林火图像识别理论研究进展

林火图像识别理论与方法是实现森林火灾视频自动监测的基础。文中从图像预处理、图像分割和特征提取3个方面详细地综述了国内外林火图像识别理论的发展现状,分析了图像颜色处理、图像滤波、图像阈值分割、区域分割、边缘分割以及动静态特征提取理论在林火图像识别应用中的优缺点;针对目前林火图像识别理论研究现状,指出在未来研究中需要解决的问题以及林火图像识别理论的发展方向,以期为图像识别技术在林火图像识别中的应用和进一步研究提供参考。     

基于计算机视觉的森林火灾识别算法设计

为解决森林火灾监测系统中由于林火行为监测样本数据量大、维数多导致监测误报率高、实时性差等问题,提出一种基于计算机视觉的支持向量机算法进行森林火灾监测,提升识别精度,实现全天候林火自动监测预警。首先,获取图像进行预处理,并初步判别图像中是否存在烟火区域;然后,进行林火特征提取,训练样本生成特征向量,采用基于径向基核函数与多项式核函数的SVM算法进行烟火识别;最后,选取多功能森林防火机动巡查灭火装备为试验平台应用该算法进行试验验证。结果表明:所提出算法具有理想的森林火灾识别效果,识别准确率高达97.82%,并且可以与多功能森林防火机动巡查灭火装备通讯进行精确扑救,为森林防火装备智能化探索提出新思路。     

人造板表面缺陷检测图像自适应快速阈值分割算法

【目的】提出一种自适应快速阈值图像分割算法,为人造板表面缺陷在线检测提供支持。【方法】首先将整幅图像划分成若干子区域,通过计算子区域的方差对缺陷进行定位,提取出缺陷所在区域,只对缺陷区域进行图像分割,解决小面积目标难以准确分割的问题。然后对缺陷区域的一维灰度直方图进行处理,直方图平滑后去除掉不显著波峰,根据处理后保留的主要波峰数量和位置自适应地确定分割阈值个数以及每个阈值的分割区间,实现当图像中出现多种类型缺陷时算法自动确定分割阈值个数。最后,通过分析Otsu算法,将阈值穷举搜索改进为条件搜索并限定搜索方向,在每个分割区间内使用改进的Otsu算法对阈值进行搜索,提高搜索速度。【结果】对板面存在油污、大刨花、胶斑、杂物、松软5种类型缺陷的人造板表面图像进行分割,在板面缺陷数量、类型不固定的情况下,算法可以自适应地确定分割阈值个数,在15 ms内将各种类型缺陷从人造板表面图像中分割出来,平均分割准确率达97%。【结论】自适应快速阈值分割算法能够快速、准确将缺陷从人造板表面图像中分离出来,在执行速度和分割效果上均满足在线缺陷检测系统的要求,可为人造板表面缺陷在线检测提供新思路。     

无人机搭载普通相机林火识别技术研究

提出了一种无人机搭载普通相机的林火识别技术,其是一种低成本无人机林火监测方法。本研究以旋翼无人机为载体,通过在南京森林警察学院院内的两块实验场地（林地、无林土丘）进行点火试验,以机载摄像机拍摄的森林视频图像建立了基于混合高斯背景模型和颜色模型的多级火灾隐患特征验证算法。在同一区域,结合地面调查数据,对无人机搭载普通相机林火识别技术精度进行检验。数据表明,在混合高斯模型得到候选火焰像素的基础上,通过试验设置最优阈值,采用归一化互相关方法设定相似度阈值为0.08,可实现对火焰特征的检测与识别。通过低成本的机载普通相机能较快地识别火灾隐患,降低误检率,可为相关研究和实际应用提供参考。     

森林可燃物含水率及其预测模型研究进展

森林可燃物是森林火灾发生的物质基础,其含水率的变化直接影响森林可燃物着火的难易程度。高效准确地模拟森林可燃物含水率动态变化的规律,对预测预报林火发生或林火行为具有重要意义。文中从可燃物含水率的影响因子、理论算法、预测模型3个方面阐述了森林可燃物含水率及其预测模型研究进展;指出了研究存在的问题;提出了可燃物含水率研究展望:加强野外定位观测研究,优化测定方法并强化野外采样和室内试验标准化工作,加强可燃物含水率时空异质性研究,加强观测尺度外推问题研究并构建含水率遥感反演模型。     

基于改进YOLOv5的特征抑制多尺度林火检测算法

森林火灾检测是保护森林生态系统的关键所在,可以为森林早期火灾判断与预防提供重要依据。如果能够尽可能地对森林火灾识别和检测,可以在很大程度上减少灾害发生频率及其造成的损失。基于无人机遥感图像的发展,林火的快速检测得到进一步提升,可以准确识别火灾,解决林火出现的复杂性问题。本研究针对航拍森林火灾识别遇到的背景环境复杂、林火检测识别精度偏低、局部检测效果不佳等问题,提出了一种加强视觉注意力的林火识别方法,此方法是基于YOLOv5模型改进的。该算法使用NAM attention对像素进行归一化,降低不太显著的特征权重,使目标不重要的信息得到抑制。另外本研究采用了ObjectBox,这是一种新颖的单阶Anchor-free,不仅可以平等地对待不同级别尺寸的目标,还能提升模型识别正确样本的能力,具有高度的泛化性能。采用Mosaic数据增强方式增强模型的泛化能力,提高模型识别小目标的准确率。同时引入新的定位损失函数CIOU,它可以有效地改善模型在面对复杂背景时的定位精度,提升网络识别的准确性。实验结果表明,在无人机遥感图像数据上,检测性能均优于YOLOv5算法,该算法使得林火的数据集平均精度提升了3...     

小型无人机林火监测与图像处理技术

常规传感式火灾监测方法不能满足现代林火监测灵活性、实时性和高效性的要求。针对森林这种复杂大空间场景,提出一种基于无人机平台和动态特征分析的视频图像型火灾检测算法。通过机载摄像机拍摄森林视频图像,建立基于混合高斯背景模型和颜色模型多级火灾隐患特征验证算法。实验结果表明,本文方法能较快识别火灾隐患,降低误检率,可为相关研究和实际应用提供参考。     

基于气象因子深度学习的森林火灾预测方法

森林火灾一旦发生将对生态系统造成严重的破坏,间接导致气候的变化和极端天气频发。对森林火灾的发生进行准确预测可提前采取有效的防控措施,具有重要意义。传统林火预测模型多为数学方法和浅层神经网络,当数据量增大时易出现建模困难以及预测精度降低等问题。深度学习模型在处理大量非线性数据上具有一定的优势,其模型具有多层网络结构,通过训练大量数据可提取出具有代表性的特征值,发现数据间的隐含关系,达到准确分类预测的目的。因此,本研究提出一种基于深度学习的林火预测方法,将深度信念网络(deep belief network,DBN)作为预测模型,气象因子作为输入数据,以解决传统林火预测模型在面对大量数据时预测效果不佳的问题;同时结合过采样SMOTE(synthetic minority oversampling technique)算法,平衡林火数据集和增加训练数据量,提升了森林火灾的预测准确度。结果表明,在面对更大的数据量时,该模型预测精度明显优于其他传统林火预测模型,证明了将深度学习应用在林火预测的优越性。该研究可为深度学习在林业领域的应用提供参考。     

基于图像检索的林火检测技术研究

基于计算视觉的常规林火图像识别算法过多依赖于庞大训练集,算法复杂无法满足林火监测实时性要求,提出一种基于图像检索的林火识别算法,搭建了VS2013和OpenCV程序验证平台。采用拉伸直方图和直方图均衡化方法提高图像对比度,通过减色降低程序计算复杂度,设定林火参考图像和固定阈值,采用直方图对比算法检索林火图像。程序验证结果表明,本文设计的程序能快速识别林火图像,具有实用价值,可为相关研究提供参考。     

四川省森林火灾空间分布及趋势变化研究

运用地理信息系统（GIS）的理论和空间分析方法,从林火空间等级、林火密度分布和火源空间分布三个方面对四川省的林火空间分布及趋势变化进行了研究。结果表明：四川省森林火灾在空间上有很强的异质性,全省森林火灾呈现出以四川盆地为中心的辐射状分布,中间少,外围多的分布特点。全省的林火密度有从聚集变分散的趋势。人为因素是四川省森林火灾的主导性因素,自然火源引起的森林火灾较为集中,但有向其他地区蔓延的趋势。根据研究结果,应对全省采用分区、分级的林火管理政策和措施,以优化防火资源的有效空间配置,提高林火管理水平。     

林木幼苗根系CT序列图像分割

图像分割技术一直都是图像处理中的难题,原位根系CT图像的分割结果影响后续的三维重建工作,选取合适的分割算法十分关键.通过对根系CT图像分割算法以及根系CT图像特点的的研究,选择阈值分割、区域生长和FCM聚类的方法对序列图像进行分割,并将区域生长方法进行优化,减少分割时计算的步骤,同时改进f cm聚类方法,将空间信息融入到FCM目标函数中.结果表明,阈值法仅对序列初始的简单图像处理效果理想,改进的区域生长法对分割目标连续的图像分割效果好,分割速度达到0.6s.而改进的FCM虽然需要花费23 s的时间,但对不连续的分割目标分割效果明显.三种方法均体现出分割的准确度,后两者能有效提升分割的效率.适当选取以上三种分割方法,即可快速准确的完成林木幼苗CT序列图像的分割.     

基于聚类分析法的我国森林火险等级区划研究

森林火险等级区划是林火管理的基础,研究森林火险等级区划有利于把握森林火灾发生规律,可为林火管理提供火灾预测预警信息,使林火管理具有针对性,达到减灾的目的 ,对林火预防工作和生态系统平衡更具有重要意义.基于2003-2018年我国全国各地森林火灾数据,利用统计描述法对全国森林火灾进行时空特征分析,采用聚类分析法将我国受灾...     

基于亚像元分解与增强的MODIS卫星林火监测图像制作

为提高低空间分辨率遥感影像在卫星林火监测部门的应用质量,获取更准确的火灾信息,制作可视效果更好、便于基层部门使用的卫星林火监测图像。本研究以2013年2月6日云南省大理市黄家村森林火灾为背景,研究了一种基于亚像元分解与增强技术的卫星林火监测图像制作技术。结果表明,通过亚像元分解与增强技术,对空间分辨率低的气象卫星遥感图像进行处理,可得到空间分辨率为30 m的图像产品,能够将低分辨率遥感影像处理成超分辨率的遥感影像图像。该技术可应用于林火监测部门发布相关的监测图像。     

基于3S技术的广州市森林防火信息系统的建立

为了对森林火灾做到以预防为主,扑救有效,使防火决策准确可行,利用遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)以及电子技术建立了覆盖广州市的森林防火信息系统.本系统能够做到全天候实时监测林火状况,并能预测林火行为,提供关于火情的遥感图像信息以及扑救现场的实时图像信息,为森林火灾扑救指挥工作做出科学决策.     

云南省森林火灾原因及应对措施

森林在国民经济中占有重要地位,并具有调节气候,保持水土等多种功能。近年来,森林火灾发生较频繁,给人类带来了巨大的经济损失,并破坏了生态环境。云南省森林面积1 287.3万hm2,森林覆盖率52.93%,均居全国第3位,也是森林火灾发生较频繁的地区之一。本文在国内外森林防火技术文献资料的基础上,对云南省森林火灾预测预报、林火监测、林火阻隔技术、防火通讯以及林火扑救等技术进行了分析研究,总结了云南省林火发生原因,并概括出了几项常用的防火措施。     

对凉山州东西河纯云南松飞播林区生物防火工程建设的规划建议

生物防火就是通过营造抗火、耐火植物林带,将连片森林分割成自然闭合圈,防止林火连片燃烧,使林区具有自然控火、抑制林火蔓延的功能,从根本上预防和控制森林火灾的大发生。     

林火视频监控中烟识别方法概述

森林火灾是一种世界性的严重自然灾害,具有传播速度快、灭火和营救都比较困难等特点,利用视频图像的林火探测技术不受室外空间和恶劣环境的影响,适合于森林火灾的监测报警,是一种新型有效的火灾探测技术。本文通过对火灾现场视频图像中烟识别方法的列举和讨论,简单介绍火灾烟和其它一些干扰现象的颜色,从而为进一步的研究提供理论依据。     

基于GIS模型的林火蔓延研究

森林火灾的扩展具有时间性和空间特征、随着人类对火灾知识的不断增长和3S空间信息技术的快速发展，利用GIS和卫星遥感技术来进行林火蔓延研究在森林防火中的作用已越来越重要。本文综合分析了林火蔓延的影响因子，着重阐述了如何运用基于GIS的林火蔓延模型来进行林火蔓延的模拟和火行为的时空格局分析。     

森林火灾控制能力的分析评价

本文通过建立林火控制指标,分析和研究影响林火控制的因素,提出了一种评价林火控制能力的方法,采用这种方法对小兴安岭伊春林区网络化前后的林火控制能力进行了实例分析与评价。一、林火控制指标目前世界各国衡量森林火灾指标有以下几个:一是森林火灾发生率(单位时间、单位面积土地上森林火灾的发生次数(次/万公顷·年);二是森林燃烧率(单位时间某地区烧掉的森林面积与该地区森林总面积之比);三是以年平均每次火灾所烧掉的森林面积作为森林火灾控制指标。这些指标不仅反映每次火灾面积大小,同时反映森林火灾次数的多少。因此,我们称其为林火控制综合指标,它可直接反映一个地区对森林火灾的控制能力。     

森林可燃物负荷量测定方法研究

森林可燃物是引起森林火灾的重要条件,掌握可燃物负荷量的动态分布对于预防森林火灾和林火管理具有重要意义.本文介绍了森林可燃物负荷量的基本概念,总结了可燃物负荷量的研究现状,重点探讨了可燃物负荷量测定方法,指出了以往研究中存在的主要问题,并对今后的研究前景提出了展望,以期对快速且准确地掌握森林可燃物负荷量提供借鉴意见.