樹聯網：守護山林的智慧感知網路

團隊成員

柳婉郁 國立中興大學森林學系 終身特聘教授
鍾舜宇 國立中興大學森林學系 博士後研究員
陳騰瑞 國立中興大學森林學系 博士後研究員

計畫簡述

台灣的森林覆蓋率高達國土面積的60.71%，森林資源在自然保育、生態平衡及環境永續上扮演極其關鍵的角色。近年森林盜伐與火災問題日益嚴重。近十年全台共通報2,581件森林盜伐案，損失金額超過新台幣3.4億元以上，許多珍貴木材還被非法流入黑市當成藝術品販售，對森林造成難以回復的傷害。另一方面，近五年間每年平均發生超過52件火災， 2022年就有93起，燒毀面積達946公頃，加上近年氣候變遷導致的高溫乾旱，讓火災風險大幅提升。由於台灣山區多、地形複雜，一旦發生火警，不僅難以即時救援，撲滅難度也相當高。再加上全台僅有1,045位護管員，平均每人要管理超過1,000公頃林地，人力明顯不足，也讓非法盜伐與火災難以有效掌控。尤其盜伐常在夜間或偏遠地區行竊，傳統影像監控與人力巡查難以即時發現異常，需要導入即時監測，來強化森林保育與災害應變能力。

「樹聯網」是一套專為台灣山區林地設計的智慧監控系統，聚焦於森林火災與非法盜伐的即時預警與防範。系統整合智慧感測晶片、AI聲音辨識技術與無線傳輸模組，打造出一個全天候、自主運作的森林守護網。系統的核心亮點在於高精度的聲音辨識能力，能即時偵測並判別可疑聲響。聲音資料主要來自兩個來源：其一，採用FSC22國際開源環境音數據集，內含逾2,000筆長度為5秒、取樣率達44.1kHz的高品質森林環境音，涵蓋鳥鳴、風聲、樹倒、火災與機具運作聲等多元聲音樣本；其二，蒐集台灣山區實際火災與盜伐音訊，並導入YAMNet聲音辨識模型進行遷移學習，使系統具備辨識「火災」、「電鋸」及「環境聲音」等類別的能力，大幅提升在地化辨識的準確度與即時性。在硬體設計上，「樹聯網」採用Raspberry Pi作為邊緣運算平台，整合聲音接收模組、無線傳輸模組、電池模組，並將硬體設備封裝於耐候外殼中，便於長時間部署於山林環境。系統一旦偵測到異常聲響，便可即時回傳警示資訊，有效協助林業單位第一時間掌握狀況、快速應變，爭取關鍵處置時間。「樹聯網」不僅是一項創新的科技應用，更是一種可持續、可擴展的山區環境安全解決方案。未來，系統也將進一步結合無人機與地面巡邏車，實現自主充電、自主巡邏與智慧防護，全面強化森林保育與災害應變能力。

整體而言，「樹聯網」是森林感測技術與物聯網應用的一項創新整合，具備高度可擴展性與跨領域應用潛力。其核心價值不僅在於即時偵測森林火災與非法盜伐，更為未來打造數位化森林管理平台奠定基礎，有望成為推動「智慧林業」的關鍵。透過模組化部署與資料標準化，「樹聯網」的應用範疇將可延伸至生態保育、野生動物監測及永續林業經營等更廣泛的領域，進一步促進環境永續與經濟效益兼具的創新應用模式。

備註