基于环境减灾小卫星数据的森林火灾迹地检测算法研究

森林火灾迹地是森林火灾的基本描述因子之一,是评估森林火灾严重程度的重要资料。本文基于环境减灾小卫星数据的特性,提出将GEMI指数作为火灾迹地检测指数;为了降低利用单幅影像进行火灾迹地检测时云污染现象对检测精度造成的影响,构建时序GEMI指数合成方法;并进一步提出适用于环境减灾小卫星数据的基于时序合成GEMI影像的火灾迹地检测算法;最后,将算法应用于2009年4月发生在中国黑龙江的森林火灾,检测结果表明该算法能准确地反映出森林火灾过火区域。     

热成像型无线火灾监测终端设计及实现

森林火灾对人类的生命财产、地球资源及生态环境造成了巨大的损失与危害,为了减少森林火灾的损失,世界各国都很重视对森林火灾的研究。森林火灾监测是预防森林火灾发生的重要环节,火灾视频监控系统在各国已经得到一定范围的应用。本文立足于ARM DSP结构、μC/OS-II操作系统、GPRS传输技术,面向森林火灾报警监控领域,设计了一种新的远程视频监控系统,它是一种针对于对视频图像连续性要求不高,且在低码率传输条件下的实现方案,主要应用于无人职守了望点。     

卫星遥感在智慧森林防火监测预警系统的应用

近年来,气候异常多变,森林火灾频发,森林资源受损严重。森林火灾监测预警的准确和及时是减少森林火灾发生的关键,为切实解决森林防火中“监测预警不及时、不准确”的突出问题,结合森林防火监测预警的现状、面临的形势和存在的问题,研究利用卫星遥感等信息化技术建设智慧森林防火监测预警系统的设计与实现过程。系统的建成,尤其是卫星遥感在系统中的应用,对森林防火监测预警有较大帮助和辅助作用,有利于提升各级林业部门对火情的监测预警统一指挥和协调能力。     

复杂背景下基于深度卷积神经网络的森林火灾识别

针对森林火灾的特点,提出并设计一种基于深度学习的森林火灾图像识别方法。通过实验,给出用于复杂背景下森林火灾识别的深度卷积神经网络结构,并对该结构进行训练和测试。并且,针对小样本林火识别存在识别率低的问题,提出一种参数替换方法。结果表明,该方法具备较高的正确率,正确率达到98%。同时网络可自动提取特征,无需对输入图像进行复杂预处理,克服了传统算法许多固有的缺点,将其应用在森林火灾识别领域取得了很好的效果。     

森林火灾信息管理系统设计

频繁发生的森林火灾严重威胁着森林生态系统和林业产业的安全,人类必须尽快找到办法去有效遏制森林火灾带来的危害。文章主要对森林火灾信息管理系统设计等问题进行了探讨。     

无人机森林火灾监测中火情检测方法研究

本文将无人机遥感的高清可见光图像用于森林火灾的监测,监测过程包括森林火灾检测、火灾区域分割、特征提取、火灾识别。首先,选择RGB颜色空间进行森林火灾的检测,在大幅减少单张图像的计算量的同时,也排除了大部分无火图像。其次,选择HSV颜色空间完成图像分割,得到完整性较好的火灾区域。最后基于灰度共生矩阵和火灾区域边缘图像提取了火灾区域的多维特征,并用支持向量机完成了火灾识别过程。本文算法对森林火灾的检测率可达到87.7%,识别率达到89.2%,表明该算法用于森林火灾监测效果较好。     

HSI和区域生长结合的火灾图像分割方法

森林火灾图像分割是火灾特征和识别的重要前提,其分割结果将直接影响到火灾识别的准确率。针对常用的图像分割方法进行了分析,在此基础上提出了HSI模型和区域生长结合的森林火灾图像分割方法。该方法首先将原图像转换到HSI空间,提取图像中H、S、I分量;然后在原图像中选取种子,并对其H、S、I分量图像进行区域生长;最后对各分量区域生长后的图像进行合并,最终得出分割图像。并与常用分割方法仿真结果进行了比较,试验结果表明：该算法对森林火灾分割精度高、抗扰性好且应用范围广泛,对森林火灾分割、识别具有重要意义。     

基于PSO-GA算法的无人机集群森林火灾探查方法

在航空护林领域，应用无人机进行森林火灾探查存在探查效率低、智能化程度低的困境。通过利用森林火灾烟雾蔓延的特性，结合无人机集群的优势，使得无人机集群可以根据火灾现场烟雾情况进行智能火源探查，同时在无人机集群探查算法方面在惯性权重线性减小、融合算法及森林风特征三方面进行优化，提出融合粒子群算法与遗传算法特性的PSO-GA算法，避免算法陷入局部最优，提高了无人机集群对森林火灾的探查效率及稳定性。仿真结果证明利用无人机集群根据烟雾浓度进行森林着火点探查的有效性，实验结果表明PSO-GA算法相比于传统粒子群算法及鱼群算法具有更好的寻优性与收敛性，缩短了森林着火点的探查时间。上述研究可为森林火灾探查提供有效支持，有效预防森林火灾的扩散。     

计算机在森林火险监测预警中的应用方案设计

近几十年来，随着世界范围的人口膨胀、工业化进程加快、森林中人类的活动影响加剧以覆全球气候变暖等，森林火灾呈不断上升趋势。森林火灾常给森林资源、生态环境和人民生命财产带来严重危害和巨大损失，加强对林区的监控监测，及时发现小的火点，避免由小灾成大灾，是林区防火的重要环节，计算机在火灾危险性预警预测中的应用是实现这一目标的关键。     

无线传感器网络用于火灾监测的阈值算法

无线传感器网络的一个重要应用是森林火灾监测。本文提出了用于森林火灾监测的阈值算法,该算法基于数据融合技术。本文采用状态转换机模拟了火灾的状态转换过程,通过设置关键阈值来完成状态转换。仿真结果表明,该方法能有效的监测突发事件的发生。     

基于无线传感器网络的林火监测预警系统

无线传感器网络是科学领域的一个新方向。针对森林火灾发生的严峻形势,提出一种应用无线传感器网络的森林火灾实时监测预警系统,给出系统的框架、关键技术和实施方案,实时监测林区的空气温度、湿度及有林火产生时的烟雾稠密浓度等相关坏境参数,通过林火天气指标系统进行预警,为森林防火、灭火提供重要依据。     

窄带物联网技术在森林防火中的应用

森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害.在森林火灾发生后,对火情的掌控成为扑灭林火的重要一环.本文将窄带物联网技术与无人机和火情检测传感器等相结合,构建森林火灾监察与防控系统. 森林资源属于人类共同财产的一部分,不仅能为国家建设和人们日常活动供应原木以及相应的林副产品,同时有着净化污水、降低噪音、防止水土流失、净化空气和气候调节等多种责任,一旦发生森林火灾,如果不及时控制火情,就会导致大量森林资源的浪费,因此,开展对森林火灾的监察尤为重要.窄带物联网作为万物联网的一个重要分支,具有覆盖广、支撑连接能力强以及低功耗等特点,目前在各个领域都有广泛的应用.本文提出将窄带物联网技术与无人机和火情检测传感器相结合,以达到对森林火灾监察与防控的目的.     

热成像森林防火智能分析系统方案浅析

森林火灾是世界性的林业重要灾害之一，年年都有一定数量的森林火灾发生，造成森林资源的重大损失和全球性的环境污染。森林火灾具有突发性、灾害发生的随机性、短时间内能造成巨大损失。     

环境减灾卫星影像森林火灾监测技术方法研究

森林火灾是世界性的、频繁发生的重大自然灾害。随着国内外航天科技的迅猛发展,卫星遥感技术特别是红外卫星遥感已成为森林火灾监测的一种有效手段。我国的环境一号卫星A、B星(简称HJ-1A卫星、1B卫星)于2008年9月成功发射,其中的HJ-1B卫星搭载了红外多光谱相机,在森林火灾监测方面具有得天独厚的优势,可在早期的火灾发现、中期的灾害跟踪、后期的灾害损失评估中发挥重要作用。本文主要分析了环境减灾卫星在森林火灾监测方面的优势,对环境减灾卫星森林火灾监测技术和方法进行了研究。     

融合注意力机制的无锚点森林火灾检测算法

森林火灾、野火是一个重大的自然灾害问题,每年全球各地植被都会受到严重的破坏。为了提高森林火灾的防控精度,针对传统方法具有火灾背景复杂、准确率低、效率低等问题,本文提出一种基于CenterNet的森林火灾检测算法。CenterNet作为一种无锚的方法,将目标定义为一个点,通过关键点估计定位目标的中心点,可以有效避免小目标的漏检。同时基于高效深层特征提取网络ResNet50,融合ECA模块以抑制无用信息,增加模型的特征提取能力。在公开森林火灾数据集上进行实验表明,与其他算法相比,本文提出的森林火灾检测算法误检率低,识别精度达到92.39%,F1值为0.86,Recall值为79.75%,FPS为43.31。本文提出的方法检测精度高,可满足实时检测森林火灾和实施精准施救的要求。     

雾天条件下基于机器视觉的森林火灾监测

基于机器视觉的森林火灾监测已成为森林火灾监测的一个重要发展方向。烟雾是森林火灾监测的重要指标。然而,诸如云雾和类似烟雾的诸多干扰物降低了火灾识别精度,为此提出了一种结合去云雾和烟雾检测的基于机器视觉的森林火灾监测方法。首先,提取视频中若干帧图像作为样本图像,采用基于Haze-Line的去雾算法对样本图像进行去雾处理。然后,利用基于Horn-Schunck光流法的烟雾检测算法进行烟雾检测,并利用最大类间方差法去除相邻2帧图像间像素质量差异对烟雾检测的影响。最后,利用扩散性分析进行火灾判断。仿真实验及对比分析结果表明,本文方法能够检测出烟雾区域随时间逐渐增加的趋势,从而有效地进行雾天条件下的森林火灾监测,具有更高的准确性和鲁棒性。     

基于HTML5技术的森林防火教育应用设计研究

森林防火教育既是护林工作的基础,又是此项工作的重中之重。为让更多人通过互联网平台学习森林防火知识,了解森林火灾的应急措施,文章提出利用超文本5(HyperText Markup Language 5,HTML5)技术设计森林防火宣传教育应用。     

简议营林技术在森林防火中的应用

我国有着广阔的森林面积,不同程度的森林火灾时有发生,带来了很大的危险性和破坏性,造成了不小的经济损失。营林技术是重要的森林经营手段,通过合理有效的营林技术也可以增强森林的防火能力,对森林资源的保护及森林控制火灾范围的控制有着重要的意义。     

基于Kohonen自组织特征映射神经元网络图像分割方法的研究

传统图像分割技术对森林火灾图像分割效果不太理想，无法模仿人对颜色的主观判断，因此很难提取森林火灾图像的火焰区域，而K0llonen自组织特征映射神经元网络在这一方面表现出极大的灵活性和自适应性，能够模拟人的思维活动。本文利用Kohonen神经元网络自动对森林火灾图像分割和分类，获得卓有成效的效果，为森林火灾图像的自动识别奠定基础。     

森林火灾无线监测预警系统的设计与实现

针对传统森林火灾监测措施实时性差、实际应用受限的问题,利用无线传感网络技术,构建了基于ZigBee和GPRS的森林火灾监测预警系统.介绍了系统的结构,给出了主要功能模块的硬件设计方法和ZigBee无线传感网络中各功能节点的软件设计.同时,对传统的无线传感网的自组网方案进行了改进,并在分布式组网方案基础上实现了ZigBee无线传感网络节点的分簇置放.实践证明,该系统实现了森林火灾监测和预警的功能,提高了系统中数据传输的实时性、可靠性以及系统的可扩展性.