微分智飞公司

林下环境全自主探索在森林资源调查监测领域，林下环境因林木密集、地形复杂，长期面临多重技术与作业瓶颈，微分智飞突破 “林下无人机自动避障” 与 “林木多要素因子精准提取” 技术瓶颈，形成从数据采集到专题信息提取的全链条解决方案。

林业客户面临诸多挑战

环境感知难度大

林下植被茂密、枝干交错，传统光学设备易受遮挡，人工

人工调查效率低下

依靠人工样地调查，单亩样地需耗费数小时，且数据精度受人员经验影响，难以满足大范围、高频次森林资源监测需求

技术适配性不足

林下无信号环境易失控，传统设备避障能力弱，面对细小枝条易碰撞坠毁，无法实现自主化作业

数据应用滞后

人工采集数据需后期人工处理，周期长、成本高，难以支撑森林碳汇核算、病虫害监测、生态修复等 “双碳” 战略下的即时决策需求

林下环境全自主探索

全自主环境感知与避障

搭载混合固态激光雷达与 AI 决策系统，结合视觉 - 惯性语义 SLAM 技术，无 GPS 信号也能一键起飞，0.1 秒识别细小枝条，实现复杂林下环境实时避障与自主路径规划

高效数据采集与处理

边缘计算模块支撑实时三维重建，5 分钟即可完成 1 亩标准样地全自主探索扫描，同步生成全数字化森林场景

打通数据应用闭环

基于采集的点云、图像、地形数据快速生成可视化报告，将数据处理周期压缩至小时级，对接森林碳汇核算等多场景，为 “双碳” 决策提供数据支撑

客户收益

效率与精度双提升：样地调查效率较人工提升 60 倍以上（人工需数小时 / 亩，无人机仅需 5 分钟 / 亩）。 1.实现林下区域 “无盲区、无干预” 采集，彻底解决传统方式的遮挡、地形限制问题，为森林资源数据更新提供精准支撑。

应用场景多维拓展从基础资源调查，延伸至林火风险普查、病虫害监测、生态修复、国储林监管等领域，助力 “双重” 工程、森林质量精准提升等国家重大需求。 2.为 “双碳” 战略提供数据支撑，精准核算森林碳汇量，服务区域植被覆盖变化、森林定量参数的高精度提取。

降本增效与管理优化：大幅减少人工野外调查与后期数据处理的人力投入，同时降低人员进入复杂林地的安全风险； 3.构建标准化、数字化森林资源数据库，支持数据长期追溯与动态更新，简化资源管理流程，降低后续运维与决策成本，实现森林资源监测的长期可持续降本。