塞罕坝森林卫士APP问卷调查

  • 尊敬的受访者:
    您好!为了更好地设计和开发“塞罕坝森林卫士”——一款面向塞罕坝林场的针叶林病虫害图像识别与预警APP,特开展此次问卷调查。您的意见将帮助我了解不同用户在病虫害识别、风险预警、知识科普等方面的实际需求,为系统功能优化和角色权限划分提供重要参考。本问卷匿名填写,数据仅用于学术研究,请您根据真实情况放心填写。感谢您的支持!
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1.您的身份是?
A.塞罕坝林场管理员
B.林业技术人员
C.游客/生态爱好者
D.林业相关专业学生/研究人员
E. 其他(请注明)
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2.您的年龄段是?
18岁以下
18~30岁
31~45岁
46~60岁
60岁以上
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3.您使用林业 / 农业类 APP 的频率?
A. 几乎不用
B. 每月 1-3 次
C. 每周 1-3 次
D. 每天 1 次以上
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4.您是否了解常见的病虫害?
A. 完全不了解
B. 略有了解(知道 1-2 种)
C. 比较了解(知道 3-5 种及基本症状)
D. 非常了解(熟悉 5 种以上及防治方法)
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5.您在生活中是否曾遇到过以判断的病虫害情况?
经常遇到
偶尔遇到
很少遇到
从未遇到
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6.您通常通过什么方式识别病虫害?(可多选)【多选题】
肉眼观察经验判断
查阅书籍或资料
请教专家或有经验同事
使用手机搜索或识别工具
其他(请注明)
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7.您更倾向于使用哪种方式上传图片进行识别?
拍照上传
从相册选择
两者结合使用
无所谓
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8.您希望识别结果包含哪些信息?(可多选)【多选题】
病虫害名称
学名
风险等级(高危/中危/低危)
置信度(识别准确概率)
防治建议
图片示例或相似案例
其他(请注明)
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9.您能接受的病虫害识别响应时间是?
A. 2 秒以内
B. 2-5 秒
C. 5-8 秒
D. 8 秒以上
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10.识别结果中,您最关注哪些信息?【多选题】
A. 病虫害名称(如 “松材线虫病”)
B. 危险等级(高危 / 中危 / 低危)
C. 识别准确率(如 “92% 可信”)
D. 症状描述(如何判断此类病虫害)
E. 防治方法(化学 / 生物 / 物理防治)
F. 扩散风险(是否会快速传播)
G. 其他(请注明):
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12.您希望通过APP了解哪些方面的知识?
常见病虫害介绍
病虫害防治方法
塞罕坝林区生态保护知识
最新病虫害预警动态
科研进展或政策法规
其他(请注明)
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13.您希望 APP 的主色调偏向?
A. 绿色系(贴合森林主题)
B. 蓝色系(科技感,如 AI 识别功能)
C. 中性色(黑 / 白 / 灰,简洁百搭)
D. 其他(请注明):
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14.您希望APP中风险等级的标识颜色如何设计?
红色代表高危、橙色代表中危、绿色代表低危(常见习惯)
深色代表高危、浅色代表低危(同一色系深浅变化)
无所谓,能区分就行
其他建议(请注明)
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15.您习惯的核心功能入口位置是?
A. 首页顶部(如 banner 图下方)
B. 首页中部(大图标,如 “拍照识别” 按钮)
C. 底部导航栏(随时可点击切换)
D. 侧边悬浮按钮(不占主要空间)
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16.您认为在林区设置病虫害风险预警功能是否有必要?
非常有必要
比较有必要
一般
不太必要
完全没必要
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17.您是否愿意为APP提供当前定位信息以生成更精准的区域预警?
愿意
不愿意
视情况而定
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18.您希望预警信息包含哪些内容?【多选题】
病虫害类型
发生地点(地图标注)
风险等级
扩散趋势预测
防治建议
上报人信息(可选)
其他(请注明)
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19.您认为现有同类 APP 最需要改进的地方是?【多选题】
A. 识别准确率低(经常误判)
B. 操作复杂(找功能要多步点击)
C. 内容不专业(防治建议无用)
D. 响应速度慢(识别要等很久)
E. 其他(请注明):
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20.您希望APP支持哪些辅助功能?(可多选)【多选题】
离线识别(无网络时可用)
识别历史记录查看
识别结果分享功能
地图热力图展示
其他(请注明)
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21.您对 “塞罕坝森林卫士 APP” 还有其他功能需求或建议吗?

关于本次调查的说明

 “塞罕坝森林卫士”APP是什么?

“塞罕坝森林卫士”是一款专为塞罕坝林场设计的智能手机应用程序,旨在通过人工智能技术帮助用户快速识别针叶林病虫害、获取风险预警信息,并学习相关知识。其主要功能包括:

  • 智能识别:用户拍摄或上传病虫害图片,APP通过AI技术识别病虫害名称、风险等级并提供防治建议。

  • 风险预警:基于用户上传的识别记录和地理位置,在地图上生成病虫害分布热力图,展示风险区域。

  • 知识科普:提供病虫害防治知识、塞罕坝生态保护资讯,支持点赞、评论、收藏等互动功能。

  • 多角色适配:针对林场管理员、技术人员和游客三类用户,提供差异化的功能界面和权限设置。


  • 为什么选择这个选题?

    塞罕坝作为“生态文明典范”,其针叶林生态系统是华北地区重要的生态安全屏障。然而,传统的病虫害监测方式依赖人工巡查,存在识别效率低、数据管理散、预警不及时等问题。同时,公众作为生态保护的参与者,缺乏便捷的渠道了解病虫害知识并参与林场保护。

    本研究将人工智能图像识别技术与移动应用开发相结合,旨在打造一款集识别、预警、科普于一体的智能化工具,既为林场管理者提供数据化决策支持,又为公众搭建生态科普平台,推动塞罕坝林业从“被动应对”向“主动预警”转型,为“AI+林业”的应用研究提供实践案例。

    您的每一份回答都将为这一目标的实现提供宝贵的数据支撑,再次感谢您的参与和支持!

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