基于人工智能的森林火险状态监测分析系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于人工智能的森林火险状态监测分析系统及方法，属于人工智能技术领域。本发明专利技术构建森林风预测模型，通过森林风预测模型预测森林风的风速和森林风的风向，根据森林火灾监测设备检测范围将森林划分为棋盘格，根据森林的植被分布计算单个棋盘格森林助燃物质含量，建立森林火蔓延速度计算模型，模拟不同的棋盘格为起火点，模拟火势蔓延的过程，找到森林火灾重点监测区域；通过时间序列预测算法预测森林的风力数据，保证火灾蔓延模拟数据具体参考价值；建立森林火蔓延速度计算模型，进一步的实现森林火灾的模拟，通过森林火灾模拟找到森林火灾检测的重点，节省人力和物力，有效的排查火灾危险重点区域。有效的排查火灾危险重点区域。有效的排查火灾危险重点区域。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的森林火险状态监测分析系统及方法


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体为基于人工智能的森林火险状态监测分析系统及方法。

技术介绍

[0002]森林是地球之肺，森林由植物群落、居住在森林里的动物和所在空间的非生物环境所构成的生态系统，森林的生命周期集演替系列长，森林的生产率高、用途多效益大，但是失去人为控制的森林火灾，会将森林多年的积蓄的林木、森林环境严重破坏，导致森林生态系统失去平衡，破坏森林的土壤的性能，改变地貌形态，森林火灾对生态的破坏是最直接的，也是最具灾害性的；大量的植物被烧毁，会造成水土流失、土地荒漠化加剧等恶劣影响，最终甚至可能无法维持生态平衡；
[0003]森林火灾的蔓延有很多要素，与天气、地形、森林可燃物类型有这密切的关系，森林的不同地区发生火灾，救援队发现后赶到开展救援的时间也是不一样的，也就是说森林火灾一旦发生，救援队开展救援的难易程度也是有差别的，但是现有的火灾监测都是全覆盖式的，限于森林面积大，林木遮蔽，很难做到全面积的覆盖，需要大量的人力和物力，如何在不同的环境下，找到森林火灾监测的重点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人工智能的森林火险状态监测分析方法，其特征在于：所述火险状态监测分析方法具体步骤包括：步骤一：采集森林风力数据，所述森林风力数据包括森林风的风向、森林风的风速和森林的大气压；步骤二：归一化森林大气压，输出森林大气压归一化值；步骤三：基于LSTM构建森林风预测模型，输入森林风的风向、森林风的风速和森林大气压归一化值，训练模型，输出mAP值最高的森林风预测模型，通过森林风预测模型预测森林风的风速和森林风的风向；步骤四：采集森林数据，所述森林数据包括森林地图、森林坡度、森林植被分布、森林降雨数据和森林蒸发量；步骤五：根据森林火灾监测设备检测范围将森林划分为棋盘格；步骤六：根据森林的植被分布计算单个棋盘格森林助燃物质含量；步骤七：建立森林火蔓延速度计算模型；步骤八：模拟不同的棋盘格为起火点，模拟火势蔓延的过程，统计在救援队赶到前被烧的棋盘格的数量；步骤九：设置被烧的棋盘格的数量阈值，当被烧的棋盘格的数量超出被烧的棋盘格的数量阈值，则判断当前起火点为重点监测区域。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的森林火险状态监测分析方法，其特征在于：所述步骤二归一化森林大气压，输出森林大气压归一化值具体计算公式为：将森林的大气压归一化其中，AP表示森林的大气压的数值，μ表示森林的大气压的均值，表示森林的大气压归一化数值。3.根据权利要求1所述的基于人工智能的森林火险状态监测分析方法，其特征在于：所述步骤三基于LSTM构建森林风预测模型具体内容包括：所述森林风预测模型在LSTM网络层上设置attention机制，输出层与全连接层连接。4.根据权利要求1所述的基于人工智能的森林火险状态监测分析方法，其特征在于：所述步骤六根据森林的植被分布计算单个棋盘格森林助燃物质含量具体步骤包括：Step 1.1：采集森林降雨数据和森林蒸发量，所述森林降雨数据包括降雨量、下雨间隔时间；Step 1.2：计算棋盘格内树木的油脂含量OC；Step 1.3：计算棋盘格内植物的含水量，具体计算公式为：其中，wc表示棋盘格内植株的含水量，RF表示森林降水量，EC表示森林蒸发量，WC表示棋盘格内植物的含水量；Step 1.4：计算棋盘格内助燃物质含量，具体计算公式为：
其中，CSS表示棋盘格内助燃物质含量，OC表示棋盘格内树木的油脂含量，TH表示棋盘格内植株硬度。5.根据权利要求1所述的基于人工智能的森林火险状态监测分析方法，其特征在于：所述步骤七建立森林火蔓延速度计算模型具体内容包括：其中，R表示火蔓延速率，r表示初始火源蔓延速度，slo表示坡度，θ
s
表示坡度角度，θ
w<...

【专利技术属性】
技术研发人员：高德民，牟韵洁，管志浩，
申请(专利权)人：南京林业大学，
类型：发明
国别省市：