TSHLY 1005-2024 人工智能识别林长制巡查的影像数据样本库建设指南

《TSHLY 1005-2024与旧版标准差异解析：AI识别林长制巡查影像数据样本库建设》

在新版TSHLY 1005-2024中，相较于旧版标准，数据标注的精度要求有了显著提升。旧版标准中，对影像数据的标注精度要求为±5米，而新版标准将其提高到了±2米。这一变化直接关系到AI模型的训练效果和实际应用中的识别准确性。

以“影像数据采集分辨率”为例，旧版标准规定无人机拍摄的影像分辨率应不低于0.1米/像素，新版标准则进一步细化为不同植被类型的分辨率要求。例如，对于针叶林区域，要求分辨率不低于0.08米/像素；而对于阔叶林区域，则要求不低于0.06米/像素。这种分类细化有助于更精准地捕捉不同类型森林的特征信息，从而提高AI模型的识别能力。

在实际操作中，为了满足这一更高的精度要求，数据采集人员需要根据目标区域的植被类型提前规划飞行路线和参数设置。比如，在针叶林区域作业时，应选择较低的高度和较小的重叠率来获取更高分辨率的图像；而在阔叶林区域，则需适当增加高度和重叠率，确保覆盖范围的同时兼顾细节信息的获取。

此外，新版标准还特别强调了多光谱影像的应用。过去，数据采集主要依赖于可见光影像，但新版标准指出，对于某些特定场景，如病虫害监测、火灾预警等，应结合使用近红外、热红外等多光谱影像。这些影像不仅能提供更多的生态信息，还能增强AI模型对异常情况的敏感度。

综上所述，TSHLY 1005-2024通过提高影像数据标注精度要求、细化不同植被类型的分辨率规定以及推广多光谱影像的应用，进一步提升了AI识别林长制巡查影像数据样本库的质量标准。这对于推动林业现代化管理、实现精准化巡查具有重要意义。