面向森林小班精准经营的管理措施智能推荐方法与流程

本发明涉及机器学习，尤其涉及面向森林小班精准经营的管理措施智能推荐方法。

背景技术：

1、随着森林智慧管理与智能决策技术的迅速发展，多源数据融合、生态过程建模、机器学习校正与情景推演等方法在森林资源管理、森林经营和灾害防控等领域展现出重要潜力。随着森林经营逐步向小班级精细化、差异化管理转变，如何针对不同小班的林分状态和经营条件自动生成适宜的经营措施，成为森林精准经营中的重要问题。

2、在林业管理中，森林资源调查、遥感长势、气象环境、灾害风险和历史管理数据的准确融合，是开展森林抚育、间伐、补植、封育、防火、防病虫害等精准经营作业的重要基础。然而，现有技术仍存在依赖人工经验、单一遥感难以解释管理效果、纯机器学习缺少生态过程约束等问题。尤其是不同经营措施会同时影响林分生长、林分结构、灾害风险、生态功能和管理成本，现有方法难以对不同措施实施后的未来效果进行统一推演和量化比较，因而难以直接形成面向具体小班的经营措施推荐结果。例如申请号为201910411776.5的专利，重点解决森林生物量估算问题，主要输出资源量或生物量结果，但未进一步形成管理措施筛选、方案选优和情景推演。申请号为202310203619.1的专利，在碳汇项目边界、碳层、样地和碳储量变化量的动态计量，主要输出碳储量和碳变化量，但未进一步形成小班级管理措施推荐和多目标方案选优。申请号为202310203751.2的专利，重点在生态系统服务功能物质量和价值量动态评估，主要服务于生态价值核算，缺少针对间伐、补植、封育、防火清理等管理措施的效果预测与选择机制。因此，现有相关技术较多集中于森林状态监测、资源量估算或生态功能评价，对于具体森林小班采取何种经营措施以及不同措施实施后的未来效果如何等问题，尚缺少将生态过程预测、机器学习校正、多目标评价和措施推荐相结合的技术方案。

技术实现思路

1、本发明的目的就在于提供一种解决传统森林经营依赖人工经验、单一数据源判断不准、模型预测缺少生态过程约束以及不同经营措施难以量化比较等问题，基于小班状态对候选经营措施未来实施效果进行预测、比较和优选，为森林小班精准经营、经营措施动态优化和全生命周期智能决策提供新的技术路径的，面向森林小班精准经营的管理措施智能推荐方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是这样的：一种面向森林小班精准经营的管理措施智能推荐方法，包括以下步骤：

3、s1，将森林划分为n个小班，预设时间周期数量t，采集数据生成各小班在各时间周期的画像，小班i在时间周期t的画像为xi,t；

4、；

5、其中，vi,t为蓄积量、ci,t为碳储量、ρi,t为郁闭度、ai,t为林龄、hi,t为树种混交度、为林分密度、为火灾风险指数、为病虫害风险指数，为管理作业难度，qi,t为数据可信度，1≤i≤n，1≤t≤t；

6、s2，构造措施库，包括s21~s22；

7、s21，预设n1类管理措施，为每类管理措施配置四类规则，包括适用条件、实施月份、预算约束和政策约束，为每类管理措施生成一编码；

8、s22，将配置后的管理措施存入措施库，库中第n1类管理措施标为mn1，1≤n1≤n1；

9、s3，计算xi,t执行mn1的管理成本bi,t(mn1)，基于规则匹配选择管理措施构成xi,t的候选措施集mi,t，并将mi,t中第k个候选措施标为mk；

10、s4，预设推演时长th，基于生长预测和残差校正，计算xi,t在th时长内执行mk的预测蓄积量；

11、s5，基于预测xi,t执行mk时长th后的碳储量、混交度、火灾风险指数、病虫害风险指数、累计管理成本；

12、s6，基于预测蓄积量、s5中各参数、数据可信度qi,t计算小班i采用候选措施mk的综合评分si,k；

13、s7，按s4~s6计算xi,t所有候选措施对应的综合评分，将分值最高的候选措施作为拟推荐方案；

14、s8，对拟推荐方案进行不确定性判断，通过则输出，否则执行s9；

15、s9，补采数据重构小班画像再次执行s3~s8或触发人工复核，若再次执行n2次仍不通过则直接触发人工复核，n2为预设补采上限。

16、作为优选，生成画像xi,t的方法包括sa1~sa4；

17、sa1，获取小班i对应的蓄积量vi,t、碳储量ci,t、郁闭度ρi,t、林龄ai,t、树种混交度hi,t、林分密度、管理作业难度、数据可信度qi,t；

18、sa2，获取小班i的可燃物指数fi,t、气象干燥指数、地形指数、人类活动指数、历史火灾指数，计算火灾风险指数；

19、

20、式中，clip(⋅,0,1)为截断函数，~分别为对应相乘项的权重，初始值依次设为0.30、0.40、0.15、0.10、0.05；

21、sa3，获取小班i的寄主树种易感性指数、植被异常指数、病虫害气候适宜性指数、历史病虫害指数，计算病虫害风险指数；

22、

23、式中，~分别为对应相乘项的权重，初始值依次设为：0.30、0.30、0.25、0.15；

24、sa4，生成。

25、作为优选，所述管理措施包括单项措施和复合措施，所述单项措施包括不管理、轻度间伐、补植混交树种、封育、林下可燃物清理、病虫害防治、树种结构调整，所述复合措施由能兼容的多个单项措施组合而成；

26、所述适用条件包括树种、林龄、林分密度、郁闭度、火灾风险、病虫害风险、坡度和道路可达性；政策约束由人工将政策文本整理为规则并定期更新。

27、作为优选，s3包括s31~s34；

28、s31，为xi,t生成一候选措施集mi,t，初始为空；

29、s32，计算xi,t执行mn1的管理成本bi,t(mn1)，，其中areai是小班i的面积，cn1为mn1的单位面积成本；

30、s33，将xi,t与mn1四类规则逐项匹配，均匹配则作为候选措施存入mi,t；

31、s34，按s32~s33依次处理措施库内所有管理措施后，将mi,t内第k个候选措施标为mk。

32、作为优选，s4包括s41~s43；

33、s41，对xi,t用chapman-richards模型进行生长预测，根据树种s在t、t+th对应的林龄ai,t和，输出树种s在林龄ai,t和时，小班i立地条件sitei下的单位面积理论蓄积量ys(ai,t,sitei)、，计算t~t+th的基础蓄积量增量，，areai是小班i的面积；

34、s42，预训练一xgboost模型，用于输入xi,t、外部环境变量和mk编码，输出t~t+th期间真实蓄积量增量与的差值作为残差校正量，所述外部环境变量包括年度或季度的温度、降雨、干旱指数、遥感长势变化、土壤和地形条件；

35、s43，计算预测蓄积量，，式中，li(mk)为在t~t+th执行mk造成的即时蓄积减少量。

36、作为优选，s41中，ys(ai,t,sitei)根据下式计算：

37、

38、式中，、、分别为树种s在小班i立地条件sitei下最大潜在蓄积量、生长速率参数、曲线形状参数，exp(⋅)为exp函数。

39、作为优选，s42中，预训练xgboost模型时，输入为xi,t、外部环境变量和真实的管理措施编码，输出为残差校正量，推理过程中，将真实的管理措施更换为候选措施。

40、作为优选，s6包括s61~s62；

41、s61，对比t和t+th，计算蓄积量增量δa1、碳储量增量δa2、混交度增量δa3、火灾风险指数减量δa41、病虫害风险指数减量δa42，将累计管理成本标为δa5，分别计算δa1、δa2、δa3、δa41、δa42、δa5对应的归一化值、、、、、，再将、加权融合为归一化风险减量；

42、s62，计算小班i采用候选措施mk的综合评分si,k；

43、

44、式中，w1~w6分别为对应相乘项的权重。

45、作为优选，所述s8中，对拟推荐方案进行不确定性判断，具体为：

46、s81，获取小班i在时间周期t的数据不确定性、模型不确定性和数据冲突不确定性，三者均归一化至[0,1]；

47、其中由缺失率、云量和调查间隔计算，由对预训练后xgboost模型进行bootstrap重采样训练所得多个残差校正量的离散度计算，由多源结果差异计算；

48、s82，根据下式计算综合不确定性ui,t：

49、

50、式中ωdata、ωmodel、ωconflict分别是对应相乘项的权重；

51、s83，预设不确定性阈值，若ui,t低于不确定性阈值则通过。

52、作为优选，s81中根据下式计算：

53、

54、pmiss为构建小班画像所需数据的缺失比例，pcloud为小班遥感影像中云覆盖像元比例，为距最近一次森林资源调查的时间间隔，tmax为预设最大调查间隔，γ1、γ2、γ3分别为对应相乘项的权重，且三者之和为1；

55、s81中根据同一小班、同一时间周期内同一指标的多源结果差异计算，若第j个指标由第q个数据源得到的结果为zj,q，则

56、

57、其中，j为具有多个数据来源的指标数量，ε为防止分母为零的极小正数，、分别为zj,q的最大值和最小值。

58、关于s1：本发明在构造小班画像时需要采集多源数据，多源数据分为三类：

59、第一类是必须数据，包括小班边界、森林资源调查数据、遥感影像、气象数据和地形数据。

60、小班是林业调查规划设计的基本单元，指将森林按不同权属、土地类别、起源、森林类别、林种、优势树种组、龄组、郁闭度等级、立地类型、经济林产期及林业工程类别划分的最小区域单元。小班边界用于把数据统一到对应的区域单元内。

61、森林资源调查数据用于描述小班自身的林分基础。它包括树种组成、林龄、平均胸径、平均树高、单位面积株数、蓄积量、郁闭度、立地条件、林分起源和林种类型。若原始数据是小班调查表，则直接按小班编号关联；若原始数据是样地调查表，则先根据样地坐标或样地所属小班归属到对应小班，再进行加权汇总。

62、遥感影像用于补充小班近期长势和冠层变化，例如ndvi(normalized differencevegetation index，‌归一化差异植被指数)‌、evi(enhanced vegetation index，‌增强型植被指数‌)、冠层覆盖度、植被异常变化等。遥感影像原本是像元级数据，系统按照小班边界，把小班范围内的像元值聚合成小班级遥感特征。例如，对某个小班内部所有ndvi像元求平均值，就得到该小班当前时期的平均长势指标；对连续两期ndvi做差，就得到长势变化趋势。

63、气象数据指从气象站点获取的数据，通过最近站点法或反距离加权插值到小班。

64、地形数据按小班边界统计坡度、坡向、海拔；道路、村庄、水源、输电线路等gis(地理信息系统)数据转换为距离或密度特征。

65、第二类是重要数据，包括历史火灾、病虫害、风倒、干旱等灾害记录，以及间伐、补植、封育、病虫害防治、林下可燃物清理等历史管理记录。这类数据用于提高风险判断和模型校正能力。历史灾害和历史管理记录按照发生位置、作业小班和时间归属到对应小班。

66、第三类是增强数据，包括无人机激光雷达、单木识别数据、林下可燃物专项调查等。这类数据能提高精度，但缺失时不影响基础流程。

67、关于小班i在时间周期t的画像为xi,t；

68、

69、xi,t包含10项数据，每一项数据都有来源，蓄积量vi,t来自森林资源调查数据或材积表估算；碳储量ci,t由蓄积量和树种碳转换系数换算；郁闭度ρi,t、林龄ai,t来自森林资源调查数据；混交度hi,t由森林资源调查数据中不同树种占比计算；林分密度由森林资源调查数据中株数密度、郁闭度等指标衡量；管理作业难度由坡度、道路距离和作业通道条件计算；数据可信度由数据是否完整、是否过旧、是否互相矛盾确定。另外，火灾风险指数、病虫害风险指数由步骤sa2、sa3分别计算并回填。

70、‌关于火灾风险指数：由五个子项构成，分别是可燃物指数、气象干燥指数、地形指数、人类活动指数和历史火灾指数。其中，可燃物指数由林分密度、郁闭度、林下可燃物调查和遥感植被指数得到，气象干燥指数由温度、湿度、近7日至30日降雨量、风速和土壤水分得到；地形指数由坡度、坡向和海拔得到；人类活动指数由道路、村庄、输电线路、旅游点距离得到；历史火灾指数由历史火点次数、距离和距今年限得到。

71、关于病虫害风险指数：由四个子项构成，分别是寄主树种易感性、植被异常指数、病虫害气候适宜性指数和历史病虫害指数。寄主树种易感性来自病虫害寄主树种表；植被异常指数来自ndvi下降、evi变化和冠层颜色异常；病虫害气候适宜性指数来自温度、湿度和降雨条件；历史病虫害指数来自历史病虫害点位和传播距离。

72、关于火灾风险指数、病虫害风险指数中各子项的权重：在历史样本不足时，采用固定初始权重（~分别为0.30、0.40、0.15、0.10、0.05，~分别为0.30、0.30、0.25、0.15），保证系统可复现；在历史火灾或病虫害样本充足时，可以用逻辑回归方法对权重进行校准，但校准后的权重仍需满足非负和归一化约束，避免模型不可解释。

73、关于管理措施，每类管理措施都需配置四类规则，包括适用条件、实施月份、预算约束和政策约束。适用条件包括树种、林龄、林分密度、郁闭度、火灾风险、病虫害风险、坡度和道路可达性等指标和对应阈值，通过对比对应指标和阈值来判断是否满足适用条件。实施月份则是对每个管理措施设置时间约束，如“轻度间伐”只能在某些月份执行；预算约束是对每个管理措施设置费用上限，超额则不满足约束；政策约束由人工整理，来源于现行公益林、生态红线、采伐限额及地方经营规程等政策文本。

74、与现有技术相比，本发明的优点在于：

75、（1）引入小班画像与经营处方生成机制。本发明以森林小班作为最小决策单元，将森林资源调查、遥感影像、气象环境、地形条件、历史灾害和经营记录统一到小班尺度，形成包含蓄积量、碳储量、混交度、火灾风险、病虫害风险、作业难度和数据可信度的状态画像，并据此生成可比较、可执行的管理方案，提升森林经营方案制定的精细化程度。

76、（2）引入生态过程模型与xgboost残差校正方法，利用生态模型（chapman-richards模型）表达树种、林龄、立地条件和林分密度对生长的基础影响，对小班的基础生长趋势进行预测，再用本地森林小班的数据对xgboost模型进行预训练，学习生态预测与真实增长之间的偏差后，只负责针对本地实际情况预测生态模型的残差，从而解决传统生态模型具有可解释性但难以适应本地差异、纯机器学习模型能拟合数据但缺少生态约束的缺陷，在保持生态合理性的同时，提高森林生长模拟和不同经营措施效果预测的准确性，为小班级经营措施的量化比较提供可靠基础。

77、（3）本发明引入不确定性补采闭环。对不管理、立即管理、延迟管理和替代措施等情景进行对比，并在数据缺失、模型分歧或多源冲突较大时触发无人机补拍、样地复测或人工踏查，从而提升管理方案的解释性和可靠性。

78、综上所述，本方案通过多源数据统一建模、小班状态画像、生态过程模型、xgboost残差校正、反事实情景推演与不确定性补采机制，提升了森林智慧管理决策的质量和应用价值。该方法能够解决传统森林经营依赖人工经验、单一数据源判断不准、模型预测缺少生态约束、管理措施难以量化比较等问题，为森林小班精准经营、措施动态优化和全生命周期智能决策提供新的技术路径，尤其适用于森林抚育、林分结构优化、灾害风险防控、经营措施比选以及森林资源精细化管理。