智能化林火监测管理技术与应用

智能化林火监测管理技术与应用

在林业信息化发展过程中，智能视频、无人机、卫星遥感、无线传感器网络等高新技术手段在森林火灾监测中逐步应用。这些新技术的应用在很大程度上提高了森林火灾监测管理水平，有效减少了森林火灾损失。主要内容一、智能林火识别视频系统二、无人机林火监测三、卫星遥感调查林火监测四、无线传感器网络林火监测五、物联网智能林火监测体系人力监控网络视频监控智能与机器视觉趋势：人力→网络视频→

智能与机器视觉智能1、智能林火识别视频系统数据采集网关事件服务器智能数据分析数据分析模块数据存储模块告警调度模块视频服务器用户权限模块识别算法模块与专家系统用户界面与情景声光告警与手机告警原始数据显示RT-GISUI微波传输宽带传输卫星传输光纤传输4G/3G带宽仅需>1Mbps智能林火视频监测系统架构红外+高清前端智能林火视频监测系统组成2、智能视频前端硬件设备穿雾摄像仪数字云台红外线熱成像仪镜头护罩前端硬件系统配置图高清镜头高清摄像仪前端路由器前端工控板基站控制板红外热像仪MCU控制板设计基站控制板软件同时实现了雨刮控制、排气扇控制、加热系统控制、透雾控制、锂电充电控制、GSM开机控制、GSM/GPS、防雷重启控制、防盗等功能。使前端设备处于合适的工作环境。野外供电在没有市电的地方，运用风光互补供电技术，解决了野外使用上电力供应问题。广东省2011年12月增城太子坑森林消防“立体灭火演习”全程监测保障3、林火监测智能视频系统功能及特点自动巡检利用计算机系统的智能方式运作，无需看管而自动巡测。自动预警当监测到异常状态时自动生成故障告警信息，并可自动通知相关人员。智能分析当发现设备温度异常，可以调出此设备的正常时的热图谱及正常时的运行参数，与异常时的热图谱及运行参数进行对比，从而进行准确分析。全景模式系统可以实现不同部位红外热像图的无缝智能拼图的全景红外热像分析功能，从而避免局部分析无法快速定位和无法系统分析故障原因。已知热对象屏蔽通过标识监控区域内的已知热对象，并设置为屏蔽探测，避免误报。三维火灾位置图一旦侦测到火情，可立即获取到三维火灾位置图，帮助制定应急方案。火灾音频报警一旦侦测到火情，立即触发报警，可第一时间采取应急方案。支持多种扫描方式全范围自动扫描/选定范围自动扫描/手动扫描。远程实时监控实现对林区场景情况的远程实时温度分析和实时状态监视。自动分类存储监控数据、异常数据和报警信息分类存储，可实现快速准确调用分析。超强环境适应能力系统可实现在高温、浓雾、大雨、雾霾等恶劣环境连续工作。济南历城区的应用数据管理与组织栅格数据，采用多分辨率层次细节(LOD)模型组织数据。主要利用四叉树算法。即对二维地平面进行分割时，每次把正方形分成4个等分的小正方形，直到分割的正方形尺寸达到某个阈值为止，然后对不能再分的正方形进行三角形剖分渲染。矢量数据采用Geodatabase数据模型存储和管理。矢量数据即要存储在Geodatabase数据库中，也要有对应的LOD文件库。系统在服务器端配置了矢量数据切片工具，该程序利用ArcSDE的CAPI接口编写代码，该程序可以根据客户端的请求参数（包括矢量图层名称、地图范围、显示级别等）在Geodatabase库中查询对应范围内的矢量数据，然后将查询结果转化为KML文件发回客户端。系统特点：高性能的林火智能视频监测系统超远探测距离：640×480红外探测器可探测识别8㎞外3m×2m的火源，384×288的红外探测器可探测识别5㎞外2m×1m的火源；极高定位精度：且可保证5㎞单点定位精度30m以内；快速反应：7分钟能完成360°监测范围的全扫描，有效保证了在林火初发阶段及时发现。清远市清新县八面山山火早期报警火情分析与自动告警算法是针对红外热成像传感器开发的软件算法，具有超高火情识别率，误报率极低的特点。系统从红外热成像传感器以数字通道获取每像素14位元的红外线热图，并透过森林火灾热成像图像分析算法找出面积变大和温度变热速度快的可疑热源。该算法比一般使用固定或动态报警值的算法能更准确的捕获火源，并能去除车辆、烟花等转瞬即逝的热源干扰而不会触发误报。红外探火算法测试珠海高栏港测试远程林火识别算法测试白天红外热成像仪取值变化趋势夜晚红外热成像仪取值变化趋势基于DEM实现火情的定位项目以NASA提供的数字高程模型(ASTERGDEM)，结合MAPMART提供的9米精度卫星图，建立高精度3D地理信息模型。通过重载云台结合软件算法与DEM模型实现火情事件精确定位技术，能将事件定位至30米半径内(5公里探测范围)

工业级电脑控制云台扫描森林范围火源识别模块在红外热图像中找出火源在图片中的平面坐标位置火源识别模块将平面坐标位置和云台指向角传送到火源定位模块火源定位模块利用红外热图像坐标位置在数字高程模型中依照摄像仪位置指向角模拟投射出一条指向火源的直线模拟直线在数字高程模型中逐步延长，每次一像素，每次增长都进行触碰感测模拟直线是否与数字高程模型的面触碰若无触碰，表明有火情但超过测量范围若有触碰，找出触碰点在数字高程模型中的三维位置该DEM三维坐标位置换算成地球经纬度及高度动态干扰源：基于背景差分法和帧间差分法的视频运动检测能去除车辆等转瞬即逝的热源，同时与高清视频结合综合判定火情。静态干扰源：通过自主专利的林火干扰源智能屏蔽技术去除日间太阳照在山体没有植被的石层和土层导致的高温干扰等静态干扰源，还可以通过自学习判定和屏蔽干扰源；这些方法综合起来使视频监测森林火灾的误报率和漏报率趋近于零。系统特点：极低的视频林火识别误报及漏报率静态干扰源智能屏蔽球形分割模型站点覆盖仿真GPS位置：N22.304386E113.553663珠海市大镜山水库白沙岭二号亭为中心高精度数控云台自动横向340度转动，垂直上下80度转动，可视范围达5公里以上。监测林区范围约为40㎞²。站点覆盖仿真广州：根据广州重点林区森林防火视频监控系统建设项目，在全市30个森林防火视频监控点建设。（增城林场）珠海：利用系统前端基站模拟仿真覆盖功能，为项目进行选址设计。主要内容一、智能林火识别视频系统二、无人机林火监测三、卫星遥感调查林火监测四、无线传感器网络林火监测五、物联网智能林火监测体系两类无人机森林防火不同应用旋翼无人机优点：起降要求低、操控简单、实时传输影像。缺点：续航时间短、监控范围小。适用：短距离火情侦查、火案调查。固定翼无人机优点：续航时间长、监控范围广。缺点：起降要求高、操控较复杂、影像需内业处理。适用：较大范围火烧迹地调查、较大范围可燃物调查。两类无人机航拍应用（韶关翁源）二、无人机林火监测飞行控制摄影控制摄影控制器控制处理中心飞行控制器影像处理导航设置指令、数据传输指令下达飞行姿态拍摄影像无人机火场实时监测与我国北方较大面积的森林火灾不同，南方森林火灾面积相对较小，对无人机抗风及远距离通信的要求较低，小型无人飞行器的优势在这时候可以得到充分发挥。无人机火场勘查（仁化）无人机协助扑救指挥（乳源）无人机林火实时监测2011年3月31日，在韶关仁化火灾现场，该火场面积达到70多公顷，无人机平台可以获取整个火场态势，并将拍摄到的视频数据实时传输到指挥中心的电脑屏幕上，以便了解整个火场发展动态。旋翼无人机应用-灾后火因调查2015年12月17日潮州登塘镇火场灾后调查利用无人机找出炼山跑火点位置旋翼无人机应用-灾后火因调查2015.4.6河源市东源县船塘镇火场灾后调查利用旋翼无人机按照火烧迹地状况找出初发火火点位置InsigntAS系列固定翼无人机InsigntAS3无人机长度2m翼展3.3m升限3000m最大航程180km速度范围50-130km/h巡航速度90km/h起飞速度40km/h续航时间2hours有效载荷2.5kg起飞重量<20Kg抗风12m/s起降方式弹射/滑降作业效率2000公顷/起落可见光相机分辨率4.8cmGSD画幅250mx200m像素20.1MP镜头40mm（兼容佳能EF镜头卡口）输出格式KMLWorldfile/twf数据处理数字正射影像模型（DOM）数字表面模型（DSM）多光谱相机分辨率11cmGSD像素物理尺寸5.5microns画幅250mx200m像素2.1MPto4.2MP频带NIR,blue,green数据处理NDVI热像仪分辨率20cmGSD数据处理Thermalimage固定翼无人机作业流程任务规划精确航线设计无人机航摄质量评价数据预处理现场像控测量应用后处理InsigntAS3固定翼无人机作业任务规划及航线设计（惠州博罗罗阳镇可燃物调查）InsigntAS3固定翼无人机作业弹射起飞、飞行作业及伞降回收InsigntAS3固定翼无人机输出全彩色（Pan）提取2、3、4波段（G、B、NIR）1、4波段NDVI（NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)）InsightAS无人机马来西亚应用作业任务：马来西亚140公顷棕榈树种植园基础数据获取作业时间：2014.10作业机型：InsightAS3；作业载荷：可见光+多光谱；作业高度：300米；作业速度：90km/h；作业时长：26分钟；航摄重叠：航线内80%，航线间60%；图像获取：可见光534张，多光谱551张；地面分辨率：5cm；地面控制点：10个。InsightAS无人机马来西亚应用正射影像NDVI航线设计数字表面模型主要内容一、智能林火识别视频系统二、无人机林火监测三、卫星遥感调查林火监测四、无线传感器网络林火监测五、物联网智能林火监测体系基于卫星遥感多光谱影像数据分类技术的林火迹地提取方法的研究，应用LandSat卫星遥感多光谱影像数据对广东省全省的林火迹地进行提取和统计，结合卫星定位系统，确定森林火灾发生位置、过火面积等信息，为广东省森林火灾的预防和评估提供了精准的说明。1、卫星遥感林火迹地提取技术原始影像数据Landsat-TM图像共17景，购自中国科学院对地观测与数字地球科学中心火烧迹地提取流程项目提出使用监督分类和非监督分类结合的方式对TM遥感影像进行分类并最终提取火烧迹地信息，采用的火烧迹地信息提取流程为：TM数据坐标系设置配准纠正3、4、5波段合成分类重编码分类图像融合聚类统计去除分析火烧迹地分布直接非监督分类采集已知迹地样本用样本监督分类广州花都河源连平县城附近韶关武江河源紫金与惠州博罗交界火场样本遥感图像分类利用遥感提取地物信息需要根据地面物体的图像特征按照研究要求分成各种类型。研究火烧迹地就是把火烧迹地提取出来，首先对图像进行非监督分类，然后使用已知的火场做样本，利用监督分类的方法提取出其它火场。汕尾陆丰地区火烧迹地分类清新县验证结果通过热点数据查找火烧迹地。共验证17处火烧迹地，4处未从图像中检验到，均为云雾遮挡。纬度经度类型面积（hm²）验证23.984112.879炼山15√23.838112.943灌木林10√23.842112.957炼山30√23.712112.993炼山25√23.759112.935马尾松4×23.789112.775灌木林3√23.816113.039烧杂3√23.848113.185灌木林3×23.950112.903灌木林5√23.927112.756灌木林4√24.015112.663桉树6√24.031112.910马尾松4√24.032112.643桉树3×24.033112.655桉树3×24.124112.829炼山5√24.122112.718炼山5√24.132112.717灌木林4√2、卫星遥感可燃物类型调查应用采用遥感影像数据及野外实地调查相结合的方式进行森林植被类型调查。柬埔寨豆蔻山脉。柬埔寨卫星遥感植被类型调查原始图像采用spot5遥感影像数据，数据为多光谱数据4个波段（10米空间分辨率）+PAN波段（2.5米空间分辨率），共两幅影像数据，分别为2011年1月21日1/4景（数据1），2012年1月28日1/8景（数据2），其中数据1调查区域完整无云，数据2只覆盖东侧区域，且有少量云雾遮挡。柬埔寨卫星遥感植被类型调查遥感图像处理流程柬埔寨卫星遥感可燃物类型调查主要内容一、智能林火识别视频系统二、无人机林火监测三、卫星遥感调查林火监测四、无线传感器网络林火监测五、物联网智能林火监测体系无线传感器网络林火监测智能化野外林火数据采集前端系统能采集气温、相对湿度、风力、风向、含水率等与森林火灾相关的因子数据，并通过有线及无线网络不断将信息传送回林火监测中心，为林火预测预报与扑救指挥提供即时信息。利用传感器节点采取相关气象因子信息。由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络。遵循Zigbee协议，使用2.4Ghz小功率射频通讯技术，将传感器节点互相配合建成一个自我修复网络。无线传感器终端：无线传感器网络WSNWSN体系结构：平面拓扑结构WSN体系结构：逻辑分层结构WSN自组网以传感终端进行的自组网：遵循ZigBee协议增城的自组网连接性测试平面拓扑结构。仁化火场测试无线收发器传感器装配布点与设计仁化WSN测试逻辑分层结构主要内容一、智