园林植物是城市生态系统的重要组成部分之一，其生长状态在一定程度上影响城市的环境质量和居民的生活质量。对园林植物生长过程进行持续、系统地观察、测量、记录和分析，有助于确保植物在较佳的环境中健康生长。园林植物生长监测常规方式如人工巡检、调查法等，存在人力成本高以及数据记录准确性、预测有效性和响应速度有待进一步提高等现状。因此，利用智能化技术提高园林植物生长监测效率和准确性，成为当前研究的热点和难点之一。
有关智能化技术在园林植物生长监测方面的研究已取得了一定的进展。如利用物联网、大数据和云计算等先进技术，对园林植物的生长环境进行实时监测和智能控制。刘璨[1]通过基于物联网的机场绿化园林植物生长环境参数监测系统，实时监测土壤湿度、温度和光照强度等环境参数，了解植物的健康状况，实现对植物生长环境的精准监测和管理。刘雷等[2]运用环境感知技术、远程监测技术和网络通信技术等，实时监测园林植物生长环境中光、温、水和肥等数据，实现对园林植物的智能化养护管理，缓解了部分园林养护管理中信息管理系统功能单一、专业人员不足等问题。李玲莉[3]对典型绿地中银杏、香樟和桂花等乔灌木进行定点监测，通过布设在绿地中的传感网络、自动化数据分析工具，获取植物的各项生长指标，研究微环境变化对其生长的影响，实现对园林植物的精细化养护。以上研究表明智能化技术在园林植物生长监测中发挥了重要作用，实践中，技术布设难度和设备维护成本相对较高，对于小型或资源有限的植物园林适用性不强。因此，在实际应用中需针对不同地区的环境条件和植物种类，研发适应性更强的智能化设备，开发易于操作和维护的智能化系统，以降低对专业技术的依赖程度。
本文对当前园林植物生长监测现状进行分析，总结智能化技术在园林植物生长监测中的应用优势，并提出该技术在园林植物生长环境监测中的具体应用。通过智能化技术实现对园林植物生长环境的实时监测和智能调控，为智能化技术在园林领域的应用和发展提供参考。
1 园林植物生长监测现状
目前部分地区对于园林植物生长监测方面的投入较有限，通常采用人工巡检等方式，其在一定程度上可以帮助了解植物的生长情况，但这些方法存在一定的局限性，难以对园林植物进行全面、实时监测，无法全面反映植物的生长状况。在人工巡检和数据记录时容易出现遗漏或不准确等情况，纸质记录或简单的电子表格记录难以进行高效的数据处理与分析，对植物生长状况深入分析和预测的能力有待进一步提高。此外，人工巡检方式效率较低，成本较高，针对巡检中发现的问题及时采取措施进行干预和调整的能力有待进一步提高。
2 智能化技术在园林植物生长监测中的应用优势
2.1 实时性
2.2 自动化
2.3 精准化
智能化技术利用传感设备实时采集植物生长环境的相关参数，根据植物的生长需求精准调控其生长环境，提高植物的生长势和抗病虫害能力。戴师[8]使用DHT11数字温湿度传感器实时采集吊兰生长环境的土壤湿度数据，记录每次浇水前后的土壤湿度以及对应的浇水量，通过建立的数字模型分析土壤湿度与浇水量之间的关系，设定了土壤湿度的阈值范围，作为吊兰生长的最佳湿度区间，实现对吊兰浇水的精准调控。
2.4 智能化预警
智能化技术有助于及时发现植物生长过程中存在的环境异常和病虫害风险，自动预警并提供相应的应对措施，实现对园林植物生长环境、病虫害的自动化监测和可视化展示。赵小娟等[9]研究认为，病虫害的发生与气候、环境等存在紧密关联，可以在病虫害监测预警系统中设定监测区域的空气温湿度、土壤温湿度等环境参数阈值，当监测数值超出阈值时，智能监测预警系统就会自动发送预警信息。
3 智能化技术在园林植物生长监测中的应用
3.1 园林植物生长环境监测
通过布置在园林植物生长区域的传感器，可以实时监测土壤条件、光照强度、CO2浓度、环境温湿度和病虫害等情况。通过实时监测和数据分析，为园林规划设计、园林植物管理提供科学依据，有助于促进园林行业的可持续发展。洪琴[10]研究表明，在园林植物生长的不同区域，如草坪、花坛和树木周围等，布置ZigBee传感器节点，用于监测植物生长环境的光照强度、CO₂浓度、温度、湿度和土壤营养成分等参数，采集的数据通过ZigBee无线通信技术传输到协调器，数据经过汇总后传输到服务器进行分析与处理，用于评估园林植物的生长环境；管理人员通过移动终端设备实时获取植物生长环境信息，了解植物的生长状态，并根据需要及时做出调整。ZigBee网络具有良好的扩展性，可以根据需要增加或减少传感器节点，满足不同规模的园林植物生长监测需求。
3.2 园林植物生长趋势分析与预测
基于植物的生理特性、环境因素和土壤条件建立植物生长模型，可以预测植物在不同环境条件下的生长趋势。雷桂平等[11]采用新型的智能视觉物联网技术和监测系统，实现对园林植物的光照强度、CO₂浓度、水分、叶片生长情况以及植物水分胁迫程度等的实时、准确监测。基于物联网监测系统集成局域网（Local area network，LAN）、无线局域网（Wireless local area network，WLAN）、通用分组无线服务（General packet radio service，GPRS）、4G和5G等多种网络技术，可以实现现场数据信息和控制命令的实时、准确传输与交互。（1）数据采集。温湿度传感器用于实时监测环境的温度和湿度；土壤pH传感器用于测量土壤的酸碱度；CO₂浓度传感器用于监测植物生长环境中的CO₂浓度。（2）数据传输。在固定或移动设备之间通过LAN或WLAN进行数据传输；当设备需要远程连接或在无Wi-Fi覆盖的区域，可以使用GPRS、4G或5G网络进行数据传输。（3）数据处理与控制。数据中心负责接收来自各个传感器的数据，并进行汇总、比对和展示；用户可以通过设置温湿度阈值实现对设备的调控，当实时监测数据高于或低于设定阈值时，系统可以自动开启或关闭指定的设备，如加热器、加湿器和通风设备等。（4）数据统计与趋势分析。系统根据收集到的数据生成统计报表，如日报表、周报表或月报表等；通过对历史数据进行分析，系统可以预测未来一段时间的趋势，并据此做出优化建议或调整策略。通过智能化监测，实现对植物生长环境的实时监测、数据分析和智能控制，为园林高效管理提供了有力的支持。
3.3 园林植物灌溉智能化控制
运用智能化技术可以实现园林植物灌溉的智能化、精准化和高效化管理。根据气象条件、土壤湿度和植物的水分需求，智能调控灌溉，有助于提高水资源的利用率、降低人力成本、提高园林绿化的可持续性和景观质量。谢福来[12]将智能灌溉系统的设计与实现分为4个部分。（1）数据采集和传输。通过安装在植物生长区域的终端监测节点和无线网关节点完成数据的采集和传输。终端监测节点负责实时监测植物生长区域的环境信息并控制电磁阀的开断，无线网关节点负责将分析和融合后的数据通过GPRS网络传输到上位机。（2）数据处理与分析。采集的数据信息进入数据库，采用SQL server数据管理软件，管理农田信息、气象信息、灌溉决策信息和工作人员等信息；交互界面则采用Visual Studio开发环境实现所设计的功能。（3）灌溉控制。数据信息经过处理与分析后用于预测灌溉需求，制订灌溉计划，并实时调整供水。智能灌溉系统通过自动控制水泵、阀门等，调整灌溉时间、水量和方式。（4）监测与反馈。智能灌溉系统监测中心可以实时显示和调控园林灌区的灌溉情况，通过首部控制器与田间控制器进行连接，执行园林植物灌溉计划，并根据监测反馈信息及时做出调整，以优化灌溉策略。陶虞菲[13]提出将智能灌溉系统与气象站、土壤墒情监测站集成应用，可以使数据收集更全面，灌溉控制更精准；许盼盼[14]采用土壤墒情监测站对某灌区土壤墒情进行监测，获取了精准的土壤墒情数据，确定该灌区灌溉水利用系数为0.761，从而更准确地调整灌溉计划。
3.4 园林植物生长异常智能预警
通过智能化远程监测，园林管理人员可以随时随地查看植物的生长环境和植株生长状态。一旦监测到植物生长异常，如植物发生病虫害等，智能报警系统会立即发出预警，通过移动终端设备提醒管理人员，并分析可能的异常原因和相应的解决方案。邵明月等[15]运用深度学习技术对植物病虫害进行了有效识别，具体应用步骤：研究前收集包含各种植物早期病虫害的图像数据集，包括不同的植物种类、生长阶段以及多种类型的病虫害等数据，对收集的数据详细标注病虫害类型、位置和严重程度等信息，并进行旋转、缩放、裁剪和色彩调整等操作；选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）、循环神经网络（Recurrent neural networks，RNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Nets，GAN）等，用于处理图像数据，其中CNN具备强大的特征提取能力，在植物病虫害的图像识别上取得了成效；在应用过程中，结合具体识别任务对深度学习模型进行改进和优化，如调整网络结构、优化损失函数和使用正则化技术等，使用标注好的数据集对深度学习模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数。在园林植物生长监测中，深度学习技术还可用于其他类型的异常情况预警，杨俊成等[16]研究认为，监测植物营养缺乏或过剩、植物生长速度异常、环境因素异常和土壤状况异常等，有助于帮助园林管理人员及时发现和处理各种异常情况，确保植物的健康生长。
综上，本文分析了当前园林植物生长监测现状，总结了智能化技术在园林植物生长监测中的应用优势，并阐述了该技术在园林植物的生长环境监测、生长趋势预测、灌溉智能化调控和生长异常智能预警等方面的具体应用。智能化技术的应用提高了监测效率和准确性，为园林从业人员提供了更为便捷和智能的管理手段。随着智能化技术的不断发展和完善，其在园林植物生长监测中的应用将更加广阔。