基于机器学习的电子树木监控系统：非法伐木活动检测新方案

### 基于机器学习的电子树木监控系统：非法伐木活动检测新方案 #### 1. 引言 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，国际市场对这些木材的需求极高，这也导致了非法伐木和森林砍伐现象日益严重。据联合国气候变化框架公约（UNFCCC）估计，森林砍伐造成的碳排放占全球碳排放总量的1/6至1/4。此外，非法伐木和森林砍伐不仅对环境造成了威胁，还成为了重大的社会经济问题。联合国环境规划署（UNEP）和国际刑警组织（INTERPOL）的一项调查显示，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%。如今，犯罪分子采用了先进的技术和传统的伐木方法进行非法活动。 虽然全球已经实施了各种监管和立法措施来保护自然资源，但非法木材走私现象仍然屡禁不止。仅依靠执法手段无法根除非法伐木问题，因此需要一个有效的威胁识别系统。目前已经有一些相关的研究，例如： - **基于RFID的跟踪系统**：用于检测和识别阿特拉斯山脉伊夫兰地区森林中的雪松和印度檀香木的非法砍伐。该系统通过在树木上安装RFID标签，并使用手持阅读器进行跟踪，但它是一种被动的威胁检测设备，需要人工持续监控。 - **基于加速度计的系统**：有利用加速度计传感器、摄像头、GSM和GPS的树木监测系统，通过时域阈值检测进行活动识别，但这种方法容易受到大风、飓风或动物干扰等因素的影响，产生误报。 #### 2. 研究方法 ##### 2.1 系统设置与数据采集 使用三轴加速度计（ADXL345）采集选定树木样本的振动数据。为了评估可行性，对校园内的一些树木进行了研究，这些样本的特性与珍贵的印度檀香木相似。传感器能够检测高达±16g的加速度范围，并配备13位ADC。考虑到视觉安全因素，传感器原型安装在距离冲击点3米的位置。 | 日志样本 | 高度（米） | 总周长（厘米） | | ---- | ---- | ---- | | 1 | 15.25 | 25.50 | | 2 | 14.40 | 22.68 | | 3 | 14.64 | 21.98 | | 4 | 14.25 | 20.42 | | 5 | 13.12 | 19.50 | 研究中采用了三种伐木活动，每种活动在选定的样本上进行一段时间，并记录传感器所有轴（ax、ay和az）产生的振动数据，使用LabVIEW和MATLAB软件进行分析。 | 活动编号 | 威胁活动 | | ---- | ---- | | 1 | 无伐木活动 | | 2 | 手锯伐木 | | 3 | 斧头伐木 | | 4 | 电动机器伐木 | 下面是系统的工作流程： ```mermaid graph LR A[选择树木样本] --> B[ ```