信息技术在林业中的应用及发展前景

信息技术在林业中的应用及发展前景

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1、信息技术在林业中的应用及发展前景  近几十年来,信息技术在我国取得了突飞猛进的发展,很多行业将信息技术应用起来,极大地促进了自身的进步。传统林业也应当抓住机遇,合理的将信息技术应用起来,促进自身的发展。因此,相关部门必须重视起林业信息化建设工作,将其落实到行动中去。  只有这样才能为林业产业注入新鲜血液,推动林业产业的高速发展。  1林业信息技术的概述和现状  林业信息技术,就是将信息技术与传统林业产业相结合,采用相关设备及软件,便捷并准确地获取、分析、总结林业产业中遇到的问题,为林业产业的最快、最好的发展创造条件。将信息技术应用到林业中去,有利于林业产业的精确化

2、和系统化,可以最大程度的减少生产资料的损失和化肥、农药的使用量,从而使林业绿色化和高收益化。目前,我国林业的发展离不开信息技术的应用,由于我国林业产业生产力发展水平还比较低,很多领导人员对其并不足够重视,现在我国林业产业的信息技术的深度应用仍有待发展。例如,将卫星技术和遥感技术等应用到林业产业中去,不仅可以从宏观上探测我国森林资源总量、荒漠化水平、湿地面积等林业指标,更可以建立起完善的森林火灾预警机制,一旦林业发生火灾,就可以在第一时间发出报警信号,通知相关人员,从而及时扑灭火灾,防止损失的扩大。  2林业信息技术在林业中的应用  2.1林业信息技术在人员管理上的

3、应用  2.1.1提高工作人员的工作激情传统林业产业的工作人员都是相当枯燥的,他们终日与森林为伴,很少有放松的娱乐活动。因此,将信息技术应用到林业产业中,可以在很大程度上加深工作人员与外界的交流,使其在空闲时间可以进行一些有趣的娱乐活动,缓解工作人员的压力,使其工作起来更加有激情,促使工作更加顺利和高效率的开展。  2.1.2减轻工作人员的工作压力将信息技术引入林业产业中,可以很大程度上缓解工作人员的工作压力,使人员安排和工作量安排更加合理。例如,在进行立业产业档案管理时,如果采用信息技术,就可以将档案信息转化为电子版,储存在资料库中,不仅查找起来更加方便,而且也

4、降低了丢失、保养等费用。将信息技术应用到林业产业的财务报表等的制作中去,可以在很大程度上降低财务人员的工作负担,而且可以有效减少错误率,是工作人员将林业工作做得更好。这样,工作人员就会有更多的时间来对自己的技术进行思考和创新,使林业工作办公更加高效化、知识化、智能化。  2.2信息技术在林业技术管理中的应用  信息技术在管理中的应用在各行各业都极为广泛,林业产业将其应用起来,可以极大地增进工作的便捷性,提高工作的效率。林业信息技术的应用需要大量设备的支持,比如,在林业产业的工作地点及森林中的值班点安放电脑及X络,这样在开会的时候,值班人员就可以在值班室打开电脑,通

5、过远程视频的方式来参加会议,值班人员就不必回到森林外的企业,不仅方便了值班人员自身,更节约了企业的大量时间,从而使工作更加有效率。同时,采用投影仪等设备,可以在进行会议或者工作安排的时候,将其投影到大屏幕上,从而使会议内容或工作安排更加明确。除此之外,将遥感技术和卫星成像技术等应用到林业工作中,可以对林业数据进行准确、快速的收集,还可以对林业产业进行更好的监测。利用卫星成像技术和GPS定位技术可以在林区的指定位置快速成像,从而方便工作人员的实地调查,节省大量的人力、物力。同时,采用该技术可以较为准确的估计出林区的面积,林木健康状况等。在林区发生病虫害时,可以很快发

6、现病虫害地点和边界,从而对其采取有针对性的措施。另外,信息技术中的GIS技术对林业产业来讲,有着很大的实用性,林业产业将GIS技术应用到林业发展中去,可以通过计算机技术,通过软件系统的帮助,将整个林区的数据收集起来,储存在电子系统中,工作人员可以通过对这些数据的分析、运算,提取出有用的信息,制定出适当的管理措施,市林业产业的管理人员在决策时更加科学,从而促进林业产业的快速、健康发展。  3信息技术在林业领域的应用前景  随着信息时代的到来,信息技术已经广泛渗透于人们的生活之中,给人们带来更大的便利,在林业领域也不例外。信息技术减轻了林业工的负担,使许多繁琐枯燥的工

7、作简单化,还提高了工作效率,其应用前景广阔。认为,首先,GPS,GIS以及RS技术将会被广泛运用于林业领域中。这些信息技术可以快速而精确地采集数据并对其进行分析。如此一来,类似森林资源量等的数据就可以不用花费大量人力物力了,除此之外,还可以对自然灾害如泥石流等进行预测,也可以减少人为灾害,如纵火等,减少损失。对于整个林业来说,可节省人力物力资源,更全面精确地掌控森林里的实时情况;对于林业工来说,工作会更轻松,相应的,对其素质要求也会提高,需要他们掌握信息技术的使用。其次,信息技术在林业领域的普及,会使林业领导层掌握到更多精准的信息,借助信息技术来分析数据,可以通过

8、模型来预测

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