森林是陆地生态系统的主体和重要资源，是人类生存发展的重要生态保障，兼具资源与环境的双重属性，在涵养水源、保持水土、调节气候、净化空气、调节生态平衡、改善生态环境等方面长期发挥着无可替代的重要作用。同时，在当前“双碳”背景下，林业的地位和作用更加凸显，林业在国民经济和社会发展中的地位与作用也随之进一步提高。

然而目前我国森林覆盖率仍然低于全球32%的平均水平，人均森林面积仅为世界人均水平的1/4。为持续推进国土绿化，改善生态环境，助力“双碳”目标顺利实现，2021年8月，国家林业和草原局、国家发展和改革委员会联合印发《“十四五”林业草原保护发展规划纲要》，纲要提出，“到2025年，我国森林覆盖率要达到24.1%，森林蓄积量达到180亿立米”，这是我国林业发展新的挑战。

在此背景下，针对我国森林覆盖面积显著增长的行业现状，为解决人工林业资源调查、巡检与监测工作量大、作业耗时长、成果准确性与时效性不足的问题，实现森林资源精确快速调查、实时监测分析，航天远景基于无人机遥感影像、倾斜摄影建模等技术，研究并实现了林业资源环境信息获取、处理、分析以及应用的全新解决方案，为实现林业资源的稳定和持续发展服务。

基于航飞数据生产林区DOM、DSM、点云成果
航天远景林业解决方案中各项数据生产流程基本实现自动化，作业员只需导入航飞数据，即可自动化进行无需人工干预的影像空三解算与地理信息成果生产，生成项目区符合应用要求的高精细度DOM正射影像、密集匹配DSM数字地表模型以及LAS点云成果，为后期森林资源状况总览及管理分析奠定基础。

 
项目区自动化影像空三解算
 
项目区DOM正射影像
 
项目区DSM数字地表模型
 
项目区LAS点云

同时方案还支持对多光谱影像进行精确的多波段配准以及基于IMU的影像拼接，可生成项目区精确配准的多光谱正射影像成果。

项目区多波段配准并拼接生成多光谱正射影像成果

基于密集点云的树木人工采集
方案具备三维量测及测图功能，支持导入项目区密集点云数据，对树冠及地面进行标高，对树木范围进行标绘，同时还可将人工采集数据与测区树木点云套合进行三维可视化展示，准确获知树木生长状况。

 
树木精确人工量测采集

基于高精度正射影像的树木智能识别
方案通过对高精度正射影像进行实例分割标注，获得树冠样本图像数据集，随后依托对海量树冠样本数据的深度学习与网络训练，形成了用于树木智能化统计识别的图像实例分割算法模型，可对测区内各类树木树冠进行智能化识别提取。

基于该功能，用户可对大范围海量树木进行树冠单体化提取，通过分析树冠状况掌握树木分布情况、树木长势及树干中心位置，无需人工进行复杂采样计数即可较为准确的计算项目区树木株数及生长质量，同时也便于对树木数量及质量变动情况进行定期核查与周期性变化分析。

基于多光谱正射影像的植被提取及状态分析
方案通过对多光谱正射影像进行NDVI植被归一化算法计算，得到测区植被覆盖范围，并在此基础上对植被覆盖率进行统计分析，同时也可利用NDVI等常用植被指数对树木生长情况进行实时解译，通过分析对应光谱信息远程监控森林树木健康状况，获取树木虫害爆发情况、树木最佳年龄与最佳采收区域等关键信息，对森林资源进行精细化管控。

基于NDVI的植被覆盖范围提取

森林防火救灾
针对林火这一森林资源保护的重点威胁，方案支持对林间监测站实时拍摄回传的视频数据进行监测分析，及时发现着火点位并将相关信息回传给救灾人员，有效减少火灾发生造成的损失。

航天远景林业解决方案专为林业行业用户量身定制，全面集成摄影测量、遥感解译、深度学习、智能提取等先进技术，可智能化完成森林资源状况调查、森林病虫害监测、造林面积核查、森林防火救灾等任务，同时长期动态监测森林变化状况，实现林业资源的精细管理，赋能林业资源高质量发展，助力打造智慧的林业新格局。