近日，由九游网页版·官方版在线入口作为第一完成单位，联合南京林业大学、浙江容祺科技有限公司等单位共同完成的“复杂山区森林资源无人机智能巡检关键技术及应用”成果，顺利通过浙江省林学会组织的专家评价。评价委员会一致认为，该成果总体达到国内领先水平。
项目针对复杂地形、多样林分结构及传统林业监测效率低、精度差、风险高等行业痛点，围绕松材线虫灾情、林地火情“两情”防控与林地碳汇、种质资源“两资源”管护的核心需求，历时五年攻关，构建了“感知-分析-识别-规划-应用”一体化智能巡检技术平台，在三大核心技术方向取得突破性创新：
一、突破复杂林分单木精准分割难题。研究团队首创“双高斯自适应滤波+角度阈值树顶筛选+能量控制水膨胀分割”技术体系，有效解决了亚冠层树木信息丢失、重叠树冠边界模糊等行业顽疾。新技术使亚冠层树木检测召回率提升50%以上，冠层树检测率达93%以上，亚冠层树检测率达70%以上，树冠宽度估算精度显著提高，为森林碳汇精准计量和资源清查提供了关键底层技术支撑。
二、攻克样本稀缺场景下树种精准识别瓶颈。项目原创提出LGINet林业语言语义融合扩散模型，基于150余篇林业文献构建专业语料库，生成高真实感、高语义一致性的树冠图像（SSIM达0.94，FID为6.42），有效弥补了复杂山区树种真实样本稀缺短板。在此基础上，融合改进的YOLOv11检测网络，实现主要树种识别平均精度（mAP50）达0.868，其中松树、水杉等优势树种识别精度突破0.90，为生物多样性保护与种质资源普查提供了高效技术手段。
三、填补复杂地形无人机自主巡飞技术空白。研究团队创建了基于多模态传感器协同感知与深度学习的无人机飞行最佳路径寻优技术，集成激光雷达、红外、视觉等多源数据，实现动态环境下的局部路径重规划与秒级应急响应。该技术使无人机在突发状况下可规避80%以上的坠机风险，作业生存率提升至95%以上，定位误差控制在±8cm以内，突破了我国复杂山区无人机低空智能巡检的核心技术瓶颈。
项目研发过程中，共发表学术论文8篇（含《Remote Sensing of Environment》等国际顶级期刊），授权发明专利2项、实用新型专利3项、软件著作权7项，制定团体标准1项，成功研制“开天”浙南山区林业专用无人机并搭建“盘古云”低空数字化一体化平台。
目前，该成果已在浙江庆元、青田及福建、广西等省份的复杂山区进行了广泛推广应用，累计培训林业技术人员约500人。实际应用表明，该技术可提升巡检效率80%以上，降低人工及管理成本300 元/公顷/年，带动产业链企业收益提升20%以上，经济、生态与社会效益显著。
专家一致认为，该成果创新性强、技术体系完整、应用效果突出，为我国复杂山区森林资源的数字化、精准化、智能化管护提供了系统化技术支撑和可复制推广的解决方案。
（撰稿人：方向华审核：周生财、包县峰、王英珍）
