中国报告大厅网讯，当下，物联网技术已深度融入各行各业，成为推动产业智能化升级的核心动力。在林业领域，物联网技术的应用正重塑林业资源监管、生态监测、灾害预警等传统模式，为林业现代化建设与高质量智慧化发展注入强劲动能。2026 年，随着相关政策的持续完善与技术环境的不断优化，林业物联网在迎来更广阔发展空间的同时，也面临着诸多亟待突破的瓶颈。

  一、物联网赋能林业发展：政策演进与技术架构

  物联网作为 “物物相连的互联网”，通过信息传感设备与互联网的结合，实现物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，其在林业领域的应用形成了林业物联网这一重要分支。林业物联网借助各类传感器和前端设备采集数据，在全天候、实时性、自动化获取林业相关数据方面优势显著，成为智慧林草建设的核心技术支撑。

  从政策层面来看，我国林业物联网的发展与国家信息化战略和林业现代化建设进程紧密衔接。2011 年，林业物联网建设正式纳入国家战略层面;2013 年发布的《中国林业物联网发展行动计划》为规模化应用提供指导;2016 年《关于推进中国林业物联网发展的指导意见》进一步推动其健康有序发展;2019 年《关于促进林业和草原人工智能发展的指导意见》助力林业信息化向 “智慧林业” 迈进;2021 年《“十四五” 林业草原保护发展规划纲要》强调加强林业生态网络感知体系建设;2025 年 8 月，工信部和国家林草局联合发布《关于推进 “宽带林草” 建设的通知》，为林业物联网提供基础网络保障。

  在技术架构上，林业物联网整体由下至上分为感知层、网络层、平台层、应用层四个部分，涵盖从数据采集到智能决策的全流程。感知层通过射频识别、二维码、传感器、卫星定位等技术采集林业生态环境与动植物资源信息;网络层通过有线或无线通信技术将数据安全传输至平台层，其中无线通信技术因灵活性高、成本低等优势应用更广泛，常用的有蜂窝移动通信技术、ZigBee、LoRa、NB-IoT、低轨卫星、林区无线宽带专网等;平台层负责设备管理、数据集成、存储与质量控制，以及安全与访问控制;应用层则将处理后的数据应用于各类林业场景。

  二、物联网在林业领域的多维应用实践

  (一)林草湿资源监管中的物联网应用

  林草湿资源调查监测是生态文明建设的基础性工作，物联网技术作为地网监测的关键技术，通过自动化长期连续监测有效降低人力成本，在地面调查和高频精细化观测数据实时获取中发挥重要作用。在森林资源调查中，通过射频识别标签标记树木或基于卫星的实时载波相位差分定位技术，可提高调查效率和准确性;草原资源监测中，自供电风速传感器、物候相机等设备的应用，提升了草原植被盖度和物候期识别的效率与精度;湿地资源监管中，无线盐度传感器可监测红树林地区湖泊盐度，通过自动控制淡水闸门保障红树林健康生长;林木资源管理中，TreeTalker 监测系统能实现人工林异常情况自动示警，声音传感器、加速度计等设备可监测林木盗伐行为并及时上报。

  在林木生长调查方面，单木胸径作为重要观测指标，已研发出基于磁角度变化、拉绳传感器、磁阻效应的测量传感器，并通过 ZigBee 和 LoRa 信号实现监测数据自动传输;树干含水率和液流作为反映树木健康状况的关键指标，相关传感器基于驻波率、电磁波内边缘阻抗、声发射、热扩散探针、热脉冲等技术研制而成，部分还设计了基于 LoRa 和 NB-IoT 的自动监测系统。截至 2023 年 5 月，我国陆地生态系统定位观测研究网络共有 220 个生态站，基本覆盖我国陆地生态系统的主要类型和重点生态区域，另有 20 余个森林生态系统国家野外科学观测研究站，积累了大量野外自动观测数据。

  (二)林业生态环境监测中的物联网应用

  林业生态监测通过监测生境因子，评估生态系统健康状况及生态服务功能，物联网技术的应用有效解决了传统调查人力耗费大、难以长期连续监测的问题。基于物联网的林业生态监测系统通常使用大气、土壤、光照、图像、气体等传感器采集生境因子，以锂电池、太阳能、多能互补等形式供电，通过 3G/4G/5G、WIFI、LoRa、卫星等无线通信技术将数据实时传输到监测平台，实现对监测区域的空间覆盖和长期连续监测。

  这些监测系统不仅能提高森林生态监测效率和质量，还能实现对水、土、气等生态保护修复成效评估指标的长期连续观测，为国家天然林保护、三北防护林工程等提供数据支撑。同时，物联网技术还能提高气候监测的时间和空间尺度，为研究气候变化及其对林业生态系统的影响提供重要数据支撑，例如通过传感器网络自动化监测温度、湿度、风速和降水量等气象参数，为实时温度监测、暴雨预警等服务提供数据支持。

  (三)森林灾害监测预警中的物联网应用

  1. 森林火灾监测预警

  森林火灾是破坏森林资源和生态环境的严重灾害，传统人工巡逻监测效率低、时效性差、范围有限，物联网技术的应用有效改善了这一现状。基于物联网的林火监测系统使用气象因子、气体浓度、烟雾、火焰、声音、可见光 / 红外图像等传感器监测火险因子，通过 ZigBee、LoRa、4G、WIFI 等无线通信技术将数据实时传输到监测平台，再通过林火预测模型或人工智能模型评估起火可能性及蔓延速度，及时通知管理人员灭火。随着边缘计算技术发展，部分研究还在传感器节点、通信基站或中央网关进行森林火情检测，并通过分类算法预测林火发生概率、区分火灾类型，或设计动态通信策略、优化监测网络拓扑，以提高响应速度和降低系统功耗。

  2. 森林病虫害监测预警

  森林病虫害严重威胁森林资源，传统人工监测效率低、范围小，遥感监测难以发现早期、轻度病虫害，而物联网技术通过布设传感节点实现大面积覆盖，能及时发现为害初期的病虫害。研究人员基于物联网技术实时监测林区温度、湿度、光照强度等气象因子，评估病虫害发生发展情况;在病害监测中，使用自动孢子捕集器监测空气中的真菌孢子浓度，研判树木受害程度;在虫害监测中，通过在诱捕器上安装图像传感器，结合无线通信技术和深度学习模型实现远程智能监测，对于蛀干害虫，可监测其幼虫钻蛀振动信号并借助深度学习模型自动降噪与识别，部分还实现了识别结果的远程传输。

  (四)野生动物监测中的物联网应用

  物联网技术为野生动物监测提供了多样化手段，既可以为野生动物佩戴基于卫星定位、射频等传感器的定位项圈或监测设备，对其个体体征、活动轨迹、种群习性进行长期连续追踪，例如低廓形 GPS 项圈、RFID 监测项圈、内嵌微型标签的低功耗监测设备等，部分监测设备还通过振动能量收集器采集动能供电;也可以使用智能陷阱调查小型动物的多样性和丰度。

  红外相机也是野生动物监测的常用设备，通常由被动红外传感器触发，能自动观测和记录哺乳动物、鸟类、爬行动物等，监测中多以公里网格形式布设，部分地区还提出了红外相机自动选址方法以提高覆盖率。为处理海量监测数据，研究人员设计了基于深度学习的野生动物自动检测算法，联网的红外相机可通过 4G、700MHz 频分双工长期演进等网络回传数据，部分还在端侧使用算法过滤无效数据以降低传输带宽需求。此外，基于声音信号的被动声学监测也是重要手段，相关超低功耗采集设备能长期连续监测灵长类、鸟类、两栖动物、昆虫等的声音，再通过深度学习算法提高数据处理效率。

  (五)自然保护地智慧监管中的物联网应用

  自然保护地作为保护生物多样性、自然资源和文化遗产的空间载体，其智慧化监管离不开物联网技术的支持。我国部分自然保护地已基于物联网技术开展生物、气象等要素的实时动态监测，建立了信息监管系统或综合管理信息化服务平台，通过多个应用模块实现智慧化、信息化管理。例如，祁连山国家公园基于物联网技术和卫星及遥感影像技术，构建 “天 - 空 - 地” 一体化综合监测网络，有效提高了野生植物监测的时空尺度和监测效率。

  (六)林业产业中的物联网应用

  1. 非木质林产品溯源

  在非木质林产品的采集和流通过程中，物联网技术凭借其感知、传输能力，为产品识别和溯源提供了有效技术手段。通过为林产品添加 RFID 等电子标签，能为其提供可查询的唯一编码，实现全生命周期的有效追溯，保障相关产业的可持续发展。

  2. 生态旅游与森林康养

  生态旅游与森林康养产业中引入物联网技术，既能提升管理人员对森林资源、基础设施的管理能力，也能改善游客体验。负空气离子浓度是评估生态旅游与森林康养能力的重要指标，相关传感器可长期连续监测;温湿度、风速、辐射、颗粒物、氧气浓度等传感器能实时监测环境参数，为管理人员决策和游客活动区域选择提供参考。部分森林康养中心还为游客佩戴可穿戴传感设备，监测其位置和生理状态，结合云端数据处理分析提供定制化康养服务。

  三、物联网助力林业发展面临的瓶颈与挑战

  (一)林业物联网标准体系不完善

  尽管我国已发布一系列林业物联网相关标准，涵盖体系结构、基本术语、信息安全、传感器数据接口、无线传感器网络组网设备等内容，但这些标准多以基本概念、硬件要求和通用规范为主，缺乏对物联网平台和传感器节点的数据格式、数据接口、数据传输协议等具体应用细节的规定。这导致不同生产商、开发商采用不同技术标准和数据格式，不同管理层级、建设周期的系统相互独立、异构性强，难以互联互通，数据共享困难，不仅造成基础平台复用性差、重复建设等资源浪费问题，还阻碍了大规模、一体化林业生态网络感知系统的建设和林业监测数据的共享应用。

  (二)林业专用传感器研发不足

  林业物联网的有效应用依赖高质量的传感器，但目前部分传感器在长期连续监测时的稳定性有待加强，高湿度、土壤温湿度变化等环境因素会干扰部分传感器的读数。同时，林区供电困难，亟需低功耗传感器以延长供电时间、提高供电系统稳定性。此外，当前林业物联网中使用的传感器多为监测环境因子的通用型传感器，用于测量林分生理和生态功能的专用传感器较为匮乏，如叶片叶绿素含量自动监测传感器、轻量化树干呼吸通量传感器等。我国自主研发的林业传感器在精度、稳定性、可靠性上与国外同类产品仍存在差距，且部分国产传感器质保期较短，产品化和市场化进程缓慢，大量进口设备还存在数据安全隐患。

  (三)偏远林区电力和通信保障薄弱

  稳定持续的电力供应是林业物联网系统连续稳定运行的基础，但我国核心林区地理条件复杂、电网建设成本高，缺乏稳定电力供应。目前，小型设备多采用锂电池供电，存在电池寿命短、充电时间长、容量有限且受低温影响大等问题;大型系统多采用太阳能或太阳能 - 蓄电池供电系统，但太阳能供电受天气和林窗条件限制，难以保证持续充足供电。

  在通信方面，核心林区地域广阔、地貌复杂，网络基础设施相对落后，监测数据自动传输困难。虽然 ZigBee、NB-IoT 和 LoRa 等无线通信技术在部分场景应用，但林区环境中无线信号有效传输距离明显下降，难以保障远距离数据传输。无人机中继等方案受飞行范围和时长限制，难以支撑大范围通信网络，林区网络覆盖面积和带宽有限，难以满足碳通量、物候、生物多样性等高通量监测数据的自动传输需求，部分地区仍需人工定期取回监测数据。

  (四)数据分析方法与数据共享机制滞后

  物联网技术在林业领域的广泛应用积累了大量监测数据，但数据的有效利用面临挑战。目前，水土气监测数据的分析仍以线性回归、随机森林等传统机器学习算法为主，人工智能等新技术新方法应用欠缺，大量数据未得到充分分析利用。同时，林业调查基本理论仍围绕人工调查展开，物联网监测点位的抽样原则及单点到区域的数据反演缺乏系统性理论支撑，影响监测数据的统计分析效果。

  在数据共享方面，缺乏有效的共享机制，大量数据采集和分析围绕各自观测区域展开，研究成果的推广缺乏数据支撑和实验验证。数据共享不足还阻碍了林业大模型的构建和发展，难以充分挖掘数据的潜在价值，制约了林业物联网的持续发展。

  (五)林业物联网数据安全管理不足

  林业物联网感知过程涉及大量地理信息、气象监测数据、野生动植物数据等敏感数据，这些数据与国家生态安全、生物安全密切相关，但当前数据安全管理存在诸多漏洞。部分林业物联网平台建设缺乏统一管理，设备布设审核审批机制不健全，数据传输过程缺乏有效控制管理，进口设备可能将监测数据同步上传至境外平台。此外，部分系统在采集端、传输链路、数据平台建设过程中缺乏有效的数据安全管理和防护机制，数据泄露风险较大。

  四、2026 年物联网技术驱动林业高质量发展的展望

  (一)健全林业物联网标准体系

  未来需明确标准体系框架，从基础共性标准、技术标准、应用标准等方面入手，统一林业物联网数据编码规则、设备接口规范，规定传感器性能指标及数据格式、数据接口、数据采集频率、数据传输协议等具体技术细节，针对不同林业应用场景规范数据处理流程、决策支持系统接口。同时，围绕数据安全建立数据加密传输、设备身份认证、数据校验、访问控制等标准规范。这需要相关管理部门、科研机构、高校、企业、行业协会等多方通力合作，标准发布后督促相关主体遵照执行，保障林业物联网互联互通和数据协同共享。

  (二)强化林业专用传感器自主研发

  根据林业行业特殊需求，加强林业专用传感器研发，重点研发林木生理功能和森林生态功能相关的特异性传感器，如叶片叶绿素含量自动监测传感器、轻量化树干呼吸通量传感器、林木释氧量传感器等，同时优化现有国产传感器，改进设备体积、成本、功耗、稳定性、防水防寒性等性能，以适应林区复杂环境。此外，研发具有端侧数据处理和分析能力的智能传感器，解决高通量数据远程传输困难问题，推进监测设备国产化替代，保障数据安全。

  (三)完善偏远林区电力和通信保障

  探索多能互补的野外供电系统，结合太阳能、风能、生物质能、夜间光伏电池、树木晃动能量收集、土壤空气温差热发电等多种供电模式，确保野外供电连续稳定。在通信技术方面，发展多网络智能融合通信技术，集成不同通信技术，结合人工智能技术，根据数据带宽需求和传感器分布动态选择切换通信网络，实现林业感知数据稳定、连续、低功耗传输，解决高通量数据传输难题。

  (四)创新数据分析方法与共享机制

  建立系统的统计学理论，明确物联网监测节点数量确定、监测点位选择、监测结果反演等问题的科学方法，为监测数据采集的科学性和有效性提供保障。推动人工智能等新技术在林业物联网数据分析中的应用，利用人工智能模型高效处理大规模数据、挖掘数据间关联，提高病虫害识别效率、火情响应速度，预测林业资源变化趋势，为决策提供支持。同时，建立健全数据共享机制，规范数据采集、传输、存储、使用流程，打破数据壁垒，促进不同部门和机构间的数据共享，支撑林业大模型构建和研究成果推广。

  (五)加强林业物联网数据安全防护

  从政策法规和技术防护多维度构建生态数据安全防护体系。在政策法规方面，明确生态数据分类与保护规则，确定保护等级，建立全周期安全管理制度，规范数据采集设备安装授权、数据传输链路选择等环节，提升相关人员安全意识。在技术防护方面，终端设备需通过安全认证，采集、传输、存储设备硬件采用国密安全芯片及可信计算技术，软件部署入侵检测及防护系统，核心重要数据和敏感数据通过加密传输或专网传输，数据共享或跨机构分析时采用同态加密、差分隐私、联邦学习等技术保护原始数据。

  (六)拓展物联网相关技术融合应用

  充分发挥无人机在林业物联网中的作用，利用无人机搭载各类传感器实现复杂林区数据采集，辅助传感器放置和回收，以及作为空中中继支撑无网络林区数据传输。推进人工智能、边缘计算、区块链等技术与林业物联网的深度融合，在平台层和应用层之间增加 AI 模型层，提升数据处理分析效率;借助边缘计算实现数据本地处理，降低传输延迟和成本，实现端侧实时决策;利用区块链技术构建不可篡改、可追溯的数据管理模式，保障数据安全可信。

  总结

  中国报告大厅《2025-2030年中国物联网行业项目调研及市场前景预测评估报告》指出，2026 年，在相关政策持续发力和技术不断进步的双重驱动下，林业物联网已在林草湿资源监管、生态环境监测、森林灾害监测预警、野生动物监测、自然保护地智慧监管及林业产业等多个领域实现广泛应用，成为推动林业现代化、智慧化发展的核心力量。然而，当前林业物联网发展仍面临标准体系不完善、专用传感器研发不足、偏远林区电力和通信保障薄弱、数据分析与共享机制滞后、数据安全管理不足等多重挑战。未来，通过健全标准体系、强化传感器自主研发、完善基础设施保障、创新数据分析与共享模式、加强数据安全防护以及推动多技术融合应用，林业物联网将突破现有瓶颈，实现更高质量的发展，为智慧林草建设和林业可持续发展提供更加强有力的支撑，助力生态文明建设迈向新台阶。