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关键词：物联网；动态远程监测；传感信息；ARM摘 要：近年来，随着中国政府越来越注重资源节约型、环境友好型社会的建设，利用物联网技术来构建林业资源综合监测体系已经逐步成为了研究热点，物联网技术在森林动态远程监测中的应用可以大大降低管理成本。国内外对于物联网技术在森林动态远程监测中的应用的研究都有很大进展，大部分现有的森林动态远程监测系统利用ARM芯片(STM32)为主控芯片，同时采用了ZigBee技术对探测节点进行硬件设计以实现高效的数据采集，将GIS、RS和GPS技术应用于森林动态远程监测，大大降低了人力管理的成本，提高了管理快速性、准确性，同时将采集到的森林资源传感信息发送到后台WEB界面，让工作人员可以直观地观测这些数据，然后对森林进行高效的管理。本文概述国内外利用林业物联网技术在森林资源监管、林业灾害监控、林业生态监控、林产品安全质量监管等方面建设中取得的应用进展，比较国内外森林监测系统发展现状中的差异，指出国内外森林监测系统设计中的不足之处，并且提出一些中肯的改进之策。

1. 引言

中国的森林资源是比较丰富的，依照环球网的报道，我国森林覆盖率已经到达了近22%。森林覆盖率变高代表了我国生态文明建设取得了重大的进展，但是如何对广袤的森林进行有效的管理成为了一大重点难题，2019年9月起的澳大利亚森林火灾已经造成了1200万公顷土地的毁灭和至少五亿动物的死亡，这就是澳大利亚缺乏对森林进行有效的管理造成的恶果。林业工作具有工作环境恶劣、面积大、周期长、任务繁重等特点，而物联网技术在实时感知、快速响应、精确控制等方面具有优势，可以实现林业信息实时地、自动地、长期地感知^[1]，这是建设森林资源监测系统重要的一环、关键的一环。

2 研究现状

物联网技术已经在森林资源动态监测系统的建设中得到了广泛的应用，大部分监测系统的基本功能是对森林中的温度、湿度和风速等数据进行采集，并在每个监测节点安装特定的摄像头进行视频信息采集^[2]，以实现对森林资源的动态远程实时监控，同时国内外的高校、企业等也对森林资源动态监测系统做了进一步的研究升级以实现更多更强大的功能来对森林进行更加高效的管理。

• 1. 国内研究现状

随着我国经济、科技的不断发展，近年来，我国智慧林业概念、林业物联网系统探究不断被提出。国家林业局也相继印发了《中国智慧林业发展指导意见》、《林业发展“十三五”规划》、《关于推进中国林业物联网发展的指导意见》等政策文件, 大力支持林业物联网的发展，并且主张利用人工智能、云计算的新兴技术来促进林业物联网技术的发展。

国内方面，王霓虹等将无线传感探测网络应用到森林环境检测平台，实现了空气温湿度、光照强度、风速风向等森林环境因子数据的采集，通过数据智能化分析，最终实现了对森林环境的智能监测^[3]；在森林资源监测方面，我国主要利用的是射频识别（Radio Frequency Identification，简记为RFID）技术，如，张雪芹等^[4],将RFID技术应用到森林资源调查中，通过将RFID标签嵌入到样本木中，实现对样本木的精确定位，提高林木调查的工作效率。但是国内现有的RFID技术在森林资源监测方面仍有不足之处：一是缺乏统一的RFID标识，导致其难以进行大范围的推广和应用；同时由于采用的通用RFID标签，存在易于伪造、在林业环境中使用易损坏和寿命短等问题^[5]。

森林资源动态监测系统的另外一个监测要点是林业灾害监测。在森林防火中，国内主要通过无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简记为WSN）监测森林与火灾有关的环境因素变化来对森林火灾进行预测。例如，张军国等^[7]利用森林环境内的大气相对湿度和空气温度来反映森林可燃物含水率的大小，通过无线传感器监测这两个环境因素的变化，实现森林火灾的预测；在陶伯睿^[8]等设计的基于无线传感器网络的森林火灾防控系统中，使用了GPS、温湿度、红外、气体等多种传感器，这些传感器将采集的数据通过GPRS上报给服务器，服务器根据设立的阈值，当上报数据超过阈值时，会发送警报信息给工作人员告知其疑似或森林火灾区域的GPS坐标，工作人员根据GPS坐标对森林火灾进行核实并采取相应措施^[9]。

同时，森林资源数据的更新也是森林资源动态监测的关键一环，如果森林资源数据不能够及时、准确地更新，这样对于工作人员来说，他们就无法及时地去对突发情况做出正确的决策，吴鑫等^[10]人运用GIS、GPS、RFID、3G等技术，将无线传感器网络为传播媒介，构建了森林数据更新系统，设计了针对复杂通信条件下森林资源的数据采集、传输和更新的小班信息标识与通信器。此外，中国林业科学研究院基于无线传感器网络构建了对林业环境的监测系统，能够实现对传感器数据进行云存储和共享^[11]。南京林业大学在紫金山地区构建了基于无线传感器网络的环境监测系统^[12]。香港科技大学和浙江农林大学联合构建了一个对林业郁闭度与火灾风险预估的检测行系统^[13]。