关于现代农林人工智能产业学院第二批校企联合项目“揭榜挂帅”榜单发布的通知

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古树名木年轮微钻阻力表达方法与树龄检测

研究古树名木树种木材在径向的材质变化规律，揭示不同材质林木中的钻针阻力响应机制。研发适用于古树名木材质的阻力仪机械传动结构和控制系统，建立直流电机各运行参数与木材绝干密度之间的关系模型，研究钻针阻力的间接表达方法；分析假年轮等异常构造对钻针阻力的影响机制，开发林木年轮识别与优化算法，降低古树名木树龄检测的误差。

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植物呼吸智能监测及其健康状况研究

本研究聚焦于植物呼吸智能监测装备的研制及其健康评估功能的集成。针对植物呼吸信号的非侵入式获取，研发集成CO₂、温湿度与光合有效辐射传感器的低功耗无线采集终端，攻克气路动态切换与环境噪声抑制等硬件关键技术。在装备内嵌的边缘计算单元中，开发自适应滤波算法，提取胁迫敏感特征，并部署轻量化分类模型，实现正常至重度胁迫的快速判别。最后，通过典型植物的胁迫实验，验证装备的测量精度、稳定性及评估有效性。预期成果为智能监测原型装备（含硬件与软件）以及评估验证数据。

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智能相机陷阱与无人机协同的生态监测系统

构建基于人工智能与无人机协同的野生动物智能监测系统。相机陷阱内置低功耗人工智能模块，可在野外长期自主运行，减少误触与无效数据。无人机按照预设航线巡航至相机陷阱上方，自动完成数据采集与回传，实现地空协同传输。配套生态监测系统实现监测数据与设备状态的统一管理与远程查看。

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面向林场应用场景的空天地一体化智能感知研究

综合利用卫星遥感影像、无人机可见光影像及地面实测数据等多种信息源，围绕林情监测中跨尺度、跨时相数据难以高精度融合的问题，研究空天地多源数据的时空配准与协同建模方法。结合农林业生产实际需求，开展轻量化病虫害识别算法研究，实现农情监测算法在普通终端设备上的稳定运行与实时应用。

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复杂林业环境下巡检机器人轻量化视觉感知关键技术

聚焦于林业巡检场景中的目标检测算法研发与应用。针对现有通用模型在复杂非结构化林区环境中存在的检测精度下降、边缘端推理延迟高等问题，研发高精度、轻量化的专用解决方案，推动林业火灾、病虫害、采伐巡检向自动化、智能化转型。

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农林种植资源通用表型装备与技术研发

研制通用型农林种苗种质资源表型装备和种质资源生长、生理评价技术，实现种苗全自动化多维信息采集。构建硬件装备+生长模型+生理模型的评价体系，显著降低育种成本，推动农林种苗筛选的数字化与标准化。

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智能树木茎流监测系统

以物联网环境感知为核心，升级多参量集成监测系统，同步获取树干茎流、树干径向变化等树干信息及病虫害相关表征数据。重点构建融合病理图谱、生长模型的健康诊断大模型，纳入环境、树干、土壤、病虫害等多维度数据，建立科学打分分级体系，输出健康评分与水分胁迫指数，实现衰弱风险分级预警。

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林下空间风环境多参量探测装备研制

研发适用于林下复杂环境的多参量风环境探测装备。在已有便携式探测装备的基础上，新增可穿戴肩绑式设备，提升林区动态监测中的灵活性与数据采集覆盖度。集成风速、风向、温湿度、CO浓度及定位等多类传感器，支持蓝牙与LoRa双模通信，可实现自组网与云端数据传输。

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动物识别系统

基于海康、大华等主流视频监控厂商产品识别到的视频和图片，通过机器学习方法，实现特征比对识别动物名称。识别种类50种以上，准确度90%以上。

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植物识别系统

基于《中国植物物种名录2025版》植物名录，通过机器学习方法，通过拍照实现物种识别，识别种类500种以上，准确度90%以上。

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森林资源数据分析模型

基于林业一张图、林业资源数据、历年变更等数据，通过大数据挖掘技术、AI等技术对区域内森林资源状况、林相结构优化等综合分析。包括：优势树种种植、森林提质、迹地更新、林下经济等。

可参考：

优势树种种植分析：根据林业一张图分析各树种在不同环境下生长优势。

森林提质分析：根据林业一张图分析林木龄组、密度、退化林等分析森林质量可提升地块。结合优势树种种植分析，推荐退化林改造种植树种。

迹地更新分析：根据林业一张图迹地、征占林地、林木采伐、森林督查、营造林数据分析我省可植树地块，可结合优势树种分析推荐种植树种。