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　　此外，林业管理部门利用北斗应用进行林业资源清查、林地管理与巡查等，大大降低了管理成本，提升了工作效率。特别是在国家森林资源普查中，北斗卫星导航技术结合遥感等技术发挥了重要作用。

　　不过，张守攻仍然强调，目前森林资源监测全局工作缺乏有效的规划，导致部分重复建设；各部门、各行业都在做监测，但数据共享困难，信息孤岛现象严重，不能连接起来发挥综合效应；缺乏科学、统一的森林资源监测体系，不同部门组织制定的检测标准之间不协调；缺乏完善的考核体系，目标也不够明确，导致监测效率低，数据不够可靠。

　　张守攻希望，在开放共享的基础上，推进森林资源数据整合；利用现代信息技术，制定森林资源一体化监测技术方案；推进我国森林资源监测研究与全球森林资源监测研究体系的融合。

　　“从森林资源监测数据到大数据分析，再到指导林业实践，整个过程应实现实时、快速、无缝衔接，最终实现山、水、林、田、湖、草等海量数据的实时采集、传输、融合、分析、知识发现并能指导林业科学研究与生产实践。”张守攻说。

　　渔业大数据：推动深度应用

　　目前，我国渔业专业知识数据资源中，有结构化数据约100G，非结构化数据约100T。中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所研究员陈军介绍，渔业数据包括渔业资源环境、渔业质量安全、渔业统计数据等。

　　在渔业资源数据平台中，有一部分被称为稀有资源，即高清图片、水产品电商价格数据等。目前天猫、淘宝、京东等大型平台电商已新建水产品日度价格数据。

　　同时，我国渔政管理智慧系统已积累结构化数据约1.2T，每年数据总量增长约5%。“智慧渔技”水产养殖数据资源的结构化数据约有100G，每年数据增长30%；非结构化数据约有12T，每年数据增长约20%。

　　我国渔业大数据主要用于渔业物种资源分布评估、渔情及渔场预测预报、渔船动态监测与轨迹预测、水产养殖监测与评价、渔业经济、情报与知识服务等。

　　最典型的应用是渔船船位管理。“100余万艘渔船、30多万艘海洋渔船，茫茫大海中到底怎么管？”陈军说，目前的主要手段有三个：基于北斗/GPS来管，该系统已基本普及，北斗有通信功能，GPS需要有通信系统支撑；基于AIS来管，该系统开始在大型渔船上普及，本身具备信息传输能力；基于遥感来管，主要还是用于宏观信息获取。

　　又如，在渔场渔情分析及预报中，我国已开发出北太平洋鱿鱼场信息应用服务系统，成功地在小型渔船上建立了船基遥感接收系统，实现了大数据量传输、海况产品自动制作，研建了我国远洋渔业综合数据库管理系统，实现了范例推理的北太平洋鱿鱼渔场渔情分析预报，准确性超过60%。

　　而通过“智慧渔技”水产养殖管理平台可以实现疾病实时监控、技术成果热力分析、水产品国际竞争力分析等。

　　陈军指出，下一步，将以数据为核心，以大数据分析和挖掘为主线，着力推动渔业大数据中心建设和深度应用，如进一步完善渔业科学数据交汇与共享制度，加强动态实时监测与通信技术研究，深化大数据技术在渔业生态环境与资源保护中的应用，加快推进人工智能、数据挖掘等新技术的渔业应用，拓展大数据技术在渔业管理中的应用。