寻找台湾杉 林试所采空载高光谱结合AI辨识技术

（六龟试验林台湾杉造林地现场照片。图／农业委员会林业试验所提供）

长期监测与盘点森林资源，是林业经营管理上的重要课题，传统以地面调查森林资源的方法，对于全面性森林资源调查有其限制。为改善传统森林调查的限制性，行政院农业委员会林业试验所以六龟试验林为模型建置调查区，采用空载高光谱以及空载光达等多尺度材料，结合AI机器学习演算法建立自动化侦测、分类特定树种的模型。成果显示，利用支持向量机与随机森林分类法等AI机器学习演算方法，对特定树种台湾杉的侦测分类精度表现可达到8成以上辨识精准度。

林试所表示，随着辨识科技的普及，手机、电脑的人脸辨识系统已常出现于大众日常生活中，而各类应用AI科技衍生发展出来的辨识APP，例如：花卉、鱼类辨识等，也随着手机搭载AI技术的成熟，让许多体验者惊艳于AI技术在快速辨识与精确度上的优异表现。近年来透过新一代的卫星感测器与航空载具发展，透过空载高光谱影像，即利用在高空所拍摄与搜集到的资料，结合AI的学习演算法，可以有效率地在广大的森林树海中辨识与分类特定的树木种类。

林试所说明，台湾杉（Taiwania cryptomerioides）是全球唯一以台湾当属名的植物，由于生长快、木理通直，加工性良好，因此常作为建筑、家具等用材，是台湾地区重要造林树种之一。六龟试验林位于高雄县茂林乡，面积为9,882公顷，约略等同于2,470个桃园国际棒球场的面积范围。使用传统地面森林调查方法，在不考量山崩、路毁的情形下，想进行六龟试验林特定树种台湾杉的盘点与清查，势必需投入高人、物力成本外，亦旷日费时。

而空载高光谱影像，具有光谱解析度高，波段宽度窄且波段数量多的特性，可获取数十至上百个波段，除提供量测地物连续光谱曲线的机会外，亦能利用空载光达，提供森林林分垂直结构资讯。这些新型的遥测资料再结合AI的学习演算法后，可以提供全面、快速且系统性的调查结果，在森林资源调查与变迁监测上，可补强地面调查的限制，也已被证实为成熟且有效的方法。

林试所指出，相较于常见的人脸辨识系统与各辨识APP，采用高空拍摄与侦测的空载高光谱、空载光达等材料作为辨识依据，面临更多技术上的挑战，例如大气状况、地形阴影等，而使用顶视的角度以树冠顶作为辨识树种的主要依据，更是对树种在判识、分类上具有很大的限制性。该所表示，在克服许多技术上的限制后，期以此研究结果做为开端，未来将持续发展自动化判释与变迁监测系统，预期将有助于精进森林资源监测与管理，对于未来进行台湾全岛整体化的生态功能评估极具重要性，可做为往后台湾林业管理政策的重要参考依据。