林草经营正朝着智能化、可持续化与多功能协同方向加速演进，融合先进技术与生态理念，推动林业从传统资源管理向高质量发展转型。AI、大数据、物联网和数字孪生技术推动经营决策从经验驱动转向数智驱动，提升决策科学性与效率，实现生态、经济与社会效益的可持续发展。为推动数智技术与林草经营决策的深度融合，2026年4月17-19日在福州举办的第七届中国智慧林业大会设立了“林草经营与智慧决策”分会场。
分会场邀请了13位专家代表从森林经营、森林辐射传输、树木健康诊断、生态系统监测、经营大模型等方面分享林草经营与智慧决策技术的最新研究成果，探讨数智驱动的林草经营决策应用实践和典型案例。会议由西南林业大学欧光龙教授、中南林业科技大学李建军教授、福建农林大学刘金福教授主持。
一
中国林业科学研究院资源信息研究所李海奎研究员作“基于时间序列数据精准预测林分未来碳储量的方法”的特邀报告。针对天然林年龄难以确定、碳储量预测精度不高等现实难题，提出构建约束上渐近线与生长拐点相等的多方程生长模型系及双重迭代算法，实现不同立地条件下林分未来碳储量的精准预测，为森林碳汇核算与动态评估提供科学支撑。
李海奎研究员作特邀报告
二
西北农林科技大学曹田健教授作“适应性森林经营：理论与算法”的特邀报告。针对气候变化与多重风险下传统确定性森林经营面临的挑战，提出构建基于连续监测评价的适应性经营理念与多目标决策人工智能算法，实现森林动态随机预测与结构功能调控的技术体系集成，为复杂不确定性下的森林可持续经营提供系统化解决方案。
曹田健教授作特邀报告
三
阳光学院黄风华教授作“生成式AI与智慧林业应用探讨”的特邀报告。依托“遥感+多模态大模型”与检索增强生成技术构建专业知识库，破解林业大模型面临的数据壁垒与专业化场景落地难等现实难题，实现林火监测预警与科学绿化决策支持系统的创新应用，为生成式AI赋能林业垂直领域提供实战路径。
黄风华教授作特邀报告
四
华中农业大学佃袁勇教授作“多源激光雷达辅助下的森林智慧经营研究”的特邀报告。通过构建“天-空-地-人”全息感知体系与基于模拟器的间伐强度优化方法，解决国家森林质量精准提升战略下单木参数获取难与间伐决策主观性强等问题，实现森林生物量精准反演与碳汇评价闭环管控，为森林智慧经营提供技术支撑。
佃袁勇教授作特邀报告
五
北京师范大学漆建波副教授作“融合激光雷达与三维辐射传输模拟的森林冠层光合动态量化方法”的特邀报告。面对传统遥感在精细尺度解析光与植被相互作用方面存在的局限性，提出将激光雷达点云与三维辐射传输模拟深度融合构建数字虚拟样地，实现单木乃至叶片水平冠层光合作用的时空动态量化，为揭示复杂冠层光利用效率机制提供创新方法。
漆建波副教授作特邀报告
六
曙光信息产业（北京）有限公司邹强利经理作“面向智慧林业的超智融合算力技术”的专题报告。面对在“天-空-地”一体化监测海量数据处理中，云端算力过载与基层本地化算力不足的问题，提出搭建“云-边-端”协同架构与研发适配野外环境的专用边缘算力硬件，满足林业大模型训练与高精度生态模拟的复合算力需求，为智慧林业算力底座建设提供硬核装备保障。
邹强利经理作特邀报告
七
浙江农林大学李颜娥副教授作“树干液流在树木健康诊断与预警中的应用探索”的专题报告。提出将树干液流视为水分生理“心电图”并构建基于深度学习的多时间尺度预测模型，实现健康胁迫引起异常生理信号的有效分离与精准识别，破解传统树木健康诊断存在滞后性且缺乏早期预警手段的难题，为林木健康智能化管控提供技术手段。
李颜娥副教授作专题报告
八
沈阳农业大学杜文讲师作“多源遥感技术在东北典型农林生态系统监测中的研究”的专题报告。通过构建融合时空动态特征的超分辨率重建，耦合多光谱影像与三维点云分层特征模型，实现三大典型场景高精度分类与生物量精准反演，解决东北地区湿地、草地及农田生态精细化监测中跨平台数据协同不足的难题，为区域农林生态协同监测提供关键技术。
杜文讲师作专题报告
九
三明学院郭孝玉副教授作“竹林精准监测经营：机遇与挑战”的专题报告。针对南方山区竹林在集约化经营与大面积撂荒双重困境下精准信息获取难等问题，提出融合高分卫星与无人机激光雷达及高光谱影像的精细分类与反演模型，实现竹种精细分类与地上生物量高精度估算，为国家“以竹代塑”战略实施提供数据支撑。
郭孝玉副教授作专题报告
十
太极计算机股份有限公司候玉琪工程师作“‘一库一图一码’驱动的智慧林业平台构建与应用”的专题报告。通过构建以“一库一图一码”为核心驱动的统一数据底座与深度融合人工智能的决策看板，实现全省林业数据一本账与野外离线作业协同，突破传统林业信息化建设中系统分散与条块分割的技术瓶颈，为林业管理数字化转型提供体系化平台方案。
候玉琪工程师作专题报告
十一
克孜勒苏柯尔克孜自治州林业和草原局刘海燕高级工程师作“果园生产数字体系构建及低代码平台研发”的专题报告。针对帕米尔高原特色林果产业数字化转型中监测手段落后与自动化程度低等问题，提出融合空地协同监测、机器视觉病害识别与物联网水肥闭环管控技术，实现果实品质异常识别与三维采摘点智能定位，为高海拔林果产业智慧化升级提供集成应用示范。
刘海燕高级工程师作专题报告
十二
滁州学院李龙伟副教授作“大小年驱动的毛竹林地上生物量遥感动态估测”的专题报告。提出基于多时相光学影像物候差异构建专属遥感指数与大小年分层策略，实现大尺度毛竹空间分布高精度制图与动态生物量估测，破解毛竹林独特的大小年时空交替现象导致生物量异质性估测难的技术困境，为复杂竹林资源动态监测提供科学模型。
李龙伟副教授作专题报告
十三
三明学院郑小曼副教授作“基于Sentinel-2影像的树种分类：YOLO与ResNet的对比研究”的专题报告。系统评估ResNet与最新一代YOLO等深度学习模型在多光谱数据处理中的性能差异，解决传统机器学习方法在树种识别中泛化能力较弱的问题，显著提升了复杂森林背景下的树种分类精度，为树种识别提供优选算法参考。
郑小曼副教授作专题报告
林草可持续经营正朝着科学化、智能化方向发展，由于生长周期长、实施手段依赖经验判断，仍存在立地质量不清、生长预测模型短缺、经营管理粗放等突出问题，亟需构建人工智能驱动的一体化智慧经营技术体系，实现林草经营过程的动态感知、智能决策、精准实施与同步反馈，有效解决传经营决策能力不足、试错成本高的难题，提升经营决策效率与智能化水平，推动经营管理向精准智能方向迈进。
“全周期森林智慧经营与智能决策”作为2025年林草人工智能领域十大前沿热点，通过集成物联网、人工智能、生态过程模型、数字孪生与大数据等技术，发展大模型驱动的森林经营数字孪生智能决策技术，实现方案选优、生长模拟、动态预测、措施决策与情景推演等森林智慧经营与智能决策技术，实现全生命周期的森林经营精准管理与科学智能决策。数智技术正深度融入林草经营决策，支撑“全域感知-精准解析-智能推演-决策优化”的新型科研范式，推动林业从传统经验模式向精准化、智能化转型，为林草高质量发展注入核心动能。