中國報告大廳網訊，當下，物聯網技術已深度融入各行各業，成為推動產業智能化升級的核心動力。在林業領域，物聯網技術的應用正重塑林業資源監管、生態監測、災害預警等傳統模式，為林業現代化建設與高質量智慧化發展注入強勁動能。2026 年，隨著相關政策的持續完善與技術環境的不斷優化，林業物聯網在迎來更廣闊發展空間的同時，也面臨著諸多亟待突破的瓶頸。
物聯網作為 「物物相連的網際網路」，通過信息傳感設備與網際網路的結合，實現物品的智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理，其在林業領域的應用形成了林業物聯網這一重要分支。林業物聯網藉助各類傳感器和前端設備採集數據，在全天候、實時性、自動化獲取林業相關數據方面優勢顯著，成為智慧林草建設的核心技術支撐。
從政策層面來看，我國林業物聯網的發展與國家信息化戰略和林業現代化建設進程緊密銜接。2011 年，林業物聯網建設正式納入國家戰略層面;2013 年發布的《中國林業物聯網發展行動計劃》為規模化應用提供指導;2016 年《關於推進中國林業物聯網發展的指導意見》進一步推動其健康有序發展;2019 年《關於促進林業和草原人工智慧發展的指導意見》助力林業信息化向 「智慧林業」 邁進;2021 年《「十四五」 林業草原保護髮展規劃綱要》強調加強林業生態網絡感知體系建設;2025 年 8 月，工信部和國家林草局聯合發布《關於推進 「寬帶林草」 建設的通知》，為林業物聯網提供基礎網絡保障。
在技術架構上，林業物聯網整體由下至上分為感知層、網絡層、平台層、應用層四個部分，涵蓋從數據採集到智能決策的全流程。感知層通過射頻識別、二維碼、傳感器、衛星定位等技術採集林業生態環境與動植物資源信息;網絡層通過有線或無線通信技術將數據安全傳輸至平台層，其中無線通信技術因靈活性高、成本低等優勢應用更廣泛，常用的有蜂窩移動通信技術、ZigBee、LoRa、NB-IoT、低軌衛星、林區無線寬帶專網等;平台層負責設備管理、數據集成、存儲與質量控制，以及安全與訪問控制;應用層則將處理後的數據應用於各類林業場景。
(一)林草濕資源監管中的物聯網應用
林草濕資源調查監測是生態文明建設的基礎性工作，物聯網技術作為地網監測的關鍵技術，通過自動化長期連續監測有效降低人力成本，在地面調查和高頻精細化觀測數據實時獲取中發揮重要作用。在森林資源調查中，通過射頻識別標籤標記樹木或基於衛星的實時載波相位差分定位技術，可提高調查效率和準確性;草原資源監測中，自供電風速傳感器、物候相機等設備的應用，提升了草原植被蓋度和物候期識別的效率與精度;濕地資源監管中，無線鹽度傳感器可監測紅樹林地區湖泊鹽度，通過自動控制淡水閘門保障紅樹林健康生長;林木資源管理中，TreeTalker 監測系統能實現人工林異常情況自動示警，聲音傳感器、加速度計等設備可監測林木盜伐行為並及時上報。
在林木生長調查方面，單木胸徑作為重要觀測指標，已研發出基於磁角度變化、拉繩傳感器、磁阻效應的測量傳感器，並通過 ZigBee 和 LoRa 信號實現監測數據自動傳輸;樹幹含水率和液流作為反映樹木健康狀況的關鍵指標，相關傳感器基於駐波率、電磁波內邊緣阻抗、聲發射、熱擴散探針、熱脈衝等技術研製而成，部分還設計了基於 LoRa 和 NB-IoT 的自動監測系統。截至 2023 年 5 月，我國陸地生態系統定位觀測研究網絡共有 220 個生態站，基本覆蓋我國陸地生態系統的主要類型和重點生態區域，另有 20 余個森林生態系統國家野外科學觀測研究站，積累了大量野外自動觀測數據。
(二)林業生態環境監測中的物聯網應用
林業生態監測通過監測生境因子，評估生態系統健康狀況及生態服務功能，物聯網技術的應用有效解決了傳統調查人力耗費大、難以長期連續監測的問題。基於物聯網的林業生態監測系統通常使用大氣、土壤、光照、圖像、氣體等傳感器採集生境因子，以鋰電池、太陽能、多能互補等形式供電，通過 3G/4G/5G、WIFI、LoRa、衛星等無線通信技術將數據實時傳輸到監測平台，實現對監測區域的空間覆蓋和長期連續監測。
這些監測系統不僅能提高森林生態監測效率和質量，還能實現對水、土、氣等生態保護修復成效評估指標的長期連續觀測，為國家天然林保護、三北防護林工程等提供數據支撐。同時，物聯網技術還能提高氣候監測的時間和空間尺度，為研究氣候變化及其對林業生態系統的影響提供重要數據支撐，例如通過傳感器網絡自動化監測溫度、濕度、風速和降水量等氣象參數，為實時溫度監測、暴雨預警等服務提供數據支持。
(三)森林災害監測預警中的物聯網應用
1. 森林火災監測預警
森林火災是破壞森林資源和生態環境的嚴重災害，傳統人工巡邏監測效率低、時效性差、範圍有限，物聯網技術的應用有效改善了這一現狀。基於物聯網的林火監測系統使用氣象因子、氣體濃度、煙霧、火焰、聲音、可見光 / 紅外圖像等傳感器監測火險因子，通過 ZigBee、LoRa、4G、WIFI 等無線通信技術將數據實時傳輸到監測平台，再通過林火預測模型或人工智慧模型評估起火可能性及蔓延速度，及時通知管理人員滅火。隨著邊緣計算技術發展，部分研究還在傳感器節點、通信基站或中央網關進行森林火情檢測，並通過分類算法預測林火發生機率、區分火災類型，或設計動態通信策略、優化監測網絡拓撲，以提高響應速度和降低系統功耗。
2. 森林病蟲害監測預警
森林病蟲害嚴重威脅森林資源，傳統人工監測效率低、範圍小，遙感監測難以發現早期、輕度病蟲害，而物聯網技術通過布設傳感節點實現大面積覆蓋，能及時發現為害初期的病蟲害。研究人員基於物聯網技術實時監測林區溫度、濕度、光照強度等氣象因子，評估病蟲害發生髮展情況;在病害監測中，使用自動孢子捕集器監測空氣中的真菌孢子濃度，研判樹木受害程度;在蟲害監測中，通過在誘捕器上安裝圖像傳感器，結合無線通信技術和深度學習模型實現遠程智能監測，對於蛀干害蟲，可監測其幼蟲鑽蛀振動信號並藉助深度學習模型自動降噪與識別，部分還實現了識別結果的遠程傳輸。
(四)野生動物監測中的物聯網應用
物聯網技術為野生動物監測提供了多樣化手段，既可以為野生動物佩戴基於衛星定位、射頻等傳感器的定位項圈或監測設備，對其個體體徵、活動軌跡、種群習性進行長期連續追蹤，例如低廓形 GPS 項圈、RFID 監測項圈、內嵌微型標籤的低功耗監測設備等，部分監測設備還通過振動能量收集器採集動能供電;也可以使用智能陷阱調查小型動物的多樣性和豐度。
紅外相機也是野生動物監測的常用設備，通常由被動紅外傳感器觸發，能自動觀測和記錄哺乳動物、鳥類、爬行動物等，監測中多以公里網格形式布設，部分地區還提出了紅外相機自動選址方法以提高覆蓋率。為處理海量監測數據，研究人員設計了基於深度學習的野生動物自動檢測算法，聯網的紅外相機可通過 4G、700MHz 頻分雙工長期演進等網絡回傳數據，部分還在端側使用算法過濾無效數據以降低傳輸帶寬需求。此外，基於聲音信號的被動聲學監測也是重要手段，相關超低功耗採集設備能長期連續監測靈長類、鳥類、兩棲動物、昆蟲等的聲音，再通過深度學習算法提高數據處理效率。
(五)自然保護地智慧監管中的物聯網應用
自然保護地作為保護生物多樣性、自然資源和文化遺產的空間載體，其智慧化監管離不開物聯網技術的支持。我國部分自然保護地已基於物聯網技術開展生物、氣象等要素的實時動態監測，建立了信息監管系統或綜合管理信息化服務平台，通過多個應用模塊實現智慧化、信息化管理。例如，祁連山國家公園基於物聯網技術和衛星及遙感影像技術，構建 「天 - 空 - 地」 一體化綜合監測網絡，有效提高了野生植物監測的時空尺度和監測效率。
(六)林業產業中的物聯網應用
1. 非木質林產品溯源
在非木質林產品的採集和流通過程中，物聯網技術憑藉其感知、傳輸能力，為產品識別和溯源提供了有效技術手段。通過為林產品添加 RFID 等電子標籤，能為其提供可查詢的唯一編碼，實現全生命周期的有效追溯，保障相關產業的可持續發展。
2. 生態旅遊與森林康養
生態旅遊與森林康養產業中引入物聯網技術，既能提升管理人員對森林資源、基礎設施的管理能力，也能改善遊客體驗。負空氣離子濃度是評估生態旅遊與森林康養能力的重要指標，相關傳感器可長期連續監測;溫濕度、風速、輻射、顆粒物、氧氣濃度等傳感器能實時監測環境參數，為管理人員決策和遊客活動區域選擇提供參考。部分森林康養中心還為遊客佩戴可穿戴傳感設備，監測其位置和生理狀態，結合雲端數據處理分析提供定製化康養服務。
(一)林業物聯網標準體系不完善
儘管我國已發布一系列林業物聯網相關標準，涵蓋體系結構、基本術語、信息安全、傳感器數據接口、無線傳感器網絡組網設備等內容，但這些標準多以基本概念、硬體要求和通用規範為主，缺乏對物聯網平台和傳感器節點的數據格式、數據接口、數據傳輸協議等具體應用細節的規定。這導致不同生產商、開發商採用不同技術標準和數據格式，不同管理層級、建設周期的系統相互獨立、異構性強，難以互聯互通，數據共享困難，不僅造成基礎平台復用性差、重複建設等資源浪費問題，還阻礙了大規模、一體化林業生態網絡感知系統的建設和林業監測數據的共享應用。
(二)林業專用傳感器研發不足
林業物聯網的有效應用依賴高質量的傳感器，但目前部分傳感器在長期連續監測時的穩定性有待加強，高濕度、土壤溫濕度變化等環境因素會干擾部分傳感器的讀數。同時，林區供電困難，亟需低功耗傳感器以延長供電時間、提高供電系統穩定性。此外，當前林業物聯網中使用的傳感器多為監測環境因子的通用型傳感器，用於測量林分生理和生態功能的專用傳感器較為匱乏，如葉片葉綠素含量自動監測傳感器、輕量化樹幹呼吸通量傳感器等。我國自主研發的林業傳感器在精度、穩定性、可靠性上與國外同類產品仍存在差距，且部分國產傳感器質保期較短，產品化和市場化進程緩慢，大量進口設備還存在數據安全隱患。
(三)偏遠林區電力和通信保障薄弱
穩定持續的電力供應是林業物聯網系統連續穩定運行的基礎，但我國核心林區地理條件複雜、電網建設成本高，缺乏穩定電力供應。目前，小型設備多採用鋰電池供電，存在電池壽命短、充電時間長、容量有限且受低溫影響大等問題;大型系統多採用太陽能或太陽能 - 蓄電池供電系統，但太陽能供電受天氣和林窗條件限制，難以保證持續充足供電。
在通信方面，核心林區地域廣闊、地貌複雜，網絡基礎設施相對落後，監測數據自動傳輸困難。雖然 ZigBee、NB-IoT 和 LoRa 等無線通信技術在部分場景應用，但林區環境中無線信號有效傳輸距離明顯下降，難以保障遠距離數據傳輸。無人機中繼等方案受飛行範圍和時長限制，難以支撐大範圍通信網絡，林區網絡覆蓋面積和帶寬有限，難以滿足碳通量、物候、生物多樣性等高通量監測數據的自動傳輸需求，部分地區仍需人工定期取回監測數據。
(四)數據分析方法與數據共享機制滯後
物聯網技術在林業領域的廣泛應用積累了大量監測數據，但數據的有效利用面臨挑戰。目前，水土氣監測數據的分析仍以線性回歸、隨機森林等傳統機器學習算法為主，人工智慧等新技術新方法應用欠缺，大量數據未得到充分分析利用。同時，林業調查基本理論仍圍繞人工調查展開，物聯網監測點位的抽樣原則及單點到區域的數據反演缺乏系統性理論支撐，影響監測數據的統計分析效果。
在數據共享方面，缺乏有效的共享機制，大量數據採集和分析圍繞各自觀測區域展開，研究成果的推廣缺乏數據支撐和實驗驗證。數據共享不足還阻礙了林業大模型的構建和發展，難以充分挖掘數據的潛在價值，制約了林業物聯網的持續發展。
(五)林業物聯網數據安全管理不足
林業物聯網感知過程涉及大量地理信息、氣象監測數據、野生動植物數據等敏感數據，這些數據與國家生態安全、生物安全密切相關，但當前數據安全管理存在諸多漏洞。部分林業物聯網平台建設缺乏統一管理，設備布設審核審批機制不健全，數據傳輸過程缺乏有效控制管理，進口設備可能將監測數據同步上傳至境外平台。此外，部分系統在採集端、傳輸鏈路、數據平台建設過程中缺乏有效的數據安全管理和防護機制，數據泄露風險較大。
(一)健全林業物聯網標準體系
未來需明確標準體系框架，從基礎共性標準、技術標準、應用標準等方面入手，統一林業物聯網數據編碼規則、設備接口規範，規定傳感器性能指標及數據格式、數據接口、數據採集頻率、數據傳輸協議等具體技術細節，針對不同林業應用場景規範數據處理流程、決策支持系統接口。同時，圍繞數據安全建立數據加密傳輸、設備身份認證、數據校驗、訪問控制等標準規範。這需要相關管理部門、科研機構、高校、企業、行業協會等多方通力合作，標準發布後督促相關主體遵照執行，保障林業物聯網互聯互通和數據協同共享。
(二)強化林業專用傳感器自主研發
根據林業行業特殊需求，加強林業專用傳感器研發，重點研發林木生理功能和森林生態功能相關的特異性傳感器，如葉片葉綠素含量自動監測傳感器、輕量化樹幹呼吸通量傳感器、林木釋氧量傳感器等，同時優化現有國產傳感器，改進設備體積、成本、功耗、穩定性、防水防寒性等性能，以適應林區複雜環境。此外，研發具有端側數據處理和分析能力的智能傳感器，解決高通量數據遠程傳輸困難問題，推進監測設備國產化替代，保障數據安全。
(三)完善偏遠林區電力和通信保障
探索多能互補的野外供電系統，結合太陽能、風能、生物質能、夜間光伏電池、樹木晃動能量收集、土壤空氣溫差熱發電等多種供電模式，確保野外供電連續穩定。在通信技術方面，發展多網絡智能融合通信技術，集成不同通信技術，結合人工智慧技術，根據數據帶寬需求和傳感器分布動態選擇切換通信網絡，實現林業感知數據穩定、連續、低功耗傳輸，解決高通量數據傳輸難題。
(四)創新數據分析方法與共享機制
建立系統的統計學理論，明確物聯網監測節點數量確定、監測點位選擇、監測結果反演等問題的科學方法，為監測數據採集的科學性和有效性提供保障。推動人工智慧等新技術在林業物聯網數據分析中的應用，利用人工智慧模型高效處理大規模數據、挖掘數據間關聯，提高病蟲害識別效率、火情響應速度，預測林業資源變化趨勢，為決策提供支持。同時，建立健全數據共享機制，規範數據採集、傳輸、存儲、使用流程，打破數據壁壘，促進不同部門和機構間的數據共享，支撐林業大模型構建和研究成果推廣。
(五)加強林業物聯網數據安全防護
從政策法規和技術防護多維度構建生態數據安全防護體系。在政策法規方面，明確生態數據分類與保護規則，確定保護等級，建立全周期安全管理制度，規範數據採集設備安裝授權、數據傳輸鏈路選擇等環節，提升相關人員安全意識。在技術防護方面，終端設備需通過安全認證，採集、傳輸、存儲設備硬體採用國密安全晶片及可信計算技術，軟體部署入侵檢測及防護系統，核心重要數據和敏感數據通過加密傳輸或專網傳輸，數據共享或跨機構分析時採用同態加密、差分隱私、聯邦學習等技術保護原始數據。
(六)拓展物聯網相關技術融合應用
充分發揮無人機在林業物聯網中的作用，利用無人機搭載各類傳感器實現複雜林區數據採集，輔助傳感器放置和回收，以及作為空中中繼支撐無網絡林區數據傳輸。推進人工智慧、邊緣計算、區塊鏈等技術與林業物聯網的深度融合，在平台層和應用層之間增加 AI 模型層，提升數據處理分析效率;藉助邊緣計算實現數據本地處理，降低傳輸延遲和成本，實現端側實時決策;利用區塊鏈技術構建不可篡改、可追溯的數據管理模式，保障數據安全可信。
中國報告大廳《2025-2030年中國物聯網行業項目調研及市場前景預測評估報告》指出，2026 年，在相關政策持續發力和技術不斷進步的雙重驅動下，林業物聯網已在林草濕資源監管、生態環境監測、森林災害監測預警、野生動物監測、自然保護地智慧監管及林業產業等多個領域實現廣泛應用，成為推動林業現代化、智慧化發展的核心力量。然而，當前林業物聯網發展仍面臨標準體系不完善、專用傳感器研發不足、偏遠林區電力和通信保障薄弱、數據分析與共享機制滯後、數據安全管理不足等多重挑戰。未來，通過健全標準體系、強化傳感器自主研發、完善基礎設施保障、創新數據分析與共享模式、加強數據安全防護以及推動多技術融合應用，林業物聯網將突破現有瓶頸，實現更高質量的發展，為智慧林草建設和林業可持續發展提供更加強有力的支撐，助力生態文明建設邁向新台階。
更多物聯網行業研究分析，詳見中國報告大廳《物聯網行業報告匯總》。這裡匯聚海量專業資料，深度剖析各行業發展態勢與趨勢，為您的決策提供堅實依據。
更多詳細的行業數據盡在【資料庫】，涵蓋了宏觀數據、產量數據、進出口數據、價格數據及上市公司財務數據等各類型數據內容。
京公網安備 11010502031895號
