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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
贾一鸣 张长春 胡春鹤 张军国
【目的】为解决由于森林火灾烟雾数据集样本量小、样本特征分散、烟雾图像占比小等特点导致的林火烟雾检测模型识别效果差、准确率低等问题，实现快速、准确识别检测森林火灾烟雾。【方法】针对少样本森林火灾烟雾图像数据集的样本特征，本研究提出了一种基于多头注意力机制的森林火灾烟雾图像检测方法。该方法首先在训练阶段采用数据增强方法，扩充训练数据的数量同时降低过拟合风险；然后设计特征提取模块与特征聚合模块，在特征提取模块中引入多头注意力机制并探讨引入的合适位置，使模型更多地关注火灾局部特征，解决烟雾图像少造成的信息缺失问题；在特征聚合模块中使用FPN-PAN模块对图像的深层与浅层语义信息进行特征融合；最后，设置检测头模块输出实验结果。利用测试准确率、召回率、误报率、检测率和F1值等评价指标在少样本公共数据集和自建火灾烟雾少样本数据集上测试本方法的有效性。【结果】在数据增强阶段同时增加马赛克数据增强和多尺度变换，可以得到更好的检测效果。在特征提取模块的第4个卷积模块后面添加1处多头注意力机制的模型性能最好。相较于现有的元学习长短时记忆网络、匹配网络和轻量级目标检测网络等方法，本方法有更好的检测效果，具体表现为准确率达到了98.79%，召回率98.28%，检测率97.33%，误报率仅为6.36%。【结论】与现有的火灾烟雾检测模型相比，本方法具有更好的判别能力和泛化能力。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
吴梦宇 罗琴娟 韩宁
为甄别林火烟雾与大气云雾,提出了基于多种运动特征判据的视频烟雾图像检测算法。首先利用烟雾自身的光学动态特征———光流方向性、相关性、扩散性,分别对连续帧包含烟云的可疑区域进行图像特征标志判别;再经数据融合算法有效区分林火烟雾与大气云雾,克服了依靠单一图像特征检测烟雾的不足。结果表明,光流方向性、相关性、扩散性判别相结合的识别算法能提高森林火灾视频图像的有效识别率。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
文泽波 康宇 曹洋 魏梦 宋卫国
利用随机森林算法,提出了一种基于随机森林特征选择的视频烟雾检测方法.首先,提取四种表征烟雾的特征:RGB颜色特征,小波变换高频子图,多尺度局部最大饱和度,多尺度暗通道;其次,根据烟雾图像信息模型利用无烟图片合成烟雾图片并分块得到随机森林训练样本;第三,训练随机森林进行特征选择并通过训练支持向量机得到识别烟雾块和非烟雾块的分类器,并由此得到视频图像帧的疑似烟雾区域;最后通过视频烟雾区域的凸形度和增长率分析,得到烟雾检测的结果。实验结果表明,该方法能够及时的预警烟雾同时降低火灾预警的误报率.
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
戴颖成 陈知明 刘峰 李建军 吴毅 吴若南
【目的】森林火灾对生态环境的破坏巨大，各种火灾探测方法近年来备受关注，但不同的检测载体与检测数据在森林火灾检测的应用中仍具有各自的局限性。为此，提出一种基于深度学习与无人机红外影像的森林火灾燃烧点检测模型，旨在减少无人机森林火灾检测的延迟和丢失，提升森林火灾检测效率和检测能力。【方法】采集中国北部亚干旱地区森林火灾巡护数据，增加北亚利桑那大学无人机森林燃点数据提升模型的学习范围，同时对数据进行数据增广，提升模型学习的数据量。利用红外影像的成像特点对森林火灾燃烧点进行特征放大，降低检测数据的复杂度。引入计算量适当的目标检测算法，减少无人机森林火灾检测系统的检测时延。【结果】1）红外影像下的森林火灾燃烧点检测模型在非极大抑制IoU阈值为0.3的条件下，其检测AP(Average precision)值达到了0.961 6，检测精度（Precision）达到了0.929 3。2）红外影像森林火灾检测模型在40 fps的实时视频中的检测速度平均达到了31 fps。3）在图像翻转、图像旋转与图像仿射变换3种数据增广模式下，模型的检测性能达到最高。【结论】基于红外影像的森林火灾燃烧点检测模型对森林火灾更敏感，减少了森林火灾检测的计算量，减轻了地面站计算机的计算负担。图像的色域变换对红外数据下的森林火灾燃烧点检测模型提升效果不明显。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
徐海文 张贵 谭三清 肖化顺 杨志高 文东新 吴鑫
【目的】随着卫星遥感技术的蓬勃发展，卫星遥感已成为林火监测的重要手段。林火发生初期，由于燃烧温度不高致使卫星红外波段接收不到足以成像的能量辐射。林火发生时会首先产生烟雾，采用深度学习方法利用气象卫星影像进行林火烟雾检测，相较于利用卫星红外通道监测林火而言可更早地发现林火。【方法】以高时间分辨率国产静止气象卫星FY-4A数据为基础，采集研究区内1 500张林火烟雾图片和1 500张云图片作为数据集，以4︰1的比例划分训练集与验证集并进行数据预处理，采用卷积神经网络AlexNet、MobileNet、ResNet及Inception-ResNet(IRNet)结构对数据集进行实验分析，采用准确率、精确率、召回率和Kappa系数评价模型的总体效果，选取最优结果建立基于卷积神经网络的林火烟雾检测模型。【结果】利用准确率、精确率、召回率及Kappa系数定量评价各模型的总体效果，得出：AlexNet模型的准确率达89.3%，精确率达100%，召回率达78.7%,Kappa系数为78.7%;MobileNet模型的准确率达98.2%，精确率达99.7%，召回率达96.7%,Kappa系数为96.3%;ResNet模型的准确率达98.0%，精确率达100%，召回率达96.0%,Kappa系数为96.0%;IRNet模型的准确率达99.8%，精确率达100%，召回率达99.7%,Kappa系数为99.7%。IRNet模型的总体效果高于AlexNet模型、MobileNet模型与ResNet模型，选取IRNet为林火烟雾检测的最优模型。【结论】利用高时效性FY-4A静止气象卫星遥感数据，采用IRNet模型进行林火烟雾检测的总体效果最好，能有效地减少卫星监测时的林火漏判和迟判现象，提高对森林火灾的早期监测预警能力。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
叶铭亮 周慧英 李建军
【目的】森林火灾常常会对人类的财产和生态多样性造成巨大损害，传统的森林火灾检测技术存在可靠性低、造价过高等不足。目前基于卷积神经网络的深度学习算法在处理图像型数据上具有准确性高、成本低、速度快等优势，但是其处理视觉要素和物体之间关系的能力不如Transformer。因此，本研究提出一种改进Swin Transformer网络的方法应用于森林火灾检测。【方法】Transformer是一种基于自注意机制的深度神经网络，其强大的表现能力使得其能够在计算机视觉领域大放异彩。Swin Transformer提出将Transformer应用于计算机视觉任务,构建了一种名为Swin Transformer Blocks的骨干网络，并且提出了一种滑动窗口多头自注意力机制。本文结合Transformer与深度学习算法并应用于森林火灾检测领域，在Swin Transformer网络结构中对窗口自注意力机制进行改进，采用了knn自注意力提高对小块噪声的识别，使用Augmentation数据增强方法增加模型的泛化能力。【结果】数据集为自建的森林火灾图像数据集，通过旋转、裁剪、模糊以及色彩调节等数据增广的方法将300张不同环境下的森林火灾图像数据扩充到1 900张图像，最后对Swin Transformer以及改进后的模型进行对比实验，改进后的算法准确率可达98.1%,bbox＿mAP、bbox＿mAP＿50和bbox＿mAP＿75分别达到了66.7%、96.4%和81.3%。【结论】本文提出一种改进Swin Transformer应用于森林火灾检测的方法。研究结果表明，改进的Swin Transformer模型能够有效检测不同环境下的森林火灾。
[期刊] 林业经济问题
[作者]
刘发林 曾思齐 彭志勇 王利娟
利用里克特量表试图评估公众、消防战士和受森林火灾影响的村民等3个人群对森林火灾的看法。3组所有受访者一致认为,森林火灾会造成空气污染、土壤侵蚀、温室效应和浓雾,间接导致哮喘、呼吸系统感染、皮肤感染等疾病。受森林火灾危害的村民支持森林防火灭火,认为森林火灾是大问题。然而,市民和消防战士不同意这种看法,研究结果将帮助有关当局制订防火决策和教育活动。
关键词：
森林火灾 消防战士 林火管理
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张军国 李文彬 韩宁 阚江明
该文在探讨森林起火因素的基础上,构建了一种基于ZigBee无线传感器网络的森林火灾实时监测系统.该系统给出了森林火灾无线传感器网络监测系统的体系结构,重点设计了基于CC2430芯片的网络节点硬件电路,详尽地讨论了网络的数据传输流程;该系统能够监测林区温湿度等相关环境参数的变化,为有关部门采取相应的防火或灭火措施提供决策依据.
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
邓力 周进 刘全义
由于火灾具有快速蔓延的特性和较高的破坏力,实现火灾的早期探测是十分必要的,针对火灾检测算法的研究也尤为重要。该文提出了一种改进的YOLOv8算法,通过集成轻量型模块Slim Neck和切片辅助推理方法SAHI,分别优化了YOLOv8算法的网络结构和推理框架,将火灾数据集目标分类为火焰(fire)、烟雾(smoke)和干扰项(default)。实验结果表明, Slim Neck-YOLOv8算法比相关的先进算法具有更优的火灾检测性能,与YOLOv8模型相比,查全率(recall)增长了2.7%、平均精度(m AP)增长了0.2%,检测速度提高了35 fps,同时也降低了计算负担。在Slim Neck-YOLOv8基础上进一步优化推理框架所得的Slim Neck-YOLOv8+SAHI算法,有效改善了漏检与误检现象。该研究有助于提升火灾检测系统的速度和精度,为火灾预警工作提供了有力的技术支持。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
储昌超 张贵 孙玉荣
通过对森林火灾数据的收集与处理,运用GIS中ESDA技术对湖南省2000-2012年森林火灾发生次数进行了空间特性分析,探索了森林火灾空间分布规律,用克里金插值方法对湖南森林火灾进行趋势预测,得到湖南省森林火灾预测图。预测结果表明湖南省森林火灾灾情严重区集中在湘中和湘东,从西至东主要分布在永顺-张家界-桃源-安化-宁乡-望城-浏阳县-平江一线,邵阳地区一般森林火灾发生次数也较多,邵东县为火灾高发区,周边新邵县、邵阳、祁东一带森林火灾发生次数较多,湘南地区,永州市宁远和蓝山县一带森林火灾发生次数较多,郴州市桂阳、宜章县是森林火灾高发区,怀化芷江和邵阳绥宁森林火灾发生频率也较高。
关键词：
森林火灾 火灾预测 克里金法 空间特性
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
陈培金 徐爱俊 邵香君 刘爱君
从地理信息技术的角度,对森林火灾灾后评估的技术方法进行研究。通过对图元分割、面积量算和灾后损失计算方法等方面的研究,对图元分割、图元相交判断和图元比例计算等进行详细分析,求解火灾所涉及的小班数量与比例,并对林火损失的构成进行分析。通过林木过火面积和现行价格及有关的经营统计资料直接计算火灾损失并进行定量分析,提出森林火灾灾后经济损失的计算方法,形成了基于地理信息系统的森林火灾灾后评估技术方法。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
宗学政 田晓瑞 刘畅
[目的 ]基于森林燃烧概率、潜在火行为和火影响评估一个区域的森林火灾风险是有效开展林火管理的基础。[方法 ]利用森林燃烧概率模拟软件(Burn-P3)模拟了北京九龙山林场的燃烧概率、潜在火强度、蔓延速度及火发生类型。根据林场内各林班的生态重要性、生态脆弱性和保护等级确定火影响,并考虑火对周围城镇和水源的潜在影响,利用层次分析方法建立了林分尺度上的森林火灾风险评估体系。[结果 ]结果表明,研究区的平均燃烧概率为0.035 1,燃烧概率高和很高的区域分别占研究区的10.3%和6.0%。火烧以地表火和间歇性树冠火为主,平均火强度及蔓延速度分别为2 140.9 kW·m~(-2)和3.7 m·min~(-1)。火行为指数高和很高的区域分别占17.8%和14.0%。[结论 ]研究区森林生态价值和火对环境的影响较高。森林火灾风险评估结果显示,火灾风险高和很高的区域占31.8%。西部、北部及南部的落叶松林和混交林的火灾风险较高,未来需要加强针对性的林火管理。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
韩恩贤 韩刚 薄颖生
【目的】实现森林火灾的预测预报,减少森林火灾的发生及其给社会造成的危害。【方法】利用陕西省17年的火灾发生频数资料,采用Markov转移矩阵和GM(1,l)灰色模型,对陕西森林火灾发生的趋势和预测方法进行了探讨。【结果】2008年前陕西森林火灾基本处于B级稳定状态,最小级A出现于2006年,最大级C可能出现于2008年。【结论】采用2001~2004年实际火灾发生情况对预测模型进行了验证,预测结果与实际相符,为陕西省森林火灾防灾减灾奠定了基础。
关键词：
森林火灾 灰色模型 趋势预测 陕西省
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
张贵 龙朝夕 邓妮娜 林强
为了科学地对发生森林火灾的森林进行灾后恢复,以湖南省为案例,选取影响森林火灾恢复力的年平均气温、年降水量、年日照时数、年发生火灾次数、单位面积活立木增长量等8项指标建立了恢复力指标体系,采用组合赋权法确定了指标权重,建立了森林火灾恢复力评价模型,对森林火灾恢复力进行了定量评价。结果表明:森林火灾恢复力主要受单位面积活立木增长量影响,湖南省森林火灾恢复力存在恢复力一般区和恢复力较弱区,没有恢复力较强区,说明湖南省森林生态系统受到森林火灾干扰后恢复潜力不高。
关键词：
森林火灾 恢复力评价 组合赋权法
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
吴柳萍 何东进 洪伟 曹彦 纪志荣 连素兰
【目的】通过改进的突变级数法对中国森林火灾进行评价,了解森林火灾受灾程度和损失情况,为中国森林火灾防灾减灾工作、灾后经济补偿和保险赔偿等提供可靠的依据。【方法】根据我国森林火灾2000-2014年的统计数据,在当前国内外森林火灾研究成果基础上,构建包括受灾森林面积、森林资源损失价值、人均损失价值等17个森林火灾损失评价指标的我国森林火灾评价体系,并分析常规突变级数法在指标重要性排序中存在的主观性和综合值偏高的不足,利用改进的突变级数法对中国森林火灾损失进行评价与分析。【结果】(1)我国2000-2014年
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