農業部林業試驗所農業部林業試驗所

長期監測與盤點森林資源，是林業經營管理上的重要課題，傳統以地面調查森林資源的方法，對於全面性森林資源調查有其限制。為改善傳統森林調查的限制性，行政院農業委員會林業試驗所以六龜試驗林為模型建置調查區，採用空載高光譜以及空載光達等多尺度材料，結合AI機器學習演算法建立自動化偵測、分類特定樹種的模型。成果顯示，利用支持向量機與隨機森林分類法等AI機器學習演算方法，對特定樹種臺灣杉的偵測分類精度表現可達到8成以上辨識精準度。

林試所表示，隨著辨識科技的普及，手機、電腦的人臉辨識系統已常出現於大眾日常生活中，而各類應用AI科技衍生發展出來的辨識APP，例如：花卉、魚類辨識等，也隨著手機搭載AI技術的成熟，讓許多體驗者驚艷於AI技術在快速辨識與精確度上的優異表現。近年來透過新一代的衛星感測器與航空載具發展，透過空載高光譜影像，即利用在高空所拍攝與蒐集到的資料，結合AI的學習演算法，可以有效率地在廣大的森林樹海中辨識與分類特定的樹木種類。

林試所說明，臺灣杉(Taiwania cryptomerioides)是全球唯一以臺灣當屬名的植物，由於生長快、木理通直，加工性良好，因此常作為建築、家具等用材，是臺灣地區重要造林樹種之一。六龜試驗林位於高雄縣茂林鄉，面積為9,882公頃，約略等同於2,470個桃園國際棒球場的面積範圍。使用傳統地面森林調查方法，在不考量山崩、路毀的情形下，想進行六龜試驗林特定樹種臺灣杉的盤點與清查，勢必需投入高人、物力成本外，亦曠日費時。而空載高光譜影像，具有光譜解析度高，波段寬度窄且波段數量多的特性，可獲取數十至上百個波段，除提供量測地物連續光譜曲線的機會外，亦能利用空載光達，提供森林林分垂直結構資訊。這些新型的遙測資料再結合AI的學習演算法後，可以提供全面、快速且系統性的調查結果，在森林資源調查與變遷監測上，可補強地面調查的限制，也已被証實為成熟且有效的方法。