一种基于大数据挖掘的集成化森林防火信息化系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明属于森林防火技术领域，具体涉及一种基于大数据挖掘的集成化森林防火信息化系统。
【背景技术】
[0002]森林是陆地上最大的生态系统，一直以来森林资源的变化对于全球生态环境、生物多样性、气候变化和碳循环等方面有着重要影响，对于维持全球生态平衡具有不可替代的作用，是极其重要的可再生资源。随着森林面积以及林木蓄积量逐年增加，再加上气候条件的多变性，使得森林火灾的发生越来越频繁。由于森林火灾的发生具有突发性、随机性，并能在短时间内造成巨大的经济损失，导致森林防火任务变得越来越艰巨。一般森林火灾发生处往往远离居民定居点，因此对其有效监控和及时扑救对防止森林火灾发展蔓延十分关键。我国现有较为先进的森林消防系统是通过远程视频监控监测森林火灾的发生发展，通过电话或林业系统配备的通信系统进行通信指挥，森林消防力量携带装备前往扑救。在实际中，森林火灾受林地环境、气象条件等影响，现有森林消防系统中的监测设备并不能有效地提前预警并且及时发现森林火灾，而且由于缺乏准确的计算模型，常有误报情况发生。另外，在火灾扑救中因为林区地形复杂往往存在通信死角，引起指挥不畅通，同时现有指挥技术和体系并不能及时将前方信息及后方决策实时有效的交换和展示。
[0003]
【发明内容】
[0004]为解决上述问题，本发明公开了一种基于大数据挖掘的集成化森林防火信息化系统，全面采集森林多种数据，并将火灾预警预测、火灾救援、病虫害预测等功能集成一体。
[0005]为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案:
一种基于大数据挖掘的集成化森林防火信息化系统，包括大数据平台、以及分别与大数据平台连接的多维度感知子系统、预警预测子系统和多层级应用子系统，所述多维度感知子系统用于采集各类森林数据，大数据平台对数据进行预处理和计算，所述预警预测系统实现火灾预警预测、林火蔓延预测;所述多层级应用子系统用于实现各森林管理系统资源调度与指挥；
所述多维度感知子系统包括林业卫星监测模块、林业航空监测模块、林业视频监控模块、林区卡口监控模块、火险要素采集模块，所述林业卫星监测模块用于采集卫星遥感数据后传输至大数据平台，所述林业航空监测模块通过无人机及机上搭载的图像摄像机、定位装置以及监测装置，为大数据平台提供视频、图像、数值数据，拍摄图像时实时记录当前定位，摄像机的拍摄方向；林业视频监控模块包括设置在森林各地点的监控摄像装置，监控摄像装置采集到的图像以及监控摄像装置的实时拍摄方向、定位数据、摄像装置参数传输至大数据平台；林区卡口监控系统包括设置在森林关卡处的监控摄像装置，用于采集通行车辆和进出山人员实时视频监控和图像，并向大数据平台传输摄像装置的实时拍摄方向、定位数据、摄像装置参数;火险要素采集模块用于采集气象要素以及可燃物要素;瞭望塔监控模块包括设置在瞭望塔处的监控摄像设备，用于采集森林图像视频并将摄像装置的实时拍摄方向、定位数据、摄像装置参数传输至大数据平台；巡护监测模块包括由巡护人员随身携带的无线终端；
所述大数据平台包括预处理模块、数据处理与分析模块、数据库，所述预处理模块用于获取多维度感知子系统提供的各类型数据后对数据进行过滤和筛选，去除错误干扰项和无用异常数据;所述数据处理与分析模块通过不同时间遥感图像对比，分析出一段时间内各遥感图像之间的区别点并进行重点标示，经过色度对比筛选出可疑目标，针对可疑目标持续进行实时动态跟踪，计算可疑目标移动速度和目标范围扩大速度，并将数据传输至预警预测子系统中，预警预测子系统利用目标移动速度和目标范围扩大速度中的至少一个进行火情判断;所述数据处理与分析模块获得各摄像设备的视频图像数据，利用火焰和烟雾的图像特征识别火焰和烟雾的存在，当图像中具有火焰和/或烟雾时，即认为发生火情，向预警预测系统发送危险警告信息；当发生火情时，预警预测子系统利用多维度感知子系统中得到的火险要素，结合卫星遥感数据，计算出火灾蔓延状况。
[0006]进一步的，所述预警预测子系统通过以下公式判断火情:计算综合变化速度=修正参数目标移动速度+修正参数范围扩大速度，a和b分别为权重值，当变化速度超过预警阈值时预警预测系统发出危险警告信息，随即发布火灾预警信息。
[0007]进一步的，数据处理与分析模块通过图像识别发生火情时，调取相应时间地面拍摄区域内的卫星遥感数据，获取可疑目标进行精确定位，将定位结果同步发送至预警预测系统。
[0008]进一步的，当卫星遥感数据中发现可疑目标时，同步获取该可疑目标相应时间拍摄区域内的视频图像数据，当可疑目标变化速度过快超过预警阈值且视频图像中也出现火情时向预警预测系统发送危险警告信息;或当视频图像中出现火情时同步获取相应时间拍摄区域内卫星遥感数据，当卫星遥感数据中该区域存在可疑目标且变化速度过快时发送危险警告信息。
[0009]进一步的，所述相应时间拍摄区域根据摄像装置的拍摄方向、位置、时间以及摄像机拍摄距离计算。
[0010]进一步的，所述火灾蔓延速率通过下式计算:修正参数*温度因子*风速*(1-大气湿度)*风向方向上可燃物燃烧速率*(1-可燃物湿度)*降水量因子。
[0011]进一步的，所述火焰和烟雾的识别方法包括以下步骤:首先建立烟雾和火焰的样本库，并对样本库加上火焰和烟雾的标签，每个样本标签数小于等于2，并依据场景的不同进行分类。对于采集的视频文件通过轮廓运动、频率、颜色及能量特征分析，判断是否存在烟雾和火焰的特征。
[0012]进一步的，所述多层级应用子系统包括森林防火管理模块、森林执法管理模块、林火扑救指挥模块、森林保护模块。
[0013]与现有技术相比，本发明具有如下优点和有益效果:
本发明能够对森林进行多方位的全面监测，对历史数据和实时监测的海量林业数据进行挖掘分析，准确地预测、预警森林火灾的发生;能够分析森林火灾发展趋势，提供辅助决策;能够对森林火灾实施空地一体、多手段的扑灭，提供高效准确的设备与人员调配;本系统集成一体化、信息化程度高。
【附图说明】
[0014]图1为本发明系统架构图。
【具体实施方式】
[0015]以下将结合具体实施例对本发明提供的技术方案进行详细说明，应理解下述【具体实施方式】仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
[0016]本发明提供了一种基于大数据挖掘的集成化森林防火信息化系统，如图1所示，包括多维度感知子系统、大数据平台和预警预测子系统，由多维度感知子系统通过丰富的采集手段向大数据平台提供各类森林数据，对数据进行筛选和清洗后，在大数据库平台上关联和融合多源数据，并进一步对数据进行计算处理，结合预警预测系统实现森林资源预测、火灾预警预测、林火蔓延预测、森林病虫害预测与分析、违法行为预测功能;还可进一步结合多层级应用子系统实现各森林管理系统资源调度与指挥辅助功能。本系统数据输入窗口和数据输出均采用可视化设计，便于操作。
[0017]具体的说，多维度感知子系统包括“空、天”感知，“地面”感知和“人员”感知三个分支，其中“空、天”感知包括林业卫星监测模块和林业航空监测模块；“地面”感知包括林业视频监控模块、林区卡口监控模块、火险要素采集模块；“人员”感知包括瞭望塔监控模块及巡护监测模块。多维度感知子系统中的各个模块均与大数据平台进行数据交互。由于多维度感知子系统会采集海量数据，本发明采用Spanner数据库进行存储，性能优越，大数据平台采用MapReduce架构，能够满足本发明密集计算频率和巨量数据吞吐率需求。
[0018]林业卫星监测模块以环境减灾卫星、资源卫星、气象卫星、部分国外卫星数据包括N0AA/AVHRR、TERRA/M0DIS以及CHARTER成员组织提供的援助数据为数据源，将卫星遥感数据传输至大数据平台。基于卫星遥感数据，能够获得得到森林地形和植被覆盖状况，此外还能对区域的火点、高温点和森林资源进行准实时动态跟踪，更快速筛选出价值数据。林业航空监测模块主要通过无人机实现林业监测，无人机包括固定翼无人机、直升无人机、多轴无人机等，无人机上机载摄像机、定位装置以及可见光、红外、气象要素、气体成分等监测装置，为大数据平台提供视频、图像、数值数据，气象要素数据优选与气象站气象数据进行融合。在拍摄图像时，实时记录当前定位，摄像机的拍摄方向并传输至大数据平台。林业视频监控模块包括设置在森林各地点(包括火灾易发地点)的监控摄像装置，监控摄像装置采集到的图像以及监控摄像装置的实时拍摄方向、定位数据、摄像装