《人工智能識別林長制巡查的影像數據樣本庫建設指南》團體標準編制說明一、任務來源及起草單位1.任務來源根據2023年1月上海林學會下發的通知，上海巖易科技有限公司于2023年1月牽頭申請并組織起草團體標準。2023年7月，上海市林學會下達了《上海市林學會關于下達2023年度林業團體標準制修訂項目計劃的通知》，批準本標準的制定。2.起草單位起草單位為：上海巖易科技有限公司、上海市林業總站二、背景情況2021年1月，中共中央辦公廳國務院辦公廳在《關于全面推行林長制的意見》中提出，加強森林草原資源監測監管。充分利用現代信息技術手段，不斷完善森林草原資源“一張圖”、“一套數”動態監測體系，逐步建立重點區域實時監控網絡，及時掌握資源動態變化，提高預警預報和查處問題的能力，提升森林草原資源保護發展智慧化管理水平。2021年9月，中共中央國務院發表了《關于完整準確全面貫徹新發展理念做好碳達峰碳中和工作的意見》，提出從減少毀林占林、降低火災風險、控制病蟲害、管控林下套種等方面，提升森林覆蓋率和健康水平，增加森林碳儲量。《上海市林長制2022年度考核辦法》中提出上海市林長制日常巡查重點為顯見失管失養非專業問題的巡查發現和及時處置，簡單違規場景要求一日內發現并處置完畢，這對林業巡查提出了更高的工作要求。當前，林業人工日常巡查和考核工作面臨人手不足、效率較低、響應速度要求高、場地復雜難以進入、周期性檢查為主，及時性不高、抽查為主，覆蓋度不高等諸多現實問題。相比于傳統人工巡查，人工智能技術可作為為一種高效、便捷的解決途徑。而人工智能的模型訓練往往以大量數據樣本為基礎。目前，國內尚無林業巡檢與日常養護方面的標準化數據樣本庫，也鮮有關注林業巡查監管需求的人工智能算法模型。本標準旨在為林業智能化監管和資源保護提供技術支撐。為我國林業巡查智能化體系的建立和發展提供具有實踐指導意義的數據樣本庫建設技術指南，從而為人工智能輔助林業巡查提供技術底座，促進林業行業的智能化發展，為監管部門高效林業資源執法、保護與管理提供參考依據，為實現碳達峰和碳中和目標作出貢獻。本標準將有效結合人工智能與林業監管的行業知識，歸納總結在林業巡查面臨的復雜真實環境下的標注方法。通過制定本標準，可使得數據樣本標注經驗可推廣、可復制，加速推進國內林業監管行業的智能化進程，降低未來的標注項目試錯的時間成本和經濟成本，為林業監管積累行業數據資產，為人工智能技術在林業中的應用提供數據支撐。本標準聚焦于智慧林業相關的數據采集、標注、核驗、入庫的標準和操作規范等方面，旨在推動我國林業管理水平的提升，實現高效率、智能化、高精度的林業監管，為社會經濟的可持續發展貢獻力量，為實現碳達峰和碳中和目標作出積極貢獻。三、編制原則1.落實法律政策要求。在標準研制過程中，指南起草工作組對相關法律法規和重要文件進行了深入學習，在此基礎上充分考慮與我國現行法律法規和國家林業相關技術政策等相符合性，充分考慮可操作性，便于標準的實施。2.規范性原則。本標注標準經過了科學的研究，并根據實際經驗進行多輪迭代完善，在制定標準過程中遵守制定程序和編寫規則。3.確保內容科學先進。標準起草工作組編制過程中，開展了深入細致的調研和分析工作。多次組織林業監管部門負責人、資深標注技術人員、人工智能領域專家、無人機行業專家、標準形式專家等各類專家充分研討，以此保障標準技術內容的權威性、科學性和先進性。四、起草過程2023年1月，由上海巖易科技有限公司聯合上海林業總站召開項目研究工作會，初步成立了標準工作小組。標準工作組組織線上會議，制定標準工作計劃。2023年2月，標準工作組開展的標準技術內容調研，針對智慧林業樣本庫的定義、原則、分類、實踐等關鍵步驟進行探討，明確標準范圍，明確應為指南形式，并形成指南大綱。2023年3月至4月，調研走訪行業監管單位及專家，開展行業需研討會，分析與人工智能技術的結合點，形成指南草案初稿。2022年5月至6月，根據前期人工智能算法研究成果，完善指南草案，明確關鍵內容和基本技術指標。2023年7月，組織召開指南內部研討會，將指南內容從無人機數據樣本擴增至多源影像數據樣本，增設多級數據樣本檢驗方式，明確標注質量的判斷方式，并根據人工智能算法迭代成果，更新注意事項說明。2023年8月至9月，組織指南草案的專家函審與修改工作。如采納征求意見，則在標準稿中做出相應的修改；如不采納意見，則給出不予采納的理由。2023年9月，調研根據林業監管專家的意見，編寫工作組根據林長制的新要求，將指南范圍從林地巡查擴充至林、綠地巡查，并開展了指南研制工作討論會。并根據數據標注經驗，新增標注經驗文檔數據的管理要求。2023年10月至11月，編制完成征求意見稿及征求意見稿編制說明。五、標準主要起草人及其所做的工作主要參加單位成員主要工作上海巖易科技有限公司周俊峰

蔣含笑負責標準相關信息查詢，標準起草和編寫上海市林業總站韓玉潔

李琦

劉璐璐

吳堯參與方案確定，標準修改、審定等工作六、關鍵技術內容說明在研制過程中，本標注標準主要參考了《標準化工作導則

第1部分：標準化文件的結構和起草規則》、GB/T41867《信息技術人工智能術語》、GB/T17798《地理空間數據樣本交換格式》、LY/T2930《林業數據樣本采集標準規范》等文件。主要指標說明如下：1.建設內容主要提出了影像數據樣本庫的建設框架，主要包括確定需求、建立數據樣本庫、管理數據樣本庫3個部分。確定需求部分主要包括3個部分：數據樣本分類、數據樣本采集和數據樣本標注的內容，并分別規定其規范原則。數據樣本分類主要由監管部門的實際需求決定，同時考慮計算機視覺算法的基本原理與算法5輪迭代成果，將數據樣本按分類原則進行梳理，并根據具體工作場景進行分類內容劃分；數據樣本采集部分總結了不同季節、地域與方式的采集經驗，包括采集的前期準備、數據樣本類型、采集方法、元數據相關信息記錄以及采集的數據樣本格式；數據樣本的標注則主要根據深度學習算法原理及實際算法模型訓練與迭代經驗，規范了數據標注基本流程和質量控制方法，并分別對標注角色、工具、對象、質量以及注意事項進行了歸納總結，以把控數據標注質量，提高模型訓練精度上限。建立數據樣本庫主要包括建立影像數據樣本庫、標簽數據樣本庫以及元數據庫，并分別包含其本身的數據樣本描述；管理數據樣本庫主要包括數據樣本擴充、修改、刪除、查詢、統計和下載六個部分。2.工作流程對人工智能識別林長制巡查的影像數據樣本庫建設流程進行了步驟制定，其主要包含以下5個步驟：場景類型劃分及標準制定、數據樣本采集、數據標注、數據樣本入庫和數據樣本庫管理和維護。3.數據樣本分類與組織明確了數據樣本的內容組織，其中數據樣本內容主要分為影像數據樣本、標簽數據樣本以及元數據；數據樣本組織部分規范了其樣本組織原則和方式；4.數據樣本處理規定了數據樣本處理的流程以及相應規則，主要包含數據樣本預處理、數據樣本質檢、數據樣本修改和數據樣本復核。5.數據樣本入庫規定了數據樣本準備材料、數據樣本庫的命名原則和方法、數據樣本庫的入庫前檢查、入庫流程以及入庫后檢查方法。6.質量控制規定了質量控制包含的兩個方面內容：數據樣本的成果要求和文檔類的成果要求。7.建設成果規定了建設成果兩個部分的內容，其中數據樣本成果主要指影像數據樣本庫、標簽數據樣本庫和元數據庫；成果文檔主要包括建庫過程中產生的質量控制文檔、工作報告、技術報告等。8.數據樣本安全規定了數據樣本庫的安全保障措施，主要包含建立相應的安全管理制度、指定安全目標和策略以及制定數據樣本庫安全工作流程。七、知識產權說明、標準設計的相關知識產權說明本標準主要是根據幾年來研究與實踐，對人工智能識別林長制巡查項目集成提煉而制定，引用的相關資料都是來源于公開發布的論文或專著，不涉及專利及知識產權問題，與現行相關法律、法規、規章及相關標準并無沖突，并可與現有標準配合應用。八、采用國際標準和國外先進標準的程度及水平的簡要說明無九、重大分歧意見的處理經過和依據本標準的制定過程中未出現重大的分歧意見。十、貫徹標準的要求和建議（包括組織措施、技術措施、過渡辦法等內容）標準起草組組織撰寫標注標準宣貫材料，組織標準宣貫培訓，促進標準順利實施。組織措施方面通過設立明確的標準貫徹責任部門或委員會，確保標準得到有效執行和監督；制定詳細的標準操作規程（SOP），明確工作流程、責任和時間表；建立培訓計劃，確保所有相關方了解和理解標準要求，并能夠正確實施；設立定期審核機制，加強對標準執行情況的檢查和評估。技術措施方面通過使用先進的技術工具和軟件，以便更好地監測和管