林业行业智能林业管理与规划方案

林业行业智能林业管理与规划方案TOC\o"1-2"\h\u26338第1章引言 3213531.1研究背景与意义 314401.2国内外研究现状分析 335281.3研究目标与内容 418009第2章智能林业管理技术概述 4248882.1智能林业管理技术发展历程 4235092.2智能林业管理技术体系 5326372.3智能林业管理技术的应用 514974第3章林业资源数据采集与处理 6138893.1林业资源数据采集技术 683353.1.1地面调查与观测 6238233.1.2遥感技术 6145303.1.3无人机技术 6101793.1.4通信与物联网技术 6295363.2林业资源数据处理与分析 6107163.2.1数据预处理 6207053.2.2数据分析方法 6310033.2.3模型构建 6293093.3林业资源信息数据库构建 646873.3.1数据库设计 6103393.3.2数据库构建 7310353.3.3数据库维护与更新 712903第4章林业资源遥感监测与评估 753704.1遥感技术在林业资源监测中的应用 7203294.1.1森林覆盖率监测 752074.1.2森林类型识别 7227314.1.3林业资源变化监测 7168694.2林业资源遥感监测指标体系 7211584.2.1森林覆盖率指标 7117454.2.2森林结构指标 7242304.2.3森林生态功能指标 710624.3林业资源遥感评估方法 8119484.3.1遥感指数法 8222004.3.2模型评估法 8157884.3.3专家系统法 810674第5章智能林业管理与规划模型 821535.1林业生长模型 8132135.1.1基于生物学特性的树木生长模型 833075.1.2基于环境因子的树木生长模型 975395.2森林资源优化配置模型 9202095.2.1林种结构优化模型 9102145.2.2林分密度优化模型 9206525.2.3林地生产力优化模型 919475.3林业灾害预测与评估模型 9108785.3.1林火预测模型 962625.3.2病虫害预测模型 94105.3.3水土流失评估模型 10184875.3.4森林生态系统健康评估模型 1023732第6章智能林业决策支持系统 10232766.1决策支持系统概述 1038786.2林业决策支持系统设计与实现 1076.2.1系统设计目标 10302506.2.2系统架构 1094996.2.3关键技术 10248736.2.4系统实现 1170536.3林业决策支持系统应用案例 1113196.3.1案例一：森林火灾预警与应急决策支持 1142836.3.2案例二：林业产业结构优化决策支持 117371第7章智能林业物联网技术 1152207.1物联网技术在林业中的应用 1286177.1.1林业资源监测 1218857.1.2灾害预警与防控 12124537.1.3生态环境监测 12237637.2林业物联网架构与关键技术研究 12314047.2.1感知层技术 12109177.2.2传输层技术 12276827.2.3平台层技术 12106587.2.4应用层技术 13186007.3林业物联网应用案例分析 1332517.3.1森林火灾预警系统 1397717.3.2森林病虫害监测系统 1336287.3.3森林生态环境监测系统 13187807.3.4森林资源管理系统 1319682第8章林业智能技术 13140838.1林业智能发展概况 1378628.1.1发展历程 13104428.1.2现状 14278298.1.3发展趋势 14187998.2林业智能关键技术研究 1433278.2.1感知技术 14316198.2.2决策技术 14289428.2.3执行技术 14182038.2.4通信技术 14294648.3林业智能应用案例分析 15118128.3.1病虫害监测与防治 1591218.3.2林业施肥 15256578.3.3林业采摘 15165028.3.4林业巡护 153617第9章智能林业管理与规划政策建议 1522179.1政策体系构建 1536919.1.1建立健全智能林业政策框架 15320709.1.2制定具体政策措施 15204179.2政策实施与监管 16237699.2.1加强政策宣传与培训 16171239.2.2建立健全监管机制 16225289.2.3加强跨部门协同 16136749.3政策效果评估与优化 16121829.3.1建立政策效果评估体系 1640409.3.2及时调整优化政策 16126079.3.3强化政策实施反馈机制 1615391第10章智能林业管理与规划未来发展展望 162800310.1智能林业管理与规划发展趋势 161762810.2智能林业管理与规划关键技术突破方向 17660810.3智能林业管理与规划产业发展策略建议 17第1章引言1.1研究背景与意义全球气候变化和生态环境的日益严峻，林业作为维护生态平衡、促进可持续发展的重要产业，其管理与规划日益受到广泛关注。我国林业资源丰富，但长期以来，林业管理方式较为粗放，缺乏科学、精确的决策依据，导致资源利用效率低下，生态环境效益不尽如人意。为适应新时代发展需求，运用现代信息技术，推动林业管理与规划智能化成为当务之急。智能林业管理与规划通过引入物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现对林业资源的精细化、智能化管理，有助于提高林业生产效率、生态效益和可持续发展能力。本研究旨在探讨智能林业管理与规划方案，为我国林业转型升级提供理论支持和实践指导。1.2国内外研究现状分析国内外学者在智能林业管理与规划方面取得了丰硕的研究成果。国外研究主要集中在林业资源遥感监测、森林火灾监测与预警、森林生态系统服务评估等方面，通过构建模型和开发应用系统，为林业管理提供技术支持。国内研究则主要关注林业信息化、智能监测与评估、林业资源优化配置等方面，逐步形成了具有中国特色的智能林业管理与规划理论体系。尽管国内外研究取得了一定成果，但仍存在以下不足：一是智能化技术在林业管理与规划中的应用尚不充分，有待进一步拓展；二是现有研究成果在实用性、普适性方面仍有待提高，难以满足不同地区、不同类型林业资源的个性化需求；三是跨学科研究不足，尚未形成完整的理论体系。1.3研究目标与内容本研究围绕智能林业管理与规划，旨在实现以下目标：（1）分析林业行业现状及存在的问题，为智能林业管理与规划提供现实依据；（2）系统梳理国内外智能林业管理与规划的研究成果与不足，为本研究提供理论参考；（3）构建适用于我国林业特点的智能林业管理与规划框架，明确关键技术及其应用路径；（4）设计智能林业管理与规划实施方案，为林业管理部门和企业提供具体操作建议；（5）探讨智能林业管理与规划的政策措施，推动林业产业转型升级。研究内容主要包括：林业资源数据采集与处理、林业智能监测与评估、林业资源优化配置、林业管理与规划系统集成与示范等方面。通过对以上内容的深入研究，为我国林业行业提供全面、科学的智能林业管理与规划方案。第2章智能林业管理技术概述2.1智能林业管理技术发展历程智能林业管理技术发展经历了多个阶段，从最初的依靠人工经验进行林业管理，逐步发展到利用现代信息技术、遥感技术、物联网技术和大数据分析等手段进行科学、精细化的管理。在我国，智能林业管理技术发展大致可以分为以下三个阶段：（1）起步阶段：20世纪80年代至90年代，主要以人工调查和统计为主，借助简单的计算机软件进行数据处理。（2）快速发展阶段：21世纪初至2010年，林业管理开始广泛应用遥感技术、地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS），实现了对森林资源的快速监测和评估。（3）智能化阶段：2010年至今，物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的发展，智能林业管理技术逐渐成熟，为林业管理提供了更加精确、高效、智能化的手段。2.2智能林业管理技术体系智能林业管理技术体系主要包括以下几个方面：（1）数据采集与传输技术：包括遥感技术、物联网技术、无人机技术等，实现对森林资源、生态环境、林业灾害等方面的实时监测和数据采集。（2）数据处理与分析技术：利用地理信息系统（GIS）、大数据分析、云计算等技术，对采集到的数据进行处理、分析和挖掘，为林业管理提供决策依据。（3）智能决策支持技术：基于人工智能、机器学习等技术，构建智能决策支持系统，为林业管理提供预测、预警和优化方案。（4）智能执行与控制技术：包括无人机、智能、自动化设备等，实现对林业生产、灾害防治、资源保护等方面的精确执行和控制。2.3智能林业管理技术的应用智能林业管理技术在以下几个方面取得了显著成效：（1）森林资源监测：通过遥感技术、无人机等手段，实现森林资源调查、监测和评估，为林业资源管理提供准确数据。（2）生态环境监测与保护：利用智能技术对生态环境进行实时监测，评估生态环境质量，为生态保护提供科学依据。（3）林业灾害防控：通过智能监测、预警和应急响应系统，提高林业灾害防控能力，降低灾害损失。（4）林业生产管理：运用智能技术进行林业生产规划、作业指导和效益评估，提高林业生产效益。（5）森林防火：利用遥感、无人机等手段，实现森林火险预警、火情监测和扑救指挥，提高森林防火能力。（6）林业资源利用与优化：通过大数据分析、智能决策支持等技术，优化林业资源配置，提高林业资源利用效率。第3章林业资源数据采集与处理3.1林业资源数据采集技术3.1.1地面调查与观测林业资源数据采集的地面调查与观测技术主要包括人工踏查、样地调查和固定观测点等方法。通过这些方法对林木生长情况、森林结构、物种组成及生态因子等进行详实记录。3.1.2遥感技术遥感技术是利用航空和航天遥感平台获取森林资源信息的重要手段。主要包括光学遥感、雷达遥感、热红外遥感等技术，可实现对森林资源的快速、大面积监测。3.1.3无人机技术无人机（UAV）技术在林业资源调查中具有广泛应用前景。无人机搭载高清相机、激光雷达等设备，可对林业资源进行高精度、高分辨率的监测。3.1.4通信与物联网技术利用通信与物联网技术，实现对林业资源的远程、实时监测。通过传感器、智能终端等设备，收集森林环境、生长状态等数据。3.2林业资源数据处理与分析3.2.1数据预处理对采集到的原始数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，提高数据质量。3.2.2数据分析方法采用统计分析、地理信息系统（GIS）、遥感图像处理等技术，对林业资源数据进行深入分析，提取有价值的林业信息。3.2.3模型构建根据林业资源特点，构建生长模型、碳汇估算模型等，为林业管理与规划提供科学依据。3.3林业资源信息数据库构建3.3.1数据库设计根据林业资源管理需求，设计合理的数据库结构，包括空间数据库、属性数据库和元数据库。3.3.2数据库构建利用数据库管理系统（如Oracle、SQLServer等），将采集和处理后的林业资源数据导入数据库中，实现数据的存储、管理和查询。3.3.3数据库维护与更新定期对林业资源信息数据库进行维护和更新，保证数据的准确性、及时性和可靠性。同时开展数据挖掘与分析，为林业管理与规划提供动态支持。第4章林业资源遥感监测与评估4.1遥感技术在林业资源监测中的应用遥感技术作为一种高效获取大规模地理空间信息的手段，在林业资源监测中具有广泛应用。本节主要介绍遥感技术在林业资源监测中的具体应用，包括森林覆盖率监测、森林类型识别、林业资源变化监测等方面。4.1.1森林覆盖率监测利用遥感技术，通过不同时相的遥感影像对比分析，可以准确监测森林覆盖范围的动态变化。常用方法包括目视解译、计算机自动分类和混合像元分解等。4.1.2森林类型识别根据遥感影像的光谱特征和纹理特征，结合地面调查数据，采用监督分类、非监督分类和支持向量机等算法，对森林类型进行准确识别。4.1.3林业资源变化监测通过对比不同时期的遥感影像，分析林业资源的时空变化特征，为林业资源管理和规划提供科学依据。4.2林业资源遥感监测指标体系为了系统、全面地评估林业资源状况，本节构建了林业资源遥感监测指标体系，包括以下三个方面：4.2.1森林覆盖率指标森林覆盖率指标反映森林资源的总体状况，是林业资源监测的核心指标。4.2.2森林结构指标森林结构指标包括林龄、树种组成、树高、胸径等，反映森林资源的质量。4.2.3森林生态功能指标森林生态功能指标包括水源涵养、碳汇、生物多样性等，反映森林资源在生态系统中的重要功能。4.3林业资源遥感评估方法本节主要介绍林业资源遥感评估方法，包括以下三个方面：4.3.1遥感指数法遥感指数法通过构建反映林业资源特征的光谱指数，实现对林业资源的定量评估。常见的遥感指数包括归一化植被指数（NDVI）、土壤调节植被指数（SAVI）等。4.3.2模型评估法模型评估法通过建立遥感数据与林业资源参数之间的统计关系，对林业资源进行评估。常用模型包括线性回归模型、神经网络模型和随机森林模型等。4.3.3专家系统法专家系统法利用专家知识和经验，结合遥感数据，对林业资源进行评估。该方法具有较高的准确性和可靠性，但依赖于专家知识库的完善。通过以上方法，可以实现对林业资源的遥感监测与评估，为智能林业管理与规划提供科学依据。第5章智能林业管理与规划模型5.1林业生长模型林业生长模型是智能林业管理与规划的基础，通过对树木生长过程进行数学描述，为林业生产提供理论依据。本节主要构建适用于我国林业特点的生长模型，包括基于生物学特性的树木生长模型和基于环境因子的树木生长模型。5.1.1基于生物学特性的树木生长模型该模型以树木生物学特性为依据，考虑树木年龄、树种、立地条件等因素，建立树木生长方程。主要包括以下几种模型：（1）Richards生长模型：该模型适用于描述树木胸径、树高、材积等生长指标，具有较好的拟合效果。（2）Weibull生长模型：该模型适用于描述树木死亡率，可以反映树木生长过程中的竞争关系。（3）Logistic生长模型：该模型描述了树木生长过程中种群密度的变化，适用于预测林分密度与生长的关系。5.1.2基于环境因子的树木生长模型该模型考虑气候变化、土壤性质等环境因子对树木生长的影响，结合地理信息系统（GIS）技术，建立树木生长与环境因子的关系模型。主要包括以下几种模型：（1）多元线性回归模型：通过分析环境因子与树木生长指标之间的相关性，建立多元线性回归方程。（2）人工神经网络模型：利用神经网络强大的非线性拟合能力，模拟树木生长与环境因子之间的复杂关系。（3）支持向量机模型：通过引入核函数，解决非线性问题，提高模型预测精度。5.2森林资源优化配置模型森林资源优化配置模型旨在实现森林资源的高效利用，提高森林生态、经济和社会效益。本节主要构建以下几种优化配置模型：5.2.1林种结构优化模型该模型以森林生态功能为导向，结合区域气候、土壤、水资源等条件，确定不同林种的适宜种植比例，实现森林生态系统的稳定与优化。5.2.2林分密度优化模型该模型考虑树木生长、死亡率、林分结构等因素，确定林分的最优密度，提高森林资源利用效率。5.2.3林地生产力优化模型该模型通过分析林地生产力与立地条件、林种、林分密度等因素的关系，制定提高林地生产力的措施，提高森林经济效益。5.3林业灾害预测与评估模型林业灾害预测与评估模型是智能林业管理与规划的重要组成部分，旨在降低林业灾害风险，保障森林资源安全。本节主要构建以下几种模型：5.3.1林火预测模型该模型基于气象数据、森林类型、地形地貌等因素，建立林火发生概率预测模型，为林火防控提供科学依据。5.3.2病虫害预测模型该模型考虑病虫害发生规律、气候条件、寄主植物等因素，建立病虫害发生预测模型，为病虫害防治提供决策支持。5.3.3水土流失评估模型该模型结合地形、土壤、植被等因素，评估水土流失风险，为水土保持措施的实施提供参考。5.3.4森林生态系统健康评估模型该模型综合评价森林生态系统结构、功能、稳定性等方面的指标，为森林资源管理与保护提供科学依据。第6章智能林业决策支持系统6.1决策支持系统概述决策支持系统（DecisionSupportSystem，DSS）是为辅助决策者进行决策而设计的一种信息系统。它结合了数据、复杂的分析模型以及决策者的知识和经验，通过人机交互方式，支持决策过程中的判断和选择。在林业行业中，智能林业决策支持系统能够提高林业资源管理效率，优化林业生产布局，为林业可持续发展提供科学依据。6.2林业决策支持系统设计与实现6.2.1系统设计目标智能林业决策支持系统的设计目标是实现对林业资源的科学管理和合理利用，提高林业生产效益，保障森林生态安全，促进林业可持续发展。6.2.2系统架构本系统采用B/S架构，主要包括数据层、模型层、服务层和应用层。（1）数据层：收集和整合各类林业数据，包括森林资源数据、生态环境数据、社会经济数据等。（2）模型层：构建林业决策模型，如森林资源预测模型、生态风险评估模型、林业经济效益分析模型等。（3）服务层：提供数据管理、模型运算、分析报告等决策支持服务。（4）应用层：为用户提供友好、直观的交互界面，实现决策信息的查询、分析和展示。6.2.3关键技术（1）数据挖掘与分析技术：对大量林业数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息。（2）云计算技术：利用云计算平台，实现海量数据的存储、计算和分析。（3）GIS技术：结合地理信息系统，实现林业资源空间数据的可视化展示和分析。（4）人工智能技术：应用人工智能算法，提高决策模型的准确性。6.2.4系统实现根据系统设计目标和架构，采用以下步骤实现智能林业决策支持系统：（1）需求分析：深入了解林业行业管理和决策需求，明确系统功能和功能要求。（2）系统设计：绘制系统架构图、模块划分、接口设计等。（3）系统开发：采用编程语言和开发工具，实现各模块功能。（4）系统测试：对系统进行功能测试、功能测试、安全测试等，保证系统稳定可靠。（5）系统部署与维护：将系统部署到服务器上，进行持续优化和升级。6.3林业决策支持系统应用案例以下为林业决策支持系统在实际应用中的两个案例：6.3.1案例一：森林火灾预警与应急决策支持通过收集森林火灾历史数据、气象数据、地形地貌数据等，建立森林火灾预警模型。当监测到火灾风险时，系统可自动预警信息，并提供火灾扑救方案，为部门和林业部门提供决策支持。6.3.2案例二：林业产业结构优化决策支持利用林业资源数据、市场数据、政策数据等，构建林业产业结构优化模型。通过分析不同产业结构下的经济效益、生态效益和社会效益，为和企业提供科学合理的产业发展建议，促进林业产业可持续发展。通过以上案例，可以看出智能林业决策支持系统在林业行业中的应用价值。该系统有助于提高林业管理决策的科学性、准确性和实时性，为我国林业发展提供有力支持。第7章智能林业物联网技术7.1物联网技术在林业中的应用物联网作为新一代信息技术，在我国林业行业中的应用日益广泛。通过将传感器、通信技术和云计算等技术与林业生产相结合，实现林业资源监测、灾害预警、生态环境监测等方面的智能化管理。本节主要介绍物联网技术在林业中的应用领域及具体应用场景。7.1.1林业资源监测利用物联网技术对森林资源进行实时监测，包括森林面积、蓄积量、树种组成、林分结构等。通过无人机、卫星遥感等技术手段，实现大范围、高精度的林业资源调查与监测。7.1.2灾害预警与防控利用物联网技术对林业有害生物、森林火灾、泥石流等灾害进行预警和防控。通过布设传感器，实时监测灾害发生的关键因素，为部门和林业企业制定针对性的防灾减灾措施提供数据支持。7.1.3生态环境监测利用物联网技术对森林生态环境进行实时监测，包括土壤湿度、空气质量、水文状况等。通过数据分析，评估生态环境质量，为森林生态保护提供科学依据。7.2林业物联网架构与关键技术研究林业物联网架构主要包括感知层、传输层、平台层和应用层。本节重点探讨各层的关键技术及其在林业中的应用。7.2.1感知层技术感知层主要负责信息采集，包括传感器技术、无人机遥感技术等。在林业中，传感器技术用于监测森林生态环境、林业资源等；无人机遥感技术用于快速获取大范围森林资源信息。7.2.2传输层技术传输层负责将感知层获取的数据传输至平台层。主要包括有线和无线通信技术，如光纤、4G/5G、LoRa等。在林业中，传输层技术为远程数据传输提供保障，实现实时监测和预警。7.2.3平台层技术平台层负责数据处理和分析，主要包括云计算、大数据分析等技术。在林业中，平台层技术用于存储、处理和分析海量林业数据，为决策提供支持。7.2.4应用层技术应用层负责为用户提供具体应用服务，包括林业资源管理、灾害预警、生态环境监测等。应用层技术将数据转化为有价值的信息，为林业生产和管理提供决策依据。7.3林业物联网应用案例分析以下列举几个典型的林业物联网应用案例，以展示物联网技术在林业行业的实际应用效果。7.3.1森林火灾预警系统通过在森林内布设温度、湿度、风速等传感器，实时监测火险因子。当监测到火险时，系统立即发出预警，并通过短信、等方式通知相关人员及时采取措施。7.3.2森林病虫害监测系统利用物联网技术，实时监测森林内病虫害发生情况。通过数据分析，预测病虫害发展趋势，为防治工作提供科学依据。7.3.3森林生态环境监测系统通过布设各类传感器，实时监测森林生态环境变化。通过对监测数据的分析，评估森林生态质量，为生态保护提供决策支持。7.3.4森林资源管理系统利用物联网技术，实现对森林资源的实时监测、评估和管理。通过数据挖掘，为森林资源合理利用和可持续发展提供科学指导。（本章完）第8章林业智能技术8.1林业智能发展概况林业作为我国重要的国民经济支柱产业，其生产管理过程的自动化、智能化水平直接关系到林业的可持续发展。人工智能、技术的发展，林业智能逐渐成为研究与应用的热点。本章将从林业智能发展历程、现状及发展趋势等方面进行概述。8.1.1发展历程林业智能的发展可追溯到20世纪末，当时主要针对林业生产过程中的特定环节进行研究。技术的不断进步，林业智能逐渐从单一功能向多功能、系统集成方向发展。8.1.2现状目前林业智能在国内外研究与应用中取得了一定的成果。主要表现在以下几个方面：（1）病虫害监测与防治：实现对林业病虫害的实时监测和精准防治。（2）林业施肥：根据树木生长需求，实现自动化施肥。（3）林业采摘：提高果实采摘效率，降低劳动强度。（4）林业巡护：替代人工巡护，提高林业资源保护水平。8.1.3发展趋势人工智能、大数据、云计算等技术的发展，林业智能将呈现以下发展趋势：（1）多功能集成：实现多种林业生产管理功能的集成，提高综合应用能力。（2）智能化水平提升：借助深度学习等技术，提高的自主决策和自适应能力。（3）协同作业：实现多台协同作业，提高林业生产效率。8.2林业智能关键技术研究林业智能关键技术包括感知技术、决策技术、执行技术和通信技术等。8.2.1感知技术感知技术是林业智能的基础，主要包括视觉、听觉、触觉等多种传感器。通过感知技术，能够获取周围环境信息，为决策提供依据。8.2.2决策技术决策技术是林业智能的核心，主要包括路径规划、任务分配、行为决策等。通过决策技术，能够根据任务需求和环境变化，自主制定行动策略。8.2.3执行技术执行技术是林业智能的关键，主要包括机械臂、移动平台等。通过执行技术，能够完成具体的林业生产任务。8.2.4通信技术通信技术是实现林业智能协同作业的基础，主要包括无线通信、传感器网络等。通过通信技术，能够实现信息共享，提高作业效率。8.3林业智能应用案例分析以下列举几个典型的林业智能应用案例，以供参考。8.3.1病虫害监测与防治该搭载高清摄像头、红外热像仪等设备，可实时监测林业病虫害情况，并通过喷洒装置进行精准防治。8.3.2林业施肥该配备土壤养分检测仪、自动施肥装置等，可根据树木生长需求，实现自动化、精准施肥。8.3.3林业采摘该采用视觉识别技术，结合机械臂完成果实采摘任务，提高采摘效率。8.3.4林业巡护该搭载高清摄像头、红外传感器等设备，可实现对林业资源的远程巡护，提高资源保护水平。通过以上案例分析，可以看出林业智能在林业生产管理中具有广泛的应用前景。技术的不断发展，林业智能将为我国林业产业带来新的变革。第9章智能林业管理与规划政策建议9.1政策体系构建9.1.1建立健全智能林业政策框架在智能林业管理与规划的政策体系构建中，首先应确立一套完整的政策框架。该框架应包括智能林业的发展目标、基本原则、重点任务和政策措施，保证政策体系的系统性和完整性。9.1.2制定具体政策措施针对智能林业的发展需求，制定以下具体政策措施：（1）加大科技创新支持力度，鼓励林业企业、科研院所开展智能林业技术研发和应用；（2）完善智能林业基础设施建设，提高林业信息化水平；（3）优化智能林业产业布局，引导社会资本投入；（4）加强人才培养与交流，提升林业从业人员素质；（5）建立多元化投入机制，保障智能林业发展资金需求。9.2政策实施与监管9.2.1加强政策宣传与培训提高各级林业部门、林业企业及从业人员对智能林业政策体系的认识，开展政策宣传和培训，保证政策得到有效实施。9.2.2建立健全监管机制设立专门机构或部门负责智能林业政策实施过程中的监督与管理，保证政策