编者按：传感器作为“信息时代的神经末梢”，已渗透到社会经济的每一个关键领域。2025年10月以来，《中国电子报》邀请九三中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟常务副理事长郭源生开设“郭源生细说传感器”专栏，聚焦电力、重大装备、智能制造、智慧农业、智慧医疗与大健康、智能家电及消费电子、城市安防、低空经济八大领域与场景，先后刊登坐阵”发电侧，传感器成新型电力系统稳定运行的基石》等文章，受到读者广泛关注，好评如潮。本次刊发的是智慧农业领域的第三篇，聚焦林草监测传感器，就其应用前景、产业现状、未来建议等进行展开阐述，以形成产业共识，促进产业发展。

全球林草产业正从单一生态保护向“生态+安全+产业”融合发展转型，智能传感器作为“空-天-地”一体化监测网络的核心组件，已成为支撑林草全域精细化管理的关键技术。当前，我国正在全面推进深化智慧林草产业战略规划目标，明确将“生态监测、安全防控、产业增效”三大任务的智能化建设作为“十五五”高质量发展的创新目标，结合智能感知、人工智能等高新技术，实现监测范围全域化、数据反馈精准准化、应急反应快速化、处置方案科学化等适应未来林草全域数字化、智能化等更高要求。

传统人工巡查或单一传感器监测模式，存在覆盖范围有限、响应滞后、数据碎片化等突出问题，难以适配林草生态系统的复杂性，如树种多样性带来的监测参数差异、野生动物活动的随机性；安全防控的紧迫性，如森林防火的实时预警需求、病虫害的快速扩散防控；以及产业发展的实用性，如林下经济作物的精准管理、草原载畜量的动态调控等综合需求。在此背景下，系统梳理从生态保护、安全防控到林下经济全场景的传感器应用解决方案，明确各场景下的核心参数、技术依据与应用模式，对于推动林草产业智能化升级、筑牢生态安全屏障、赋能乡村振兴战略具有重要的实践意义。

一、林草监测核心参数体系

构建科学完善的林草监测参数体系，是实现精准监测的前提基础。基于林草产业“安全优先、生态为本、产业赋能”的发展逻辑，监测参数体系可分为全林型通用参数和不同林草类型特殊参数两大类，既保障全域覆盖的全面性，又兼顾细分场景的针对性。

全林型通用监测参数

全林型通用监测参数聚焦林草生态系统的共性需求，按“安全防控-生态保护-环境支撑”的优先级排序，确保核心诉求优先落地。其中，安全防控核心参数直接关联林草资源的生存底线，是监测体系的重中之重；生态保护基础参数支撑生态系统健康评估；环境支撑参数为前两类参数提供场景背景，三者形成有机整体。

不同林草类型特殊监测参数

不同林草类型的生态特征、产业功能存在显著差异，需针对性设置特殊监测参数，确保监测方案的适配性。结合我国林草资源分布特点，重点覆盖人工林、天然林、草原、自然保护区及林下经济五大核心场景。

人工林（含经济林）以产量提升与质量管控为核心目标，特殊监测参数聚焦生长与成材指标。胸径监测遵循GB/T 26424-2010《树木胸径测量方法》，测量精度需达到±0.1cm，精准掌握树木生长速率；树高监测采用激光雷达技术，参考LY/T 1698-2007《森林资源遥感调查技术规程》，实现快速精准测量；开花结实率是经济林的核心产出指标，依据NY/T2312-2013《经济林开花结实率监测技术规范》，当开花结实率≥60% 时，判定为丰产标准，低于该标准需排查授粉、水肥等问题。

天然林（含古树名木）以生态保护与结构稳定为核心，特殊监测参数聚焦生态结构与健康状况。郁闭度是反映天然林生态结构的核心指标，遵循LY/T 1843-2009《森林郁闭度测定技术规程》，通过监测郁闭度变化，评估天然林生态系统的稳定性；古树名木监测重点关注腐朽程度，采用应力波检测技术，参考LY/T3213-2020《古树名木健康监测技术规范》，当腐朽率＞30%时，需启动加固保护措施，避免古树倒伏损毁。

草原以生态修复与载畜平衡为核心目标，特殊监测参数聚焦退化状态与载畜能力。牧草高度监测遵循NY/T635-2022《草原监测技术规范》，测量精度 ±1cm，当牧草高度＜10cm 时，提示草原退化，需实施禁牧或休牧措施；沙化面积比例是评估草原生态退化的关键指标，依据HJ 633-2012《生态环境状况评价技术规范》，当沙化面积比例＞20%时，需启动沙化治理工程。

二、林草监测传感器技术体系

基于林草监测核心参数需求，构建“空-天-地”一体化传感器组网架构，通过分层级传感器选型与精准部署，实现生态保护、安全防控、林下经济全场景监测覆盖。

空-天-地一体化传感器组网架构

天基卫星（高分五号）通过北斗短报文将宏观数据下传至区域网关→空基无人机（4G/5G）将中观数据实时上传→地基传感器通过LoRaWAN（传输距离5km）组网，最终汇聚至林草大数据平台，整体传输延迟≤30s。

1、天基传感器层：聚焦全域宏观监测，支撑战略决策

热红外卫星传感器（如风云三号G星红外载荷）：温度灵敏度±0.2℃，空间分辨率100m，扫描幅宽2000km，可实时捕捉林区地表温度异常（温度梯度＞5℃/km），提前48小时预警潜在火点，覆盖无人区、偏远山区等人工巡查盲区。

2、空基传感器层：聚焦区域中观监测，衔接宏观与微观

机载激光雷达传感器（型号：RIEGL VQ-1560i）：点云密度100点/㎡，测距精度±2cm，扫描角度360°，可精准测量树高（精度±5cm）、郁闭度（分辨率0.01），适用于天然林资源调查、古树名木三维建模，飞行高度 300m 时单架次覆盖面积≥5km²。

多光谱无人机传感器（型号：MicaSense RedEdge-MX）：包含蓝、绿、红、红边、近红外5个波段，光谱分辨率10nm，动态范围12位，可捕捉植被反射率变化（如松线虫病导致的红边波段反射率下降≥15%），实现病虫害早期预警，无人机飞行高度300m时，航线规划采用“平行航线+重叠率30%”设计，单架次覆盖1000亩，续航2小时可完成5个监测单元。

3、地基传感器层：聚焦点位微观监测，保障实时管控

地基传感器按“网格布点+重点区域加密”原则，山区500m×500m网格，平原1000m×1000m网格。

不同场景传感器选型与部署方案

1、森林防火场景：采用“热释电红外+激光烟雾+AI视觉”多源复合预警方案

热释电红外捕捉温度异常→激光烟雾传感器验证烟雾浓度→AI视觉通过形态分析区分火灾烟雾与炊烟”的三级验证逻辑，误报率可降至≤3%。

部署逻辑：山区按 500m×500m 网格布点，每个监测点集成太阳能供电系统（电池容量 20Ah，续航≥7 天阴雨天），支架高度 3-5m，避开植被遮挡；平原林区沿道路、林缘线每 1000m 部署 1 台，采用埋地电缆+太阳能双供电，配套4G/北斗双模传输模块（数据上传延迟≤10s），形成线性预警防线；关键区域（如寺庙、林区民宿周边）加密部署，间距缩小至300m，同时联动声光报警器（报警分贝≥110dB），提醒周边人员及时撤离。

2、病虫害防控场景：采用“智能诱虫+环境监测+光谱分析”协同监测方案

部署逻辑：按50亩/台密度布设在林分郁闭度0.6-0.8的区域，传感器支架高度1.5-2m（与林木冠层中部平齐），避免地面温湿度干扰；优先部署在病虫害历史发生区、林分交界处，每 3 台形成一个监测单元，数据交叉验证以降低误报率（误报率≤5%）；孢子捕捉传感器需每月清理一次捕捉片，温湿度传感器每季度校准一次，确保数据准确性。

3、林下经济场景：分作物类型定制传感器组合方案

（1）菌菇棚监测方案中的核心传感器：温湿度传感器（型号：Sensirion SHT35）：温度精度±0.2℃，湿度精度±2% RH，响应时间8s（湿度）/10s（温度），防护等级IP67，可耐受菌菇棚高湿环境；二氧化碳传感器（型号：SenseAir S8-0053）：测量范围0-5000ppm，精度±30ppm+3% 读数，响应时间≤15s，支持RS485总线输出；光照强度传感器（型号：BH1750FVI）：测量范围0-65535lux，精度±20lux，响应时间120ms，可调节测量模式（高分辨率/快速模式）。

部署与联动：每20㎡部署1个温湿度+光照传感器组合，悬挂于菌包上方 0.5m处，避免直接接触菌包；二氧化碳传感器部署在棚内通风口对面墙壁，高度1.2m（与人呼吸高度一致），每 50㎡部署1台；所有传感器接入棚内智能控制器（型号：海尔 HY210），当温度＞22℃或湿度＜85%时，自动启动加湿机 / 通风扇；二氧化碳浓度＞1500ppm时，联动天窗开启，控制精度达到 ±1℃/±5% RH。

（2）林下中药材种植监测方案中的核心传感器：土壤多参数传感器（型号：Atlas Scientific EZO-EC-PH）：刷新频率1Hz，校准周期6个月，耐化学腐蚀（可耐受pH0-14），可同时测量土壤EC值（精度±0.1mS/cm）、pH值（精度±0.01pH）、温度（精度±0.5℃），探针长度 8cm，耐盐碱腐蚀；根系生长传感器（型号：CI-600 In-Situ Root Imager）：采用微根管技术，分辨率200万像素，可拍摄根系图像（每周1次），分析根系长度、直径变化（精度±0.1mm）；降雨量传感器（型号：RainWise RAINEW）：测量范围0-50mm/h，精度±0.2mm，翻斗式设计，支持脉冲输出。

部署逻辑：土壤传感器埋深15-20cm（中药材根系集中层），每30㎡部署 1个，避开施肥区；根系生长传感器按1台/亩部署，微根管与地面呈45°角插入，管口高于地面5cm，防止雨水灌入；降雨量传感器部署在种植区开阔处，支架高度1.5m，避免周边植被遮挡，数据用于调整灌溉频率（如石斛种植区当周降雨量＜20mm 时启动滴灌）。

（3）林下养殖监测方案中的核心传感器：氨气传感器（型号：Figaro TGS826）：测量范围0-100ppm，精度±5ppm，响应时间≤10s，自带温度补偿（0-50℃），可监测养殖区氨气浓度（阈值≤15ppm）；红外体温监测摄像头：分辨率400万像素，测温范围 30-45℃，精度 ±0.3℃，可同时监测30只以上家禽体温，异常体温（如鸡体温＞42℃）自动报警；水质传感器（型号：YSI Pro2030）：用于林下养鱼/养蛙场景，可测量溶解氧（精度±0.1mg/L）、水温（精度±0.1℃）、电导率（精度±1%），支持水下连续监测72小时。

部署逻辑：氨气传感器部署在养殖区出风口墙壁，高度1.5m（家禽呼吸高度），每500㎡部署1台，配合轴流风机（当氨气浓度＞10ppm时自动启动）；红外体温摄像头安装在养殖棚顶部中央，视角覆盖整个养殖区，每100㎡养殖区部署1台；水质传感器沉入养殖池水深1/2处，每200㎡养殖池部署 1台，数据每小时上传一次，溶解氧＜5mg/L时启动增氧泵。

4、自然保护区场景：采用“动物追踪+环境感知+人为干扰防控”传感器方案

部署逻辑：GPS项圈按目标物种种群数量的5%-10%佩戴（如大熊猫种群数量100只时，佩戴5-10只项圈），项圈重量不超过动物体重的3%；红外触发相机部署在野生动物通道（如兽径、水源地），镜头距地面0.8-1.2m，朝向动物行进方向，每2km² 布设1-2 台，相邻相机视角重叠≥10%；非法入侵传感器沿保护区边界布设，微波传感器与振动电缆间隔50m交替部署，配合AI摄像头（夜间红外距离≥30m），实现边界24小时防控，入侵报警响应时间≤30s。

三、传感器解决方案的应用实践与典型案例

生态保护领域典型案例

1、四川大熊猫国家公园天然林监测

2、内蒙古锡林郭勒草原生态修复

针对草原沙化、牧草退化问题，构建“卫星遥感+土壤传感器+牧草高度监测仪”解决方案：天基风云三号卫星每月监测沙化面积变化（精度±5%），当沙化面积比例＞15%时启动预警；地基按1km×1km网格部署Decagon 5TM土壤传感器，实时监测土壤水分（阈值≥15%vol）、盐分（EC值≤2mS/cm），判断草原退化诱因；便携式牧草高度仪（LY/T 635-2022标准）每季度抽样测量，当牧草高度＜12cm时，触发休牧指令。2023-2025年，项目区沙化面积减少 23%，牧草平均高度从8cm提升至18cm，载畜量从1.2羊单位/公顷增加至2.5 羊单位/公顷，生态修复效率提升40%。

安全防控领域典型案例

1、云南丽江林区森林防火

2、浙江松林线虫病防治

针对松线虫病传播快、隐蔽性强的特点，构建“智能诱虫灯+孢子捕捉+光谱监测”预警体系：在杭州、宁波的松林集中区，每50亩部署托普云农TPCB-II-C6.0智能诱虫灯，捕捉松褐天牛（松线虫病传播媒介），当虫口密度＞30头/天时启动药剂防治；同步部署AWS620-L孢子捕捉传感器，每周收集线虫孢子，结合ASD FieldSpec HandHeld 2光谱传感器监测松树NDVI指数（下降≥0.1时预警）。2023-2024年，项目区松线虫病感染率从12%降至3.5%，防治成本较传统人工巡查模式降低55%，实现“早发现、早处置”的精准防控。

林下经济领域典型应用

1、福建古田银耳种植

在银耳大棚部署Sensirion SHT35温湿度传感器（每20㎡1台）、SenseAir S8二氧化碳传感器（每50㎡1台），接入海尔HY210智能控制器，实现温度（20±1℃）、湿度（88±2% RH）、二氧化碳浓度（1200±100ppm）自动调控。当湿度＜86% 时，联动超声波加湿器启动；二氧化碳浓度＞1200ppm时，开启通风扇。应用后，银耳出耳率从85%提升至98%，单棚产量增加20%，因环境波动导致的烂耳率从10%降至1.5%，种植户亩均增收1.2万元。

2、安徽霍山石斛种植

采用土壤多参数传感器、降雨量传感器及滴灌联动系统：土壤传感器埋深15cm，实时监测pH值（5.5±0.2）、EC值（0.8±0.1mS/cm），当pH值＞5.7时自动滴灌酸性营养液；降雨量传感器记录每周降雨量，若＜20mm则启动滴灌（每次灌溉量5L/㎡）。同时，部署CI-600根系生长传感器，跟踪石斛根系发育情况（每月生成根系生长报告）。2024年，霍山石斛多糖含量提升至38%（行业标准≥25%），成活率从80%提升至95%，种植周期从3年缩短至2.5年，产业规模扩大30%。

3、江西林下养鸡

在林下养殖区部署氨气传感器（每500㎡1台）、红外体温摄像头：氨气浓度＞10ppm时，自动启动轴流风机通风；摄像头实时监测鸡群体温，当发现体温＞42℃的个体时，推送报警信息至养殖户，及时隔离病鸡。配合水质传感器（YSI Pro2030）监测饮水池溶解氧（≥5mg/L），保障鸡群饮水安全。应用后，鸡群呼吸道疾病发生率从15%降至3%，成活率提升至98%，出栏时间缩短7天，养殖户每万只鸡增收2.8万元。

四、林草监测传感器产业发展格局与趋势

产业现状：全球与中国市场规模、主要企业分工

1、市场规模

根据Grand View Research数据，2024年全球林草监测传感器市场规模达 28.7亿美元，预计2030年将增长至56.3亿美元，年复合增长率11.8%。2024-2030年，森林防火传感器全球年增速10.5%，林下经济环境监测传感器年增速18.2%，为增速最快细分领域；其中，中国市场规模占比约25%（7.2亿美元），受“十四五”智慧林草规划推动，年增速达15.2%，中国林下经济传感器增速达22.5%，高于全球平均水平。细分领域中，森林防火传感器占比最高（32%），其次为病虫害监测（25%）、林下经济环境监测（20%）、自然保护区动物监测（18%），其余5%为通用气象/土壤传感器。

2、主要企业分工

国际企业聚焦高端研发与系统集成，如美国FLIR（热释电红外传感器全球市占率35%）、德国RIEGL（机载激光雷达市占率28%）、瑞士 Sensirion（温湿度传感器精度达±0.2℃，在林下经济场景市占率40%）；加拿大 Vectronic（GPS动物项圈续航达24个月，全球自然保护区应用率超 60%）。

国内企业分领域突破，硬件端以托普云农（智能虫情测报灯国内市占率55%）、海康威视（AI森林防火摄像头市占率40%）为代表；系统集成端以中林集团、航天宏图为核心，中林集团依托全国林草资源布局，提供“传感器+管护服务”一体化方案，在国有林区市占率超80%；航天宏图基于PIE-Engine遥感云平台，实现卫星数据与地面传感器数据的实时融合，在国家公园项目市占率超60%；初创企业如森工科技聚焦林下经济专用传感器（如石斛土壤EC值传感器），凭借本土化校准服务占据30%区域市场。

3、技术壁垒分析

现存问题与挑战

1、技术层面：国内外差距显著

精度差距：国外热释电红外传感器温度分辨率达0.02℃（如Boson640），国内同类产品多为0.05℃；激光烟雾传感器国外响应时间≤10s（Alphasense OPCT-10），国内产品多在20-30s，导致火灾预警延迟5-10分钟。

多传感器协同能力不足：国外已实现天基卫星与地基传感器数据实时融合（如美国USFS森林服务局系统，数据延迟≤30s），国内多数项目仍处于“数据孤岛”状态，空-天-地数据整合周期长达2-3天，难以支撑应急决策。

极端环境适应性弱：国外传感器可耐受-40℃~85℃宽温域（如Campbell CS215气象传感器），国内产品在-20℃以下易出现数据漂移（误差≥2℃），在青藏高原、东北林区等低温区域应用受限。

2、应用层面：场景适配性待提升

林下经济定制化不足：多数传感器为通用型，针对特定作物（如石斛、银耳）的专用传感器较少，需二次校准（如土壤pH值传感器需针对石斛生长环境调整测量范围4.5-6.5），增加农户使用成本。

基层运维能力薄弱：山区监测点维护周期长（每季度1次），传感器校准依赖专业人员，导致30%以上基层站点数据准确率＜90%（如云南部分林区烟雾传感器因未及时清理灰尘，误报率达15%）。

3、政策层面：标准与补贴体系不完善

缺乏统一监测标准：不同地区林草部门采用的传感器参数阈值不一致（如森林防火烟雾浓度报警阈值，云南为150μg/m³，四川为200μg/m³），导致跨区域数据无法互通。

未来发展趋势

1、技术趋势：从“单一监测”到“智能决策”

多源数据深度融合：构建“天-空-地” 实时数据链路，基于5G/北斗短报文技术，实现卫星数据30s内下传至地基监测站，支持火灾、病虫害等突发事件的分钟级响应。

低成本化突破：开发基于MEMS工艺传感器，MEMS工艺传感器成本较传统传感器降低70%，如单台土壤水分传感器价格降至80元，农户单棚部署成本从5000元降至1500元，结合30%农业补贴，实际投入仅1050元，推动普及率从15%提升至50%。

2、应用趋势：从“生态保护”到“产业赋能”

林草全产业链监测：延伸传感器应用至林产品加工、流通环节（如木材湿度传感器监测仓储水分，避免霉变；林下药材溯源传感器记录生长环境数据，提升产品溢价）。

农户端轻量化应用：推出“传感器+小程序”模式，农户通过微信接收环境预警（如石斛种植区土壤pH值异常提醒），配套上门校准服务，降低运维门槛。

3、政策趋势：强化标准与生态支持

统一监测标准：由国家林草局牵头制定《林草监测传感器技术规范》，明确各场景传感器参数阈值（如森林防火烟雾浓度统一为150μg/m³）、数据接口标准，实现全国数据互通。

扩大补贴范围：将林下经济传感器纳入农业补贴目录，对农户采购给予 30%-50% 补贴；设立林草传感器研发专项基金，支持国内企业突破核心技术（如宽温域传感器、AI边缘计算模块）。

构建产业生态：推动“传感器企业+林草合作社+科研机构”合作，如托普云农与福建银耳合作社联合开发专用传感器，中国林科院提供校准技术支持，形成“研发-应用-反馈”闭环。

结语

林草产业监测是保障生态安全、推动乡村振兴的关键抓手，智能传感器作为“感知神经”，已实现从生态保护到林下经济的全场景覆盖。通过构建“空-天-地”一体化监测体系，可精准捕捉植被变化、火灾隐患、病虫害动态及作物生长环境数据，为林草资源管理提供科学依据。

当前，国内林草监测传感器产业虽在本土化应用上取得突破，但核心精度、极端环境适应性及多源数据融合能力仍与国际领先水平存在差距。

未来需聚焦三大方向：一是技术突破，攻坚宽温域、高精度传感器及AI边缘计算模块；二是场景深化，开发林下经济专用传感器，推动轻量化应用；三是生态构建，完善统一标准与补贴政策，形成“研发-应用-反馈”闭环。通过传感器技术与林草产业的深度融合，可实现生态效益与经济效益双赢，为建设美丽中国、推动绿色发展提供坚实支撑。

作者 丨九三学社中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟常务副理事长 郭源生

编辑丨杨鹏岳

美编丨马利亚