Chinese Four Big Forests of Steles——by our staff reporter Shao De

The chinese upright stone tablets started building early inQindynasty which were called stone-carving in the Initial stage.After the Eastern Han Dynasty, they were gradually changed name as"tablets" or "steles" with the increasing of carved stones. Greatnumbers of stone tablets standing like trees in forest, were later

山西天龙山自然保护区森林防火智慧监测系统架构及应用

通过构建森林防火智慧监测系统,解决山西天龙山自然保护区以传统可见光视频监控系统监测方式为主、卫星监测系统应用效率低下、智能烟火识别功能不健全、大数据预警监测能力不足等问题。森林防火智慧监测系统以物联网技术、云计算技术、大数据技术、低轨道卫星技术为依托,构建“端—边—云”协同林火监测架构,协同大数据处理中心,最大程度提高保护区森林防火监测能力。通过实践证实,森林防火智慧监测系统是一个具有高度智能化和可视化的监测平台,能够实现保护区森林火灾精准定位、信息快速响应、数据实时同步以及系统及时报警等功能,未来也将在森林资源监测、野生动植物保护、林业重点工程监管等领域得到广泛应用。

基于Spark框架的森林防火大数据分析

本研究利用Spark框架开源森林火灾数据集进行森林防火建模分析,对数据进行预处理,包括数据探索、缺失值处理和特征相关性分析,并采用线性回归、决策树和随机森林三种机器学习算法进行模型构建,对模型性能进行评估。结果显示,随机森林模型在预测森林火灾方面表现出卓越性能,同时揭示了气象数据、地理信息等特征对森林防火的重要影响。针对此,本文提供了一个实施方案,为该方法在大数据背景下的有效分析和应用提供了实践支持,以期为森林防火领域的未来研究和应用提供参考。

内蒙古大兴安岭春季特大森林火灾发生的气候条件分析

采用主成分分析及对比分析等方法，研究了内蒙古大兴安岭１９６４～１９９０年间４９～５２°Ｎ区域内春季特大森林火灾发生与气候条件的相互关系．结果表明，影响该地区春季特大火灾发生的主导气候因子是当年春季的降水和温度，上一年秋季至当年３月期间的干旱少雨是春季特大火灾发生的潜在条件；它与当年春季的高温、干旱迭加，促进了特大火灾的发生。该地区春季特大火灾多发年形成的干旱孕育期为６～１５个月。

基于大数据的森林防火管理系统设计

大数据以其大量、多样、价值、高速4个特点发挥着重要的作用,渗透到了各个行业各个领域,也对森林防火带来重大影响,这种影响,既源于大数据技术对森林防火管理的推进,也来自大数据时代科技发展趋势对森林防火管理变革路径的引领。随着森林防火所涉及问题复杂性的凸显,以及防火决策科学化的需求的提升,对基于计算机的决策的依赖越发体现出来。如何利用计算能力发挥林区火险防控领域的数据的力量,借助计算机模拟的方式为林火监控与扑救决策提供依据,是森林防火技术领域的一个传统研究方向的新的发展机会。本文总结了森林防火管理中存在的问题,提出了构建基于大数据的森林防火管理系统,设计了包括多维度感知、大数据平台和多层级融合等三层结构的系统,采用软件工程开发中的结构化和原型化相结合的方法,进行功能解析和模块划分,开发了具有空间分析、预警监测、护林员管理、扑火指挥、火情损失估算、图形工具等功能的基于大数据的森林防火管理系统。基于大数据的森林防火管理系统的开发将有利于森林防火管理的智能化和森林可持续发展。

大数据视域下体育场馆动态火灾风险指标研究

为解决体育场馆火灾风险评估多采用静态指标而导致动态指标不明确,且动态评估所需物联网监测数据具有多样性和复杂性的问题,分析消防主机、消防水箱液位等48种物联网监测数据特征,构建消防主机故障点位占比、实际与标准液位差等可量化的动态指标体系;建立27个体育场馆监测数据的指标数据集,运用随机森林算法筛选和优化48个指标,研究动态火灾风险评估指标的构建与优化。结果表明:在删除重要度最低的9维特征时,均方误差达到最低0.05,获得最优的体育场馆动态火灾风险评估指标体系。

基于大数据支撑的森林火灾监测预警系统研究

针对近年来国内外森林火灾频发,给人民生命财产安全造成重大损失,本文提出“基于大数据支撑的森林火灾监测预警系统研究”,采用无人机遥感技术、优化的InceptionV1视频火焰超像素检测方法、DEMATEL、K-Means、Storm实时大数据处理框架和数据可视化来对易发火灾的森林进行有效监测与分析预警,并提供智能可视化的展示方案,构建大数据智能平台。帮助森林公安干警及时组织人力物力进行火情防控,提高响应速度和高效扑救能力,最大限度的遏制重特大森林火灾发生,保障人民群众生命财产安全和生态安全。同时,利用大数据的分析减少因设备自身故障或其他因素而导致的虚假警报,避免人力物力无谓消耗。

广东省森林防灭火空地配合发展现状及对策研究

文章在总结国内森林防灭火空地配合经验做法的基础上,分析了广东省森林防灭火空地配合现状及存在问题,从强化资金保障政策、组建航空特勤队伍、加强机源能力建设、加强移动保障建设、完善基础设施建设、拓展空地配合手段等6个方面提出了广东省增强森林防灭火及"全灾种""大应急"背景下的空地配合发展对策。

基于机器学习的森林火险因子大数据的深度约简机制研究

文章研究利用改进的机器学习理论与算法,建立针对森林火险因子大数据的深度约简机制,旨在对现有森林火险预警模型中重要的火险因子进行过滤和修正,以更为充分地剔除规模较大的火险因子大数据中冗余的、无效的数据,并且利用改进的人工鱼群算法对过滤约简得到的关键火险因子进行补偿修正。为基于大数据的、有效的森林火险预测预防方法及对策奠定重要基础。

基于Hadoop和Spark的森林火灾混合大数据分析系统研究

针对当前森林火灾动态监测与预警中海量、异构、多源、动态的数据在存储、计算、管理方面所面临的挑战,以及国内外在森林火灾动态监测与预警上的研究往往只考虑单一领域或技术的问题,结合新兴的大数据分析与处理技术,融合林火动态监测与预警不同技术领域的研究成果,对林火多源异构数据采用混合处理方法,基于Hadoop和Spark大数据集成平台构建了一个森林火灾混合大数据分析系统。并设计一个林火火点检测实验,通过实验验证了该系统的可行性和有效性,可为后续研究和建立森林火灾动态监测与预警可视化大数据平台提供参考。