林业是生态建设的主体，是经济社会可持续发展的一项基础产业和公益事业。针对目前林业尚存的问题如森林经营管理粗放，森林产出效益难以精准评估，森林灾害难以防控（病，虫，火）等等，及时准确地掌握森林资源状况，加强森林抚育经营，提高森林资源质量，通过对区域森林空间规划可为林业各方面的分析提供科学依据，从而为各级部门的管理、决策工作提供服务。智慧林业建设方案即结合当地林业的实际需求，利用云计算、物联网、大数据、移动互联网等新一代信息技术，旨在智能化获取林业大数据的基础上，通过人工智能创建森林资源、生态环境、生态安全时空预测、评估、风险模型，其关键技术和核心价值就是对森林时空未来的提前精准预测，实现对森林资源的永续利用与可持续经营。
智慧林业建设的技术路线及智慧林业云平台结构图如下所示：
智慧林业建设的技术路线
智慧林业云平台结构图
智慧林业建设方案主要分为四大方面：林业智能监测、森林生长预测和林业规划、灾害防控及平台建设。
（一）智慧林业智能监测技术
1、微样地连清监测体系
（1）以县为例，依据县域内行政区划的乡镇，在县内一期布设100个的微样地（最终布设300个），根据多种固定、半固定、变动林分因子对微样地进行细分。在微样地中选取5棵树进行连年监测，并得到森林调查中的各项数量化因子。
（2）对微样地数据进行集成、整合，建立小班调查表。统计县域内森林面积量，蓄积量，并通过连年监测得到生长量状态，得到年度“三量”。具体思路是：以一棵待观测树木为中心木，在其周围选取4棵观测木，测定所有树木的胸径值、中心木的树高和样地半径，计算林分平均胸径、林分密度、林分蓄积量等林分参数。
森林资源监测微样地设计表
微样地森林监测调查表
2、森林生态与灾变监测体系
在区域内布设30个森林生态监控站，其中在站点安置林火CCD镜头3个，（最终布设100个监测站，含林火CCD若干）林火布设点的密度根据经济需求、功能需求、生态需求上依据GIS空间进行建立。监测因子包括适用于空气（环境）温度、空气（环境）湿度、气压、粉尘、二氧化碳含量、甲烷含量、降雨量等多个要素进行全天候现场监测。
3、遥感/无人机森林监测与3D制作及区划
通过森林景观的三维实景表达，将有效的提升森林资源管理的信息化水平，更加科学、合理、高效的管理、监测和预测森林资源的动态变化。因此，以省域为主导进行林业区划，应用航天RS结合DEM，生成林地区划系统，创建国家→省→县→乡三级区划，把行政界限刻划在3D实景图上，将省域森林资源的历次一类连清调查数据连库。同时可创建国有林区大流域、大林区、荒漠区等专集3D实景区划。
（二）林业规划森林生长量智慧预测与GEP核算方法
1、森林规划
什么地点，造什么林种，对某点的效应为最佳。
2、森林生长量模型
针对区域森林“三量”计测在很大程度上受到地理位置、气象气候、地形地势、土壤条件等变化扰动，推算的数据时效性和准确性较差，不能精准的反映年度生长量等问题，通过一类调查数据为基础数据，以地学因子、气象因子、土壤因子为环境变量，以林分密度、遥感指数、NDVI、林分因子为模型变量，以胸径为关键参数推算树高，建立面向区域的森林年度生长量预测模型：
区域森林植被年度生长量计算体系
（1）无林地营造理想林
创建无林地营造理想林设计方案，通过实地调查，获取立地因子信息，依据适地适树原则选择当地适宜树种，确定理想林混交比例k，其技术流程如下：
①对无林地地块进行实地调查，获取相应立地数据后利用章节（森林全生命周期生长规律及精准计测）中的算法，计算出该地块的λ指数；
②依据适地适树的原则选择适宜的树种，并按照28、37、46的混交比ki进行混交林作业；
③基于BP神经网络计算林分最大密度，是生长指数为λ的地块在35cm径阶的最大生长密度；
⑤依据理想林分布方法，可知40cm胸径的1棵树由
个幼苗生长而成，据此可推论出N05,N15,N25,N35是等效密度，则初始造林时选择4kN05进行造林；⑥在t15时刻时，平均胸径达到15径阶，间伐15径阶2kN05并补植2kN05相应树种；在t25时刻时，平均胸径达到25径阶，分别间伐15径阶和25径阶kN05并补植2kN05相应树种；在t35时刻，林分逐渐进入理想林经营状态，此时依据精准择伐原则，定期择伐大径阶，补植小径阶即可实现森林的永续经营。
（2）人工纯林改造为理想林
创建人工纯林改造为理想林设计方案显得尤为重要，在纯林营造理想林的实践中，一方面需满足混交面积比等于设计或调查的株数密度比。为增加生物多样性，应注意提倡多树种混交，多类型混交，立体混交。另一方面，龄级因为立地条件和地位级不同，同龄级在径阶上会差异很大，因此更确切的说，要引入全径阶（小、中、大、特大径阶）的森林为理想的森林造林模式。在纯林改造之前，需对纯林进行初始调查，将小班内的树木依径阶分为5cm、15cm、25cm、35cm径阶。测定小班树种组成，立地参数，生长指数，平均胸径，以及各径阶现实密度。
3、GEP核算
核算指标包括三部分，分别为：调节服务、供给服务、以及文化服务。具体来讲，生态系统可以被比作一个具有经营体系的工厂，现有林地、林木、其他林业资源等作为固定资产，对森林进行经营管理，投入人力、物力、财力，每年收获木材、林下产品、药材等，产生永续的经济、生态价值。多价值永续利用的主要特征是不仅认识到森林资源具有经济价值，还要意识到森林资源具有的其它价值，如净化大气环境、保持水土、改善气候、维持生物多样性、维持自然系统的持久生产能力等。
生态系统功能核算
（三）森林灾害智慧防控
1、森林病虫害防控
2、林火智慧防控
通过收集历史林火数据、多级分辨率的遥感影像及相应比例尺地形图等基础数据，提取“资源监测系统”的森林树种、立地因子等基础信息，并获取高分辨率空间数据为应用目标，通过3S技术在整体系统中的集成应用，达到实时对地观测能力和空间数据快速处理能力的同时实现，利用CCD相机和烟火识别器监测林火发生及蔓延状态可提高观测的准确性和实时操作性，还可通过对气温、PM2.5、甲烷等的长期监测通过指标的变化可及时发现潜在火险，针对以往的林火数据的不确定性，剔除历史林火数据中的粗差，进行缺失数据插值，属性数据的选择，实例数据的处理及数据简约等预处理。通过大量的算法比较，研究适合林火知识发现的算法，为林火管理和扑救决策提供科学依据，确定影响林火时空模型的主要因子，为有效地建立和修改时空模型做准备。通过神经网络算法和遗传算法相结合，充分利用神经网络多参数、快速收敛的特点，以及遗传算法全局最优的特点，实现互补，通过GIS提取可燃物、地形等数据，建立基于遥感像元概率积分法的林火时空蔓延模型。
林火智慧防控主要包括以下内容：
（1）林火风险指数GIS计算；
（2）重点防火地带GIS区划与设计—“四重一关键”；
（3）火险火情预测预报；
（4）火灾蔓延模拟；
（5）火灾损失评估。
（四）智慧林业平台建设
1、野外森林生态观测装置研发
森林传感器功能组成如下：
2、林业智能超站仪研发
智能测树超站仪
SLAM手机测树系统
智能电动生长锥
微型生长锥
3、平台建设
平台包括B/S方式，又包括C/S方式，基于SOA的开发，易于与其它应用系统集成及数据交换；强大的与图形软件的集成功能，使得该系统成为智慧林业建设的最佳平台。