内容发布更新时间 : 2024/5/17 10:33:29星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

森林防火预警监控系统解决方案

概述

森林资源是地球上最重要的资源之一，是生物多样化的基础，是人类生存必备不可或缺的资源之一。随着经济的发展，社会的进步，人民生活水平的提高，大家对环境的要求也越来越高。空气质量、生态环境的好坏，直接影响着居民的健康状况和生活质量；也直接影响城市经济的可持续发展。而森林正起着净化空气、调节气候、防止水土流失、维持物种多样性、涵养水源等重要作用。所以政府为了扩大林区面积，每年都会投入大量的人力、物力、财力用于植树造林。然而就在森林资源不断发展壮大的同时，也遭到不同程度的破坏。这种破坏主要来自两方面：一方面是人为破坏，主要是不法分子为了眼前利益进行局部的乱砍、乱伐，它造成的损失是有限的、可控的；另一方面是天灾导致，例如病虫害、火灾等，病虫害造成的损失是巨大的，但其发展蔓延有一个过程，可以进行有效的预防。但森林火灾造成的损失是巨大的、毁灭性的、不可控的，同时它的发生也是随机的，要使森林资源发生火灾的损失降低到最低，必须将火灾扼杀在萌芽状态，即做到火情的早发现早扑灭。

需求分析

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的特点。因此一旦有发生火情，能否在短时间内以最快的速度进行扑救，主要取决于发现的及时性与准确性、扑救决策的合理性。为此国内外都在预防、减少和控制森林火灾方面进行积极探索和研究。 国外森林防火报警技术：

德国：德国投入使用的FIRE-WATCH森林火灾自动预警系统，正常监测半径10公里，安装该系统每套需7.5万欧元，而在勃兰登堡州安装需要120-130套，约1000万欧元。

美国：护林飞机和红外遥感火灾预警飞机巡逻。美国利用“大地”卫星在离地面大约705

公里的轨道上绕地球运转，探测地面上的高温地区、浓烟地带以及火灾遗址。美国使用无人驾驶林火预警飞机进行24小时监测，虽获得了成功，但耗费了巨额资金。

加拿大：加拿大采用从卫星上发射电磁射线检测林区温度，当检测出某一林区局部温度上升到150℃～200℃，红外线波长达3.7微米时，便是火灾前兆，立即测定具体温度，采取措施及时防火.同时，加拿大林区采用多架配备先进的直升飞机轮流监测森林火灾，飞行费每小时5000-6000加元。

国外的技术有的虽然可靠，但需要借助高空卫星，且施工太复杂；有的技术方案基础实施投资太大，多达几十万美元，投入成本过高，这些难以满足我国森林资源监测的实际需要。 我国传统森林防火采用的监测方法：

? 地面巡护

地面巡护，主要任务是向群众宣传，控制人为火源，深入瞭望塔观测的死角进行巡逻。对来往人员及车辆，野外生产和生活用火进行检查和监督。存在的不足是巡护面积小、视野狭窄、确定着火位置时，常因地形地势崎岖、森林茂密而出现较大误差；在交通不便、人烟稀少的偏远山区，无法进行地面巡护，需用各种交通工具费用及人员工资费用，只能用视频监测方法来弥补。

? 瞭望塔监测

瞭望塔监测，是通过瞭望塔来观测是否发生林火以及火灾发生的地点，它的优点是覆盖面较大、效果较好。存在的不足：是无生活条件的偏远林区不能设瞭望塔；它的观察效果受地形地势的限制，覆盖面小，死角和空白区域观察不到，对烟雾浓重的较大面积的火场、余火及地下火无法观察；雷电天气无法上塔观察；所以瞭望是一种依靠观测员的经验来观测的方法，准确率低，误差大。另外观测员人身安全受雷电、野生动物等的威胁。

? 航空巡护

航空巡护，是利用巡林飞机进行林火的探测。它的优点是巡护视野宽、机动性强、速度快同时对火场周围及火势发展能做到全面观察，可及时采取有效措施。但也存在着不足：夜间、大风天气、阴天能见度较低时飞机难以起飞，同时巡视受航线、时间的限制，而且观察范围小，只能一天一次对某一林区进行观察，如错过观察时机，当日的森林火灾也观察不到，容易酿成大灾，况且租用飞机费用昂贵，飞行费用严重不足，这就需要用定点视频监测来弥补其不足。

基于现阶段存在的问题进行分析，相关林业部门引进了能够对林区的资源进行大范围、大视野、全天候实时监测的林业视频监控系统。该系统通过智能化的森林防火预警手段，不仅可

以实时监看和记录数公里范围内的森林资源，同时由于采用了智能化的监测机制，可以通过智能化设备自动完成对森林资源的火灾监测和报警，实现了由传统的人工监测转变为由机器自动监测。自动识别林区内的烟火并报警，并且能对火点的位置进行定位，通过这种方式可以解决现阶段我国森林防火不足的情况。

针对森林防火的现状及需求，各大视频监控厂家纷纷推出了自己的森林防火方案，总体而言，主流森林防火系统大概分为以下两种： 1.视频烟感图像分析技术

烟火识别系统是利用长焦镜头加网络高清摄像机，将摄像机采集到的视频图像经编码压缩传输至监控中心的服务器，服务器上的烟火识别处理软件通过对烟、火的颜色、形状、轮廓、纹理、运动特征以及光谱特征、空间几何特征等多种因素的智能分析，自动判定是否发生火情的解决方案。

系统优点：

由于其探测识别依赖于后台服务器上的视频图像识别软件，因此在近距离监测环境下其灵敏度较好，识别准确率普遍较佳。 系统缺点：

? 夜间失去图像的烟火识别系统无法做出有效预警；

? 山沟、山背等被遮挡的地方，不容易探测到； ? 烟火识别软件难以区分自然云雾与烟火； ? 阴天、恶劣天气环境影响系统正常识别运作；

? 一般工厂烟囱、耕种烧荒等已知热源会持续误报，误报率较高；

? 视频图像在编码压缩及传输过程中难免引进噪声信号，误报率大幅提升；