7月20日至27日，东北林业大学“春山红韵 智护沂林”实践团，赴山东省临沂市车庄村，围绕AI树种识别技术助力基层食叶害虫精准防治，开展暑期“三下乡”社会实践活动。
实践团队出发前，翻阅了大量山东地区乡土树种分布和主要食叶害虫发生规律的文献，发现车庄村所在的鲁南地区，害虫连年爆发。
害虫啃光树叶后，仅凭枝干人工无法辨识树种，但食叶害虫又具有专一食性，辨不出树就直接导致定不了虫、无法精准用药。基层治理长期陷入“看不见、摸不准、防不住”的技术盲区。针对这一问题，团队将计算机AI大模型技术与林业专业知识交叉融合，自主研发了一款可在无叶状态下精准识别树种的小程序，尝试为基层防治开辟一条新路径。
抵达车庄村后，实践团队第一时间与当地林场工作人员对接，深入受灾林地开展实地调研。盛夏的林区，虫害过后的大片树木只剩灰褐色枝干。队员们顶着高温穿行于林间，对不同树种、不同枯损程度的枝干进行多角度图像采集，为AI模型的识别精度提升补充关键训练数据。
图为团队成员进行图片采集
数据采集告一段落后，团队将工作重心转向技术落地——手把手培训林场一线工作人员使用树种识别小程序。培训内容从最基本的“如何对准枝干对焦”切入，逐步延伸到不同光照条件下的拍摄角度选择、枝干关键特征截取技巧等实操要点。队员们一遍遍演示操作流程，直到职工能够独立完成“打开小程序—拍摄枝干—查看识别结果”全流程操作。一线职工掌握操作方法后，可在虫害肆虐后的林间快速判定受灾树种，补齐病虫害溯源、灾害统计所需的基础信息。
图为团队成员向林场工作人员介绍程序使用方法
为了确保AI识别结果的准确性与实际指导价值，实践团队充分发挥东北林业大学林学院专业资源优势，将采集的树种与虫害样本数据远程对接专业教师进行逐一校验。针对识别置信度偏低的样本，团队与老师反复比对枝干形态特征，修正模型参数；针对已确定树种的地块，则结合害虫发生规律，为当地林场制定点对点的精准防治方案建议，真正打通了基层服务闭环。
图为成员持续进行信息校验
病虫害治理是一项长期工程，一次实践无法完成全周期的防治任务。但团队在车庄村完成了从无到有的突破：以AI识别小程序为工具，以实地数据采集为基础，以专业校核为支撑，搭建起基层林木病虫害快速诊断与精准防治的初步体系。这一体系为当地后续长效治理提供了有力技术工具，也为AI技术在基层林业场景中的落地应用积累了可行经验。
从实验室到林间地头，从算法模型到田间实操，东林学子用脚步丈量需求，以技术回应难题。在车庄村枯枝遍野的林区，他们用AI为每一棵“失语”的树重新写回名字，也为基层病虫害精准防治补齐了最关键的一块拼图。
当AI的算力遇上泥土的温度，洒在车庄村林间的汗水，也成了“把论文写在祖国大地上”最朴素的注脚。