森林火災預測和監測系統研究綜述

摘要：本文綜述了森林火災識別與預測技術的研究現狀，探討了基于探測器、深度學習、YOLO算法、增強回歸樹和支持向量機等方法的應用。研究發現，YOLO算法等深度學習方法在處理大規模數據集和復雜任務時表現優異，而BRT和SVM在中小規模數據集上具有較好的魯棒性和解釋性。因此，未來的研究選擇應根據具體的任務需求來選擇適當的技術方法，并結合多種算法的特點進一步優化算法，提高大規模數據處理效率，加強實時監測系統的開發和應用，提高模型的準確性和可靠性。

關鍵詞：森林火災；深度學習；增強回歸樹；支持向量機；YOLO

引言

森林在地球生態系統中扮演著不可替代的角色，維持著生物多樣性和生態平衡，調節氣候、水循環和土壤質量，并為人類社會提供豐富的生物資源和經濟價值。森林火災是一種嚴重的自然災害，不僅對生態環境造成嚴重破壞，還可能影響空氣質量和氣候，造成巨大的經濟損失。森林火災的形成原因多樣，包括干旱、雷擊等自然因素，以及人為放火、亂扔煙蒂等人為因素?；馂木哂型话l性和快速蔓延性，建立一個能夠動態更新數據和實時監測火災態勢的系統尤為重要。為了提前采取防范措施，減少森林火災對生態環境的損害和資源的損失，需建立完善的森林火災預測模型。近年來，隨著技術的快速發展，深度學習方法在火災圖像的特征提取與分類中得到廣泛應用。深度學習模型和其他方法的結合大大提高了火災識別的準確性、可靠性和實時性。

一、文獻綜述

（一）森林火災監測系統研究現狀

隨著技術的快速發展，衛星圖像和無人機配備高分辨率攝像頭進行火災監測已經成為主流方法之一，同時深度學習方法也被廣泛應用于火災圖像的特征提取與分類。董澤豪、范丞、苗澤陽等人設計了一種基于LoRa無線傳輸技術的森林火災監測系統，結合各類傳感器和Cortex-M0內核的STM32F103C8T8單片機，通過LoRa模塊實現遠距離、低功耗的數據傳輸，成功實現了實時監測、多參數采集和低成本的目標[1]。陳靜研究了無線傳感器網絡在森林火災監測中的應用，提出并改進了基于DV-Hop算法的節點定位方法，通過引入熵權法和灰色關聯分析法，顯著提高了節點定位的精度，為森林火災的實時監測和預警提供了可靠的技術支持[2]。

（二）基于探測器的火災識別技術

傳統的火災探測技術根據使用的傳感器類型，可以將火災識別技術分為煙霧探測器、熱感應器、光纖傳感器、紅外線探測器。這些技術不僅可以檢測傳統的火災特征，還可以結合圖像處理、機器學習和深度學習等，更準確、更可靠地識別火災。朱博采用了多傳感器融合技術，通過結合CO（一氧化碳）傳感器、TVOC（總揮發性有機化合物）傳感器和PM10（可吸入顆粒物）傳感器分別監測環境中特定氣體濃度和顆粒物濃度，為火災探測提供了關鍵的物理參數，實現了對飛機貨艙內火災的智能識別[3]。鄔馳宇的研究基于多傳感器融合與深度學習，提出了改進的YOLO v3算法結合點云數據進行火災侵限檢測，顯著提升了檢測精度和實時性[4]。

（三）基于深度學習的火災識別技術

在火災識別技術的研究中，常用的深度學習模型包括卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和殘差網絡（ResNet）等。梅雨翾使用深度學習技術自制了包含3000張圖像的森林火災數據集，并改進了目標檢測算法SSD和YOLO v7-tiny，顯著提升了檢測速度和精度[5]。沈有為提出了兩種適用于高空巡檢的森林火災檢測模型YOLO_MC和YOLO_MCLite，并結合Transformer和Rep模塊優化了YOLO v5的網絡結構，提升了檢測精度和硬件感知力[6]。張政利用深度學習技術，提出了改進的DETR算法和基于YOLO的輕量級檢測算法，通過多尺度特征融合和改進損失函數等方法，顯著提升了檢測精度和實時檢測效率[7]。

（四）基于分類算法的森林火災預測系統

劉芳結合蟻群算法的正反饋原理和并行處理能力設計了一種新的算法模型，有效地避免了傳統聚類算法中易出現的局部最優現象，提高了聚類的整體性能。將改進的蟻群聚類算法應用于森林火災預測領域中高維度和大數值的數據處理，在時間復雜性和聚類準確性之間取得了良好平衡[8]。趙茹提出了一種基于Spark分布式計算框架的改進層疊支持向量機（Cascade SVM）模型，并結合鯨魚優化算法（WOA）對支持向量機的參數進行優化，改進后的模型在大規模數據集上的訓練時間顯著減少，準確率有所提升[9]。Mahmoud I A M利用圖像處理技術和支持向量機（SVM）探測和識別森林火災。通過采用具有特殊小波分析的顏色與運動特征，使用背景差分模型提取移動區域，并采用CIE Lab*顏色空間和SVM確定候選火災區域并分為火災區或非火災區[10]。

二、研究方法

（一）基于YOLO算法的圖解目標檢測法

YOLO（You Only Look Once）系列算法主要用于實時目標檢測和識別，如圖1所示。通過單個神經網絡模型，將輸入的圖像劃分成多個網格，每個網格單元預測多個邊界框，每個邊界框包含目標的位置及類別概率。為了使結果更精確，YOLO算法通過綜合損失函數來優化網絡，實現高效、準確的實時目標檢測。

在YOLO系列算法中，YOLO v1開創了將目標檢測視為回歸問題的先河，通過單階段卷積神經網絡實現了端到端的訓練，大幅提升了檢測速度。YOLO系列不斷優化，YOLO v2引入批量歸一化和錨框思想，提升了模型的穩定性和適應性；YOLO v3通過更深的網絡結構、殘差連接和多尺度預測，進一步提高了精度和速度；YOLO v4和YOLO v5優化了網絡結構和訓練策略，采用更高效的骨干網絡和特征融合策略；最新的YOLO v6、YOLO v7和YOLO v8顯著提高了算法效率和性能，繼續保持在目標檢測領域的領先地位。在森林火災預測和識別相關研究中，YOLO v5和YOLO v8較為常用。兩者具有快速準確的目標檢測能力，可以幫助監測火災熱點和燃燒區域提供實時反饋，以支持火災應急處理。然而，森林火災預測和識別是復雜的任務，需要結合多種數據源，如氣象、地形、植被等信息以及專業知識進行綜合分析。

YOLO算法是深度學習領域的一個重要應用。它利用深度卷積神經網絡實現實時目標檢測，通過單一模型直接在圖像中預測多個邊界框和類別概率。利用深度學習的強大表示學習能力，YOLO算法可以有效地從原始圖像中學習和識別出復雜的視覺特征，如物體的形狀、大小、位置等。YOLO算法還可以基于深度學習框架進行訓練和優化，通過大量數據進行端到端的學習，使得模型能夠在多種場景下進行泛化和適應。

（二）基于增強回歸樹（Boosted Regression Trees）的分類算法

BRT是一種擬合統計模型，與傳統的擬合模型有很大不同，其將回歸樹（Regression Tree）和增長（Boosting）兩種方法結合了起來。回歸樹（Regression Tree）是一種用遞歸二進制拆分（Recursive Binary Splits）將因變量與預測因子聯合起來的模型。增長（Boosting）可以結合多個簡單模型并提升預測能力。二者結合成BRT模型，可以看作一種加持的回歸模型，將一個個簡單樹（Simple Tree）向前逐步擬合，能適應復雜的非線性關系，并自動處理因子變量之間的交互效應，可以提高模型的穩定性和精度?；貧w樹算法通過遞歸將數據集切割成多組易于建模的子數據集，再利用線性回歸方法對子數據集進行建模，增強算法首先構造預測函數系列，按照一定規律將各函數序列組合成預測函數，以提高弱分類算法的準確度。模型可寫成M棵分類回歸樹相加的形式：

BRT最初設計用于回歸，通過一些變種和技巧，可以將其應用于分類問題。在使用BRT進行分類時，一種常見的做法是將分類標簽編碼為數值，通常是0和1，使用BRT模型進行訓練。在訓練過程中，BRT會逐步構建一系列回歸樹，每棵樹都試圖糾正之前樹的殘差，以逐漸擬合目標變量（即分類標簽）。所有樹的預測結果會被組合起來，生成最終的分類結果。BRT可以很好地處理非線性關系和復雜的數據模式，能用于評估火災發生因素特征的重要性，找出對于預測火災風險最為關鍵的因素。由于BRT訓練過程中需要構建多個回歸樹，并需要在每一步優化損失函數，計算成本較高，在大型數據集或需要實時預測的場景下不適用。

（三）基于支持向量機算法SVM的分類算法

SVM是一種監督學習算法。它通過找到能夠將不同類別的樣本分隔開的最優超平面來進行分類。在森林火災預測中，SVM可用于將潛在火災風險區域與非風險區域進行分類，如圖2所示。對收集到的數據進行訓練，提取特征向量、利用SVM分類器進行特征向量的訓練，最終得到一個分類器，使用測試數據驗證訓練出的分類器模型是否準確。對于待檢測的數據或視頻圖像，先提取出特征向量，再將得到的特征輸入已訓練好的SVM分類器，即可判斷是否發生火災。

在森林火災預測模型中，SVM算法是常見的分類算法。它能有效地處理非線性的數據關系，建構復雜的火災預測模型。由于SVM的訓練會受到核函數選擇的影響，在數據量較大的情況下，計算復雜度會隨之增加，核函數的選擇也會受限。因此，SVM并不適用于研究較多且較復雜的數據。

增強回歸樹（BRT）和支持向量機（SVM）是傳統機器學習方法的代表，在數據分析和模式識別中有著廣泛應用。增強回歸樹（BRT）通過組合多個決策樹來構建一個強大的預測模型，每棵樹都對數據進行分類或回歸，Boosting方法通過迭代訓練新的樹，修正先前樹的誤差，從而提高整體模型的性能。這種方法在處理非線性關系和復雜數據結構時非常有效。支持向量機（SVM）是一種二分類模型，通過找到將兩個類別分隔開的最優超平面來實現分類。它可以通過核方法擴展到非線性問題，并對于高維空間數據具有較好的泛化能力。SVM在處理小規模數據集和需要高精度分類的任務中表現優異。

YOLO算法利用深度學習的卷積神經網絡結構，具有高效的實時目標檢測能力。其優勢包括快速處理整張圖像、端到端的訓練方式以及對復雜場景和多對象的良好適應能力。通過自動學習特征和建模復雜關系，YOLO算法在目標檢測中性能顯著提升，廣泛應用于需要快速準確檢測領域，如森林火災監測和交通場景分析。

結語

森林火災預測與識別技術不斷發展，展現出各種技術的優劣。本文通過比較得出，傳統機器學習方法如增強回歸樹和支持向量機在處理非線性關系和復雜數據結構方面表現出色。然而，在處理大規模數據集時計算復雜度較高，訓練時間長，對計算資源要求較高。相比之下，深度學習方法如YOLO算法在處理大規模數據集和復雜任務時表現優異，能夠自動提取數據的高級特征，適應性強，在處理小目標和復雜背景時可能表現不佳，需要大量計算資源和數據。在實際應用中，選擇的技術方法應取決于具體的任務需求、數據規模和計算資源。未來的研究應繼續探索如何結合多種技術方法優化這些算法，提高其在大規模數據集上的處理效率以及森林火災預測與識別的準確性，為保護森林資源和人類生命財產安全提供更強有力的技術支持。參考文獻

[1]董澤豪，范丞，苗澤陽，等.基于LoRa技術的森林火災監測系統[J].防護林科技，2023（04）：72-75.

[2]陳靜.面向森林火災監測的無線傳感器網絡定位算法的研究[D].北京郵電大學，2015.

[3]朱博.基于多傳感器的飛機行李火災智能識別技術研究[D].中國民用航空飛行學院，2022.

[4]鄔馳宇.基于多傳感器融合與深度學習的目標檢測模型與算法的研究[D].電子科技大學，2023.

[5]梅雨翾.基于深度學習的森林火災檢測研究[D].南京林業大學，2023.

[6]沈有為.基于深度學習的森林火災檢測識別系統的研究及實現[D].南京信息工程大學，2023.

[7]張政.基于深度學習的煙霧山火定位與識別研究[D].華北電力大學，2023.

[8]劉芳.改進的蟻群聚類算法在森林火災預測中的應用研究[D].遼寧工程技術大學，2009.

[9]趙茹.基于Spark的層疊支持向量機研究[D].北方民族大學，2023.

[10]Mahmoud M A I.基于規則和火焰多特征融合的森林火災探測方法研究[D].東北林業大學，2020.