本报告详细阐述了如何构建一个基于人工智能的行道树倒伏风险智能评估模型。该模型创造性地融合了三大维度数据：树木本体数据（如树种、树龄、健康状况、倾斜度等）、立地环境数据（如土壤条件、有效种植池空间、风道效应等）以及历史数据（如过往倒伏树木的各项记录）。通过运用决策树、随机森林等先进的机器学习算法，对海量数据进行深度学习与模式挖掘，模型能够为每一棵行道树精准计算风险指数。基于该指数，可在地理信息系统上生成一张直观的“红、橙、黄”三色风险地图，将风险等级可视化，并自动生成高风险树木的预警清单与优先处置工单。