从经验管护到数字决策：自然资源管理技术的山野新实践
上个月跟着自然资源部第三航测院的朋友跑了一趟祁连山东段的管护站，推开门的瞬间我就傻了。屋子里不是我预想的满墙手绘地图和登记本，取而代之的是三块满是跳动数据的大屏，管护站的小伙子点两下鼠标，10公里外某片沟谷的最新影像就跳了出来。真的不一样了。
祁连山自然资源管护无人机巡检现场图
说实话我一开始也觉得，这不就是把无人机大屏凑一块吗？能有什么难的。待了三天才发现门道真多。比如祁连山的积雪半年不化，普通遥感影像会把积雪和裸岩混在一起，算出来的草地面积差出去三分之一。现在的技术会结合微波遥感穿透积雪，再拿地面的物联网传感器数据校准，精度能提到95%以上。去年的公开科研数据显示，全国已经有超过20%的国家级自然保护区用上了这种空天地一体化的自然资源管理技术，比五年前翻了四倍还多。不过话说回来，现在行业里吹的“全自动无人管护”，听听就好，哪有那么神。技术还是辅助，最后落到实处还是得靠人。
自然资源管理AI算法野外校准试验图
这两年国内做自然资源管理技术的科研，方向真的转对了。以前很多论文都是拿公开数据集跑个准确率就结题了，现在都得扎到野外去跑半年，拿实地采集的数据验证才算数。这点真的太重要了。毕竟我们的技术是要拿来管自己的山自己的水，不是拿来看影响因子的。
技术落地最容易踩的三个坑
这些年跑项目见了太多，钱花了不少，设备买了一大堆，最后落不了地，堆在库房落灰。我总结了三个最常见的坑。第一个，贪大求全，不接地气。有的地方刚要搞自然资源管理，直接就上几个亿的“智慧平台”，连本地区的林地草地所有权边界都没摸清楚，平台做出来全是错数据，根本用不了。第二个，数据孤岛，通不起来。林业部门有林地数据，国土部门有土地数据，水利部门有水系数据，各存各的，标准都不一样，你想把数据合一块跑算法，门都没有。第三个，只重监测，不重应用。很多平台做出来，就是每天出一堆报表，显示这里植被减少了那里水位下降了，但是管护员拿到数据该干嘛？该派谁去？怎么解决？一点提示都没有，等于一堆没用的数字。
那有没有做得好的？当然有。内蒙古呼伦贝尔的草牧场管护试点，用自然资源管理技术把载畜量核算精确到了每一块几十亩的小草场，牧民打开手机就能看到自己的草场今年能养多少头羊，生态补贴直接和这个数据挂钩，不光管理部门省心，牧民也服气，没人再闹着说不公平。
去年我在云南碰到一个干了三十年的老管护员，以前半个月要跑遍三十平方公里的责任区，膝盖早就磨出了骨刺，现在无人机每周飞一遍，有预警再去精准点位，平时大部分时间能用来做造林和病虫害防治，他拉着我说，这才是真的为我们干活的人着想的技术。我当时听完特别感慨。说白了，自然资源管理技术，本质是理顺人、土地、生态的关系，不是做给上面看的花架子。能让一线的人少爬几座山，少走几里冤枉路，能把破坏生态的行为早早拦住，能让我们算清楚手里有多少自然资源，该怎么用才不糟蹋，这就够了。现在还有很多地方等着技术落地，还有很多小问题等着一个个解决，慢慢来，不急。对吧？
别再以为自然资源管理就是爬树数树了
早个十年，跑野外的自然资源人哪有这待遇。测林地面积靠步量，数树靠眼瞅，遇着人进不去的陡崖沟谷，只能估摸着填数据。遇着盗挖虫草、偷砍树的，等巡山的人发现，小偷都跑没影了。现在呢？卫星遥感拍大面，无人机巡重点，山脚路口埋传感器，哪怕你只是挖了半立方米的土，后台十分钟就能发出预警。现在不少试点区已经做到了单株级的自然资源动态监测，一棵树什么时候发芽，直径长了多少，有没有病虫害，系统都能给你报得清清楚楚。祁连山自然资源管护无人机巡检现场图
说实话我一开始也觉得，这不就是把无人机大屏凑一块吗？能有什么难的。待了三天才发现门道真多。比如祁连山的积雪半年不化，普通遥感影像会把积雪和裸岩混在一起，算出来的草地面积差出去三分之一。现在的技术会结合微波遥感穿透积雪，再拿地面的物联网传感器数据校准，精度能提到95%以上。去年的公开科研数据显示，全国已经有超过20%的国家级自然保护区用上了这种空天地一体化的自然资源管理技术，比五年前翻了四倍还多。不过话说回来，现在行业里吹的“全自动无人管护”，听听就好，哪有那么神。技术还是辅助，最后落到实处还是得靠人。
卡脖子的不是硬件，是算法的“本土化”
现在买卫星影像买无人机，都不是什么难事，花钱就能搞定。真正难的，是算法能适配咱们国家复杂的自然条件。我之前接触过一个南方喀斯特地区的项目，拿国外现成的植被识别算法跑，识别率才58%，为什么？人家的算法是拿美洲温带阔叶林的样本训出来的，咱们南方喀斯特的植被都是碎块化分布，还有岩溶裸岩的干扰，根本对不上。 近年国内不少科研团队都在啃这块硬骨头，比如中南大学的自然资源遥感团队，去年出了一个自适应光谱校正模型，能根据不同地区的地貌、植被类型自动调整识别参数，在喀斯特地区的识别率直接提到了92%，比原来的模型提了三十多个点。还有中国矿业大学的团队，针对采煤沉陷区的土地利用动态监测，做了一个时序差值算法，能把沉陷区一年内的植被恢复、水位变化测到分米级，给复垦方案设计省了快一半的野外工作量。自然资源管理AI算法野外校准试验图
这两年国内做自然资源管理技术的科研，方向真的转对了。以前很多论文都是拿公开数据集跑个准确率就结题了，现在都得扎到野外去跑半年，拿实地采集的数据验证才算数。这点真的太重要了。毕竟我们的技术是要拿来管自己的山自己的水，不是拿来看影响因子的。
技术落地最容易踩的三个坑
技术落地最容易踩的三个坑
这些年跑项目见了太多，钱花了不少，设备买了一大堆，最后落不了地，堆在库房落灰。我总结了三个最常见的坑。第一个，贪大求全，不接地气。有的地方刚要搞自然资源管理，直接就上几个亿的“智慧平台”，连本地区的林地草地所有权边界都没摸清楚，平台做出来全是错数据，根本用不了。第二个，数据孤岛，通不起来。林业部门有林地数据，国土部门有土地数据，水利部门有水系数据，各存各的，标准都不一样，你想把数据合一块跑算法，门都没有。第三个，只重监测，不重应用。很多平台做出来，就是每天出一堆报表，显示这里植被减少了那里水位下降了，但是管护员拿到数据该干嘛？该派谁去？怎么解决？一点提示都没有，等于一堆没用的数字。
那有没有做得好的？当然有。内蒙古呼伦贝尔的草牧场管护试点，用自然资源管理技术把载畜量核算精确到了每一块几十亩的小草场，牧民打开手机就能看到自己的草场今年能养多少头羊，生态补贴直接和这个数据挂钩，不光管理部门省心，牧民也服气，没人再闹着说不公平。
去年我在云南碰到一个干了三十年的老管护员，以前半个月要跑遍三十平方公里的责任区，膝盖早就磨出了骨刺，现在无人机每周飞一遍，有预警再去精准点位，平时大部分时间能用来做造林和病虫害防治，他拉着我说，这才是真的为我们干活的人着想的技术。我当时听完特别感慨。说白了，自然资源管理技术，本质是理顺人、土地、生态的关系，不是做给上面看的花架子。能让一线的人少爬几座山，少走几里冤枉路，能把破坏生态的行为早早拦住，能让我们算清楚手里有多少自然资源，该怎么用才不糟蹋，这就够了。现在还有很多地方等着技术落地，还有很多小问题等着一个个解决，慢慢来，不急。对吧？