森林是陸地生態系統的主體和重要資源，是人類生存發展的重要生態保障，兼具資源與環境的雙重屬性，在涵養水源、保持水土、調節氣候、凈化空氣、調節生態平衡、改善生態環境等方面長期發揮著無可替代的重要作用。同時，在當前“雙碳”背景下，林業的地位和作用更加凸顯，林業在國民經濟和社會發展中的地位與作用也隨之進一步提高。

然而目前我國森林覆蓋率仍然低于全球32%的平均水平，人均森林面積僅為世界人均水平的1/4。為持續推進國土綠化，改善生態環境，助力“雙碳”目標順利實現，2021年8月，國家林業和草原局、國家發展和改革委員會聯合印發《“十四五”林業草原保護發展規劃綱要》，綱要提出，“到2025年，我國森林覆蓋率要達到24.1%，森林蓄積量達到180億立米”，這是我國林業發展新的挑戰。

在此背景下，針對我國森林覆蓋面積顯著增長的行業現狀，為解決人工林業資源調查、巡檢與監測工作量大、作業耗時長、成果準確性與時效性不足的問題，實現森林資源精確快速調查、實時監測分析，航天遠景基于無人機遙感影像、傾斜攝影建模等技術，研究并實現了林業資源環境信息獲取、處理、分析以及應用的全新解決方案，為實現林業資源的穩定和持續發展服務。

基于航飛數據生產林區DOM、DSM、點云成果
航天遠景林業解決方案中各項數據生產流程基本實現自動化，作業員只需導入航飛數據，即可自動化進行無需人工干預的影像空三解算與地理信息成果生產，生成項目區符合應用要求的高精細度DOM正射影像、密集匹配DSM數字地表模型以及LAS點云成果，為后期森林資源狀況總覽及管理分析奠定基礎。

 
項目區自動化影像空三解算
 
項目區DOM正射影像
 
項目區DSM數字地表模型
 
項目區LAS點云

同時方案還支持對多光譜影像進行精確的多波段配準以及基于IMU的影像拼接，可生成項目區精確配準的多光譜正射影像成果。

項目區多波段配準并拼接生成多光譜正射影像成果

基于密集點云的樹木人工采集
方案具備三維量測及測圖功能，支持導入項目區密集點云數據，對樹冠及地面進行標高，對樹木范圍進行標繪，同時還可將人工采集數據與測區樹木點云套合進行三維可視化展示，準確獲知樹木生長狀況。

 
樹木精確人工量測采集

基于高精度正射影像的樹木智能識別
方案通過對高精度正射影像進行實例分割標注，獲得樹冠樣本圖像數據集，隨后依托對海量樹冠樣本數據的深度學習與網絡訓練，形成了用于樹木智能化統計識別的圖像實例分割算法模型，可對測區內各類樹木樹冠進行智能化識別提取。

基于該功能，用戶可對大范圍海量樹木進行樹冠單體化提取，通過分析樹冠狀況掌握樹木分布情況、樹木長勢及樹干中心位置，無需人工進行復雜采樣計數即可較為準確的計算項目區樹木株數及生長質量，同時也便于對樹木數量及質量變動情況進行定期核查與周期性變化分析。

基于多光譜正射影像的植被提取及狀態分析
方案通過對多光譜正射影像進行NDVI植被歸一化算法計算，得到測區植被覆蓋范圍，并在此基礎上對植被覆蓋率進行統計分析，同時也可利用NDVI等常用植被指數對樹木生長情況進行實時解譯，通過分析對應光譜信息遠程監控森林樹木健康狀況，獲取樹木蟲害爆發情況、樹木最佳年齡與最佳采收區域等關鍵信息，對森林資源進行精細化管控。

基于NDVI的植被覆蓋范圍提取

森林防火救災
針對林火這一森林資源保護的重點威脅，方案支持對林間監測站實時拍攝回傳的視頻數據進行監測分析，及時發現著火點位并將相關信息回傳給救災人員，有效減少火災發生造成的損失。

航天遠景林業解決方案專為林業行業用戶量身定制，全面集成攝影測量、遙感解譯、深度學習、智能提取等先進技術，可智能化完成森林資源狀況調查、森林病蟲害監測、造林面積核查、森林防火救災等任務，同時長期動態監測森林變化狀況，實現林業資源的精細管理，賦能林業資源高質量發展，助力打造智慧的林業新格局。