第一章林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)概述第二章林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)的數(shù)據(jù)采集方法第三章林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)數(shù)據(jù)分析與處理第四章林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)的優(yōu)化策略第五章林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)的應(yīng)用案例第六章林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)的未來展望01第一章林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)概述林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)的應(yīng)用背景森林面積縮減與巡護(hù)需求無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)全球森林面積持續(xù)縮減，中國(guó)森林覆蓋率達(dá)到24.02%，但森林質(zhì)量仍需提升。傳統(tǒng)人工巡護(hù)效率低、成本高、覆蓋面有限。無人機(jī)巡護(hù)具有靈活性強(qiáng)、數(shù)據(jù)獲取精準(zhǔn)、安全性高等優(yōu)勢(shì)。某林場(chǎng)通過無人機(jī)巡護(hù)，效率提升20倍，發(fā)現(xiàn)非法砍伐點(diǎn)數(shù)量顯著增加。當(dāng)前無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)仍面臨電池續(xù)航能力不足、復(fù)雜地形下的信號(hào)傳輸問題、數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性等挑戰(zhàn)。但隨著技術(shù)的進(jìn)步，這些問題正在逐步得到解決。林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)的核心組成飛行平臺(tái)包括多旋翼、固定翼和復(fù)合翼無人機(jī)，多旋翼適合低空精細(xì)巡護(hù)，固定翼適合大范圍快速巡護(hù)。某林場(chǎng)采用大疆M300RTK無人機(jī)，單架次可覆蓋5000公頃。傳感器系統(tǒng)包括可見光相機(jī)、多光譜相機(jī)、激光雷達(dá)（LiDAR）和高光譜儀等。某自然保護(hù)區(qū)使用MicasenseRedEdge多光譜相機(jī)，分辨率達(dá)5厘米，用于精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)森林冠層健康狀況。LiDAR則可獲取高精度的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，用于地形測(cè)繪和樹木高度測(cè)量。數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)包括4G/5G網(wǎng)絡(luò)和衛(wèi)星通信系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸。某林場(chǎng)在偏遠(yuǎn)山區(qū)采用衛(wèi)星通信系統(tǒng)，解決了信號(hào)覆蓋問題。數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)包括地理信息系統(tǒng)（GIS）、遙感圖像處理軟件和人工智能（AI）算法，用于圖像解譯、變化檢測(cè)和三維建模。某科技公司開發(fā)的AI算法可自動(dòng)識(shí)別森林火災(zāi)熱點(diǎn)，準(zhǔn)確率達(dá)95%。林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)與預(yù)警病蟲害監(jiān)測(cè)與防治森林資源調(diào)查與評(píng)估某林場(chǎng)通過無人機(jī)巡護(hù)系統(tǒng)，提前發(fā)現(xiàn)3起森林火災(zāi)，火勢(shì)得到及時(shí)控制。無人機(jī)搭載的紅外熱成像儀可探測(cè)到溫度異常點(diǎn)，響應(yīng)時(shí)間比傳統(tǒng)瞭望臺(tái)快2小時(shí)。某林場(chǎng)利用無人機(jī)搭載的高光譜儀，發(fā)現(xiàn)松毛蟲危害面積達(dá)800公頃，較傳統(tǒng)方法提前20天發(fā)現(xiàn)。無人機(jī)可精準(zhǔn)噴灑生物農(nóng)藥，減少農(nóng)藥使用量30%。某國(guó)家公園通過無人機(jī)LiDAR技術(shù)，完成100萬公頃的森林資源調(diào)查，獲取樹木數(shù)量、高度和密度等數(shù)據(jù)，精度達(dá)90%。傳統(tǒng)調(diào)查方式需耗時(shí)半年，且誤差較大。林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)的未來發(fā)展趨勢(shì)智能化與自主化多源數(shù)據(jù)融合云計(jì)算與邊緣計(jì)算隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，無人機(jī)將具備自主飛行、智能避障和自動(dòng)任務(wù)規(guī)劃能力。某科技公司研發(fā)的AI無人機(jī)可自主完成巡護(hù)路線規(guī)劃，減少人工干預(yù)60%。未來無人機(jī)巡護(hù)將整合激光雷達(dá)、高光譜、雷達(dá)等多種數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)多維度森林監(jiān)測(cè)。某研究機(jī)構(gòu)開發(fā)的融合算法，可將不同傳感器數(shù)據(jù)精度提升至95%。通過云計(jì)算平臺(tái)，可實(shí)時(shí)處理海量巡護(hù)數(shù)據(jù)，而邊緣計(jì)算則可降低數(shù)據(jù)傳輸延遲。某林場(chǎng)采用云邊協(xié)同系統(tǒng)，數(shù)據(jù)處理時(shí)間從小時(shí)級(jí)縮短至分鐘級(jí)。02第二章林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)的數(shù)據(jù)采集方法數(shù)據(jù)采集的技術(shù)要求與標(biāo)準(zhǔn)分辨率與光譜范圍國(guó)際和國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)空域規(guī)劃和氣象條件評(píng)估以某林場(chǎng)為例，其巡護(hù)需求為1米分辨率可見光圖像、5厘米分辨率LiDAR數(shù)據(jù)，飛行高度控制在50-100米。不滿足這些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)將影響后續(xù)分析精度。數(shù)據(jù)采集需遵循國(guó)際和國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，如ISO19148（遙感數(shù)據(jù)集）、GB/T31078（無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)采集技術(shù)規(guī)范）。某林場(chǎng)在2022年采用GB/T31078標(biāo)準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)符合國(guó)家林業(yè)調(diào)查要求，便于后續(xù)數(shù)據(jù)共享和應(yīng)用。采集前需進(jìn)行空域規(guī)劃和氣象條件評(píng)估。例如，某保護(hù)區(qū)在2023年因氣象原因取消5次巡護(hù)任務(wù)，避免數(shù)據(jù)質(zhì)量下降?？沼蛞?guī)劃需避開軍事禁飛區(qū)、機(jī)場(chǎng)凈空區(qū)等敏感區(qū)域。多傳感器數(shù)據(jù)采集策略多光譜與高光譜數(shù)據(jù)采集LiDAR數(shù)據(jù)采集熱紅外數(shù)據(jù)采集某林場(chǎng)采用MicasenseRedEdge-MX多光譜相機(jī)，獲取4-5波段圖像，用于植被指數(shù)計(jì)算。例如，通過NDVI指數(shù)計(jì)算森林覆蓋度，某區(qū)域NDVI值為0.75，對(duì)應(yīng)森林覆蓋率達(dá)82%，與傳統(tǒng)樣地調(diào)查結(jié)果一致。某國(guó)家公園使用RieglVZ-400iLiDAR，獲取點(diǎn)云密度達(dá)200萬點(diǎn)/平方米，用于三維建模。例如，其生成的三維模型精度達(dá)厘米級(jí)，為森林結(jié)構(gòu)分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。某林場(chǎng)采用FLIRA655熱像儀，探測(cè)溫度范圍-20℃至+350℃，用于火災(zāi)監(jiān)測(cè)。例如，某次通過熱紅外圖像發(fā)現(xiàn)一處地下火，傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)采集的飛行設(shè)計(jì)與優(yōu)化飛行航線設(shè)計(jì)飛行高度與速度優(yōu)化采集時(shí)序設(shè)計(jì)需考慮地形、植被和巡護(hù)目標(biāo)。某山區(qū)林場(chǎng)采用網(wǎng)格化航線，確保無死角覆蓋。例如，某次巡護(hù)航線間距設(shè)置為150米，有效覆蓋率達(dá)98%。以某平原林場(chǎng)為例，通過實(shí)驗(yàn)確定最佳飛行高度為80米，速度為5米/秒，此時(shí)圖像清晰度與續(xù)航時(shí)間達(dá)到最優(yōu)平衡。某保護(hù)區(qū)采用固定周期巡護(hù)，如每月一次，確保數(shù)據(jù)連續(xù)性。例如，某次連續(xù)巡護(hù)發(fā)現(xiàn)病蟲害面積變化趨勢(shì)，為防治提供依據(jù)。數(shù)據(jù)采集質(zhì)量控制與驗(yàn)證傳感器標(biāo)定實(shí)時(shí)檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)驗(yàn)證某林場(chǎng)使用標(biāo)準(zhǔn)板對(duì)多光譜相機(jī)進(jìn)行輻射定標(biāo)，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。例如，標(biāo)定后RGB圖像顏色偏差小于5%，符合林業(yè)應(yīng)用要求。例如，某次巡護(hù)中無人機(jī)傳輸?shù)膱D像實(shí)時(shí)顯示發(fā)現(xiàn)云層覆蓋率達(dá)20%，及時(shí)調(diào)整航線。通過這種方式，數(shù)據(jù)有效利用率提升至85%。某國(guó)家公園采用地面真實(shí)驗(yàn)證方法，抽取10%面積進(jìn)行人工核查。例如，驗(yàn)證結(jié)果顯示LiDAR高度數(shù)據(jù)誤差小于2%，滿足林業(yè)調(diào)查需求。03第三章林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)數(shù)據(jù)分析與處理數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)與方法影像校正與拼接數(shù)據(jù)融合與增強(qiáng)數(shù)據(jù)壓縮與存儲(chǔ)某林場(chǎng)采用ENVI軟件對(duì)無人機(jī)圖像進(jìn)行幾何校正，誤差小于2厘米。例如，通過地面控制點(diǎn)（GCP）校正，確保圖像與實(shí)際地形匹配。某保護(hù)區(qū)將多光譜與LiDAR數(shù)據(jù)融合，生成三維植被冠層模型。例如，融合后的模型可同時(shí)顯示植被高度和密度，傳統(tǒng)方法難以實(shí)現(xiàn)。某科技公司開發(fā)的數(shù)據(jù)壓縮算法，將原始數(shù)據(jù)體積減小60%，便于云存儲(chǔ)。例如，5000公頃的LiDAR數(shù)據(jù)從200GB壓縮至80GB。森林資源參數(shù)反演技術(shù)植被指數(shù)反演樹木參數(shù)反演火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估某林場(chǎng)通過NDVI、EVI等指數(shù)計(jì)算森林覆蓋度。例如，某區(qū)域NDVI值為0.75，對(duì)應(yīng)森林覆蓋率達(dá)82%，與傳統(tǒng)樣地調(diào)查結(jié)果一致。某國(guó)家公園使用LiDAR數(shù)據(jù)反演樹木數(shù)量、胸徑和生物量。例如，通過點(diǎn)云密度分析，某區(qū)域樹木數(shù)量達(dá)8000株/公頃，較傳統(tǒng)調(diào)查提升40%。某保護(hù)區(qū)利用熱紅外數(shù)據(jù)計(jì)算火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。例如，某區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)達(dá)65，較周邊區(qū)域高20%，為防火重點(diǎn)區(qū)域。人工智能在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別變化檢測(cè)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建某林場(chǎng)采用深度學(xué)習(xí)算法自動(dòng)識(shí)別森林火災(zāi)點(diǎn)、病蟲害斑點(diǎn)。例如，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)90%，較人工判讀提升50%。某國(guó)家公園對(duì)比2020年和2023年數(shù)據(jù)，自動(dòng)檢測(cè)出0.5公頃的砍伐區(qū)域。例如，傳統(tǒng)變化檢測(cè)需耗時(shí)2周，AI算法僅需4小時(shí)。某研究機(jī)構(gòu)基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建病蟲害預(yù)測(cè)模型。例如，模型預(yù)測(cè)某區(qū)域松毛蟲爆發(fā)概率為70%，較傳統(tǒng)方法提前30天預(yù)警。數(shù)據(jù)可視化與決策支持三維可視化專題圖制作決策支持系統(tǒng)某林場(chǎng)生成森林三維模型，可直觀展示地形、植被和設(shè)施。例如，模型用于規(guī)劃巡護(hù)路線，效率提升30%。某保護(hù)區(qū)制作森林資源專題圖，包括覆蓋度、密度和生物量等。例如，專題圖用于制定森林保護(hù)政策，科學(xué)性提升40%。某科技公司開發(fā)決策支持系統(tǒng)，集成數(shù)據(jù)采集、分析和可視化功能。例如，系統(tǒng)為林場(chǎng)提供砍伐許可、病蟲害防治等決策建議，減少人為誤差50%。04第四章林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)的優(yōu)化策略無人機(jī)性能優(yōu)化續(xù)航能力提升抗干擾能力增強(qiáng)載重能力優(yōu)化某科技公司推出新型電池，容量提升至20000mAh，續(xù)航時(shí)間達(dá)8小時(shí)，滿足長(zhǎng)時(shí)間巡護(hù)需求。例如，某林場(chǎng)2023年使用新電池完成連續(xù)12小時(shí)的巡護(hù)任務(wù)，傳統(tǒng)電池僅能支持4小時(shí)。某機(jī)型采用自主研發(fā)的抗干擾通信系統(tǒng)，在復(fù)雜電磁環(huán)境下數(shù)據(jù)傳輸成功率提升至95%。例如，某山區(qū)林場(chǎng)在2022年遭遇雷雨天氣，無人機(jī)仍能穩(wěn)定傳輸數(shù)據(jù)，保障巡護(hù)任務(wù)完成。某機(jī)型增加載荷模塊，可同時(shí)搭載多光譜、LiDAR和熱紅外傳感器。例如，某保護(hù)區(qū)2023年使用新機(jī)型完成多傳感器同步采集，數(shù)據(jù)效率提升60%，覆蓋范圍擴(kuò)大60%。數(shù)據(jù)采集策略優(yōu)化動(dòng)態(tài)航線規(guī)劃分層采集技術(shù)采集時(shí)序優(yōu)化某軟件平臺(tái)采用AI算法動(dòng)態(tài)規(guī)劃巡護(hù)航線，避開不良天氣和障礙物。例如，某林場(chǎng)2023年使用該平臺(tái)后，巡護(hù)效率提升40%，覆蓋范圍擴(kuò)大60%。某技術(shù)將巡護(hù)區(qū)域分為高、中、低優(yōu)先級(jí)，優(yōu)先采集重點(diǎn)區(qū)域。例如，某保護(hù)區(qū)2023年采用分層采集后，關(guān)鍵區(qū)域數(shù)據(jù)覆蓋率達(dá)100%，非關(guān)鍵區(qū)域達(dá)80%，數(shù)據(jù)質(zhì)量提升30%。某研究機(jī)構(gòu)通過實(shí)驗(yàn)確定最佳采集周期，如火災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)每月采集一次，普通區(qū)域每季度采集一次。例如，某林場(chǎng)2023年采用優(yōu)化時(shí)序后，火災(zāi)預(yù)警準(zhǔn)確率提升50%。數(shù)據(jù)處理流程優(yōu)化云計(jì)算平臺(tái)建設(shè)邊緣計(jì)算應(yīng)用加強(qiáng)人才培養(yǎng)建議國(guó)家林業(yè)部門制定林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范數(shù)據(jù)采集、處理和應(yīng)用。例如，某林場(chǎng)2023年因數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，導(dǎo)致與其他機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)無法共享，效率降低30%。建議搭建全國(guó)林業(yè)無人機(jī)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，促進(jìn)數(shù)據(jù)流通和應(yīng)用。例如，某國(guó)家公園2023年因數(shù)據(jù)孤島問題，無法與其他保護(hù)區(qū)數(shù)據(jù)對(duì)比分析，決策支持效果受限。建議高校和科研機(jī)構(gòu)開設(shè)無人機(jī)巡護(hù)專業(yè)課程，培養(yǎng)復(fù)合型人才。例如，某林場(chǎng)2023年因缺乏專業(yè)人才，數(shù)據(jù)處理錯(cuò)誤率高達(dá)10%，嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)質(zhì)量。人機(jī)協(xié)同優(yōu)化人工干預(yù)點(diǎn)優(yōu)化培訓(xùn)體系優(yōu)化協(xié)同平臺(tái)建設(shè)某系統(tǒng)采用AI輔助人工判讀，減少人工干預(yù)次數(shù)。例如，某林場(chǎng)2023年使用該系統(tǒng)后，人工判讀時(shí)間縮短至傳統(tǒng)方法的30%，準(zhǔn)確率提升20%。建議高校和科研機(jī)構(gòu)開設(shè)無人機(jī)巡護(hù)專業(yè)課程，培養(yǎng)復(fù)合型人才。例如，某林場(chǎng)2023年因缺乏專業(yè)人才，數(shù)據(jù)處理錯(cuò)誤率高達(dá)10%，嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)質(zhì)量。建議搭建全國(guó)林業(yè)無人機(jī)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，促進(jìn)數(shù)據(jù)流通和應(yīng)用。例如，某國(guó)家公園2023年因數(shù)據(jù)孤島問題，無法與其他保護(hù)區(qū)數(shù)據(jù)對(duì)比分析，決策支持效果受限。05第五章林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)的應(yīng)用案例案例一：某國(guó)家公園森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)系統(tǒng)運(yùn)行效果經(jīng)濟(jì)效益社會(huì)效益2022年共發(fā)現(xiàn)15處森林火災(zāi)，較傳統(tǒng)方法提前平均2小時(shí)發(fā)現(xiàn)，火勢(shì)得到及時(shí)控制。例如，某次通過無人機(jī)實(shí)時(shí)傳輸?shù)膱D像發(fā)現(xiàn)火點(diǎn)，傳統(tǒng)方法需等待半小時(shí)后才確認(rèn)。系統(tǒng)年運(yùn)維成本約200萬元，較傳統(tǒng)方式節(jié)約60%，且火災(zāi)損失減少80%。例如，某次火災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失從傳統(tǒng)方法的500萬元降至50萬元。數(shù)據(jù)用于制定森林保護(hù)政策，提高公眾參與度。例如，某次展覽吸引游客1萬人次，收入增加200萬元，促進(jìn)林下經(jīng)濟(jì)發(fā)展。案例二：某林場(chǎng)病蟲害智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)系統(tǒng)運(yùn)行效果環(huán)境效益經(jīng)濟(jì)效益2023年提前發(fā)現(xiàn)松毛蟲危害面積達(dá)800公頃，較傳統(tǒng)方法提前20天發(fā)現(xiàn)。例如，AI算法識(shí)別出某區(qū)域NDVI值異常，人工巡護(hù)未發(fā)現(xiàn)明顯癥狀。無人機(jī)可精準(zhǔn)噴灑生物農(nóng)藥，減少農(nóng)藥使用量30%，保護(hù)生物多樣性。例如，傳統(tǒng)噴灑方式覆蓋整片森林，而無人機(jī)僅噴灑危害區(qū)域，減少環(huán)境污染。系統(tǒng)年運(yùn)維成本約150萬元，較傳統(tǒng)方式節(jié)約50%，且病蟲害防治效果提升70%。例如，某次防治成本從傳統(tǒng)方法的300萬元降至150萬元。案例三：某山區(qū)林場(chǎng)森林資源調(diào)查系統(tǒng)系統(tǒng)運(yùn)行效果社會(huì)效益經(jīng)濟(jì)效益2022年完成森林資源調(diào)查，獲取樹木數(shù)量、高度和密度等數(shù)據(jù)，精度達(dá)90%，較傳統(tǒng)調(diào)查提升50%。例如，LiDAR系統(tǒng)可穿透樹冠獲取下方地形數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)方法無法實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)用于制定森林保護(hù)政策，提高公眾參與度。例如，某次展覽吸引游客2萬人次，收入增加300萬元，促進(jìn)林下經(jīng)濟(jì)發(fā)展。系統(tǒng)年運(yùn)維成本約200萬元，較傳統(tǒng)方式節(jié)約60%，且森林資源調(diào)查效率提升80%。例如，某次調(diào)查成本從傳統(tǒng)方法的500萬元降至200萬元。案例四：某防護(hù)林體系無人機(jī)巡護(hù)系統(tǒng)系統(tǒng)運(yùn)行效果2023年完成全年巡護(hù)，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳云平臺(tái)，支持決策。例如，某次臺(tái)風(fēng)預(yù)警時(shí)，系統(tǒng)快速生成受影響區(qū)域三維模型，為應(yīng)急響應(yīng)提供依據(jù)。技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)集成AI和云計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能巡護(hù)和大數(shù)據(jù)分析。例如，AI算法自動(dòng)識(shí)別林下枯枝落葉堆積區(qū)域，預(yù)警火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，某次成功避免火災(zāi)事故。06第六章林業(yè)無人機(jī)巡護(hù)技術(shù)的未來展望技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)智能化與自主化多源數(shù)據(jù)融合云計(jì)算與邊緣計(jì)算隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，無人機(jī)將具備自主飛行、智能避障和自動(dòng)任務(wù)規(guī)劃能力。某科技公司研發(fā)的AI無人機(jī)可自主完成巡護(hù)路線規(guī)劃，減少人工干預(yù)60%。未來無人機(jī)巡護(hù)將整合激光雷達(dá)、高光譜、雷達(dá)等多種數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)多維度森林監(jiān)測(cè)。某研究機(jī)構(gòu)開發(fā)的融合算法，可將不同傳感器數(shù)據(jù)精度提升至95%。通過云計(jì)算平臺(tái)，可實(shí)時(shí)處理海量巡護(hù)數(shù)據(jù)，而邊緣計(jì)算則可降低數(shù)據(jù)傳輸延遲。某林場(chǎng)采用云邊協(xié)同系統(tǒng)，數(shù)據(jù)處理時(shí)間從小時(shí)級(jí)縮短至分鐘級(jí)。應(yīng)用場(chǎng)景拓展森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)與預(yù)警病蟲害監(jiān)測(cè)與防治森林資源調(diào)查與評(píng)估某林場(chǎng)通過無人機(jī)巡護(hù)系統(tǒng)，提前發(fā)現(xiàn)3起森林