19、基于机器学习的电子树木监测系统：非法伐木活动检测新方案

基于机器学习的电子树木监测系统：非法伐木活动检测新方案

1. 背景与需求

森林被誉为“绿色黄金”，在生态系统中扮演着至关重要的角色，全球超过30%的陆地被森林覆盖。森林提供了珍贵的木材资源，然而，这也导致了非法伐木和森林砍伐现象的增加。据联合国气候变化框架公约（UNFCCC）估计，森林砍伐占全球碳排放的1/6至1/4。此外，非法伐木还引发了严重的社会经济问题，据联合国环境规划署（UNEP）和国际刑警组织（INTERPOL）的调查，全球非法伐木的经济价值高达300亿美元，占全球木材贸易的10 - 30%。

为了保护自然资源，全球实施了各种监管和立法措施，但非法木材走私仍屡禁不止。因此，仅依靠执法手段不足以根除非法伐木，需要一个有效的威胁识别系统。目前，虽然有一些相关的监测系统，如基于RFID的跟踪系统、采用加速度计传感器的系统等，但这些系统存在诸多不足。例如，RFID标签是被动威胁检测设备，需要持续的人工监控；基于时域阈值的检测方法容易产生误报。所以，引入电子传感器技术和有效的信号处理方法进行活动识别迫在眉睫。

2. 研究方法

2.1 系统设置与数据采集

本研究使用三轴加速度计（ADXL345）采集选定树木样本的振动数据。该加速度计能够检测高达±16 g的各种加速度范围，并配备13位ADC。为了评估可行性，研究在校园内的一些树木上进行。所选树木样本的属性如下表所示：
| 样本编号 | 高度（米） | 周长（厘米） |
| — | — | — |
| 1 | 15.25 | 25.50 |
| 2 | 14.40 | 22.68 |
| 3 | 14.64 | 21.98 |