融合无人机巡检与AI算法，实现森林防火、生态监测、资源管理的智能化升级，响应国家"十四五"林业数字化建设号召。
火情监测
YOLOv7算法实现98.7%烟雾识别准确率，15秒内预警。
盗伐追踪
声纹定位+红外热成像，夜间500米精准监控。
病虫害诊断
多光谱成像提前14天发现松材线虫病。
无人机巢网格化部署，每日自动巡航覆盖千亩林区。
强化学习路径规划，重复巡检率<5% 电池效率提升40%。
LiDAR+多光谱构建三维森林模型，碳汇计量误差士5%。
边缘计算实现树种分类、生物量估算等任务500毫秒内响应。
通过搭城高精度红外传感器的无人机，实时捕捉地表温度异常变化，结合学习算法识别35℃以上的热源点，精确区分自然热源(如阳光直射岩石)在火点火情识别准确率达92%以上。
基于计掉机视觉的LSTM神经网络，分析可见光影像中的烟雾纹理特征与动态扩散轨迹:结合气象数据预测火势蔓延方向，为救援力量部署提供决策支持，模型响应时间缩短至15秒内。
集成雷电定位系统数据与历史火情数据库，通过随机森林算法构建雷击火险预测模型，提前标注高风险区域并自动规划重点巡查航线，使预防性巡查效率提升40%。
采用YOLOv7目标检测框架，在200米低空视角下实现单帧图像50+人同时检测，通过人群密度热力图标记景区入口、防火通道等关键节点，当单位面积人数超过阔值时触发三级预警机制。
基于3D卷积神经网络解析视频时序特征，识别野外用火、盗伐工具携带等高风险行为，结合GPS坐标实时推送至最近护林站，行为识别误报率控制在5%以下。
搭载定向麦克风阵列，通过声源定位算法捕捉呼喊、电锯等特定频段声音，与光学检测结果交叉验证，提升密林遮挡环境下的人员发现率至78%。
利用北斗差分定位技术划定核心保护区电子边界，当无人机检测到人员或车辆穿越虚拟围栏时，自动触发高分贝警示音播报与位置信息回传，定位精度达厘米级。
采用改进的ResNet50网络提取车辆颜色、车型等特征，比对林业备案数据库实现盗运木材车辆快速筛查，支持车牌模糊识别与无网络环境下的离线比对。
塔载长波红外相机与自适应曝光算法，在零光照条件下通过人体热辐射特征检测入侵 者，结合激光测距仪计算目标距离，有效监控距离扩展至500米。
基于上云API开发定制森林防火指挥调度系统，自动巡检、智能识别。
基于已建成的无人机基地，无人机从起飞、巡航、返航、充电到险情预警、摄影信息回传、后台数据汇总，全程自动化操作，无需人工介入。这一全自动一体化作业模式，有效减轻了人力负担，显著解决了园区巡护人员短缺的问题。
园区的规划红线、高压线路、地形地貌等三维场景已成功转化为数字化信息，并集成为“一张图”管理模式。
无人机根据园区精确的三维数字模型，设定敏感区域为禁飞区，并据此优化航线规划，确保飞行过程中有效避开各类障碍。
