广西林业实验室两项智能检测技术取得突破性进展

近日，广西林业实验室智慧林草团队在桉树风灾监测与林木成活率检测领域接连取得关键性突破，相关研究成果分别发表于国际知名学术期刊，为林业防灾减灾、造林质量评估提供高效智能解决方案，为林业行业高质量发展注入科技动能。

GIBN-Net桉树风灾智能监测算法，以广西上思县、博白县受“马鞍”“泰利”台风影响的桉树林为研究对象，构建专属深度学习数据集，创新融入非对称全局注意力模块与实例-批量归一化模块，显著提升复杂环境特征提取能力。该算法总体精度达0.9405，交并比0.8248，优于主流模型，可快速实现风倒木大规模自动化识别评估，为灾后处置提供科学支撑，技术达国际先进水平。研究获国家重点研发计划和广西科技重大专项等项目资助，相关成果发表于中科院一区TOP期刊International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation。

SAHI-Improved-YOLOv8小目标树坑检测算法，整合四大核心技术模块，有效解决传统人工清点林木成活率耗时费力、精度不足的难题。该模型可实现林木成活状况快速大范围自动化监测，为造林质量评估、补植方案制定提供精准支撑。研究获国家重点研发计划、国家自然科学基金、广西科技重大专项等项目资助，相关成果发表于中科院二区TOP期刊Smart Agricultural Technology。