G通信在林草无人机作业中的规模化应用

中期（3-5年）：

• 建立西北四省区林草无人机服务网络，实现跨区域快速响应
• 推进无人机自主巡护，减少人工干预
• 构建林草碳汇精准核算与交易支撑体系

长期（5年以上）：

• 实现林草资源的全要素、全周期数字化管理
• 建立西北地区林草生态大数据中心
• 为国家林草碳汇战略提供技术支撑

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