人工智能应用技术研究助力全球减少毁林

编号 sjly202400140

日期 20241125

标题 人工智能应用技术研究助力全球减少毁林

年份 2024 

学科分类 220.5510;森林采运学

国别/机构 德国 

作者 陈超 

关键词 德国  人工智能  毁林  欧盟零毁林法案（EUDR）  AI  木材图像自动识别  硬木  软木  非法采伐  木材 

主要内容 　　德国弗劳恩霍夫研究中心（Fraunhofer Society）2024年9月2日消息：该研究中心正在研究利用人工智能（AI）图像识别技术自动识别木材种类，以应对全球毁林问题。
　　随着全球木材需求的不断增长，非法采伐问题日益凸显。新的《欧盟零毁林法案（EUDR）》及其前身《欧盟木材法规（EUTR）》均要求木材产品在进入欧盟市场时必须证明其合法来源，以遏制毁林产品的流通。从2013年起，商业企业就被要求记录其产品中使用的木材种类及其来源，以证明其进口到欧盟市场的木材产品的合法性。然而，当前如何准确并迅速地确定所使用的木材种类仍然是一个技术挑战。
　　德国弗劳恩霍夫工业数学研究所的研究人员正在与图宁木材研究所合作，联合开发一种基于AI技术的木材图像自动识别系统，用于大规模审查申报的木材种类。这一系统能够简化和加速对申报木材种类的鉴定过程。不同木材种类的基本细胞组织排列图像各异，包括管胞、导管、木纤维、轴向薄壁组织细胞和木射线等。木材种类的识别依赖于其基本细胞组织的形状、大小和比例排列，以及其他因素，如内含物、胞间道、色素物质、年轮、早晚材、木节和锯切方向等，这些因素共同构成了木材独特的纹理和花纹。研究人员利用这些木材解剖学特征来识别和鉴定木材种类。
　　正在研发的AI木材图像自动识别技术能够加快自动化检测流程，减轻专家的工作负担，以应对日益增长的木材种类鉴定需求。该项目首先聚焦于硬木，尤其是那些来自世界各地用于纤维素生产的种植园的硬木。研究人员利用大量木材样本训练AI神经网络，直到AI能够独立识别和检测未知树种的微观图像特征。在对不同种类树种的AI识别进行试验测试时，分析工具首先在单个图像中标记出识别特定类型木材的关键细胞。
　　截至目前，AI分析系统的雏形通过对参考样本的识别训练，已经能够鉴定11种需要重点保护的硬木树种，下一步工作将扩展至软木树种的识别。长远来看，基于AI技术的图像识别工具预计将被广泛应用于全球的测试实验室和政府机构，以监测国际木材贸易。弗劳恩霍夫ITWM公司图像处理部副主管亨里克·斯蒂芬尼博士表示：“我们期望全球范围内获得认证的测试机构将来能够从我们的系统中获益，最终有效防范毁林和非法木材贸易。” （陈 超）

资料来源 世界林草动态,2024(11)