CN116013018A - 一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及气象分析技术领域，更具体地，涉及一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法及系统。该方案包括进行地理信息采集，并获得待监测区域的范围和气象信息，设置采集需求；根据地理信息采集和气象信息，进行最优的平台配置位置和无人机续航需求设置；根据无人机配置和平台配置获取在线监视信息，进行格点化处理，生成格点参数；根据格点参数进行变化率分析，获得未来时刻火情预测信息；根据火情预测信息结合待监测区域的范围，进行实时的对应位置的火情展示。该方案通过设置多条件分时化的指标分析，进行平台配置位置和无人机参数的最优化配置，完成最优平台数量、位置选择和无人机配置选择，实时分析周期数据变化率，预估未来火情。

Description

一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法及系统

技术领域

本发明涉及气象分析技术领域，更具体地，涉及一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法及系统。

背景技术

林火发生是一个极其复杂的自然现象，它涉及的因素许多，有其自然属性，又有其社会属性。自然属性中有可燃物的类型及其分布状况、地形地貌分布状况、气象因子等等；而其社会因素中可包含经济、社会发展状况、认识水平、生活习惯等等。因此，从一定意义上讲，森林火灾的发生是必然、绝对的，不发生是暂时、相对的。近几十年来，由于工业化进程加快，森林中人类的活动影响加剧，森林火灾发生的危险性提高，防御和控制森林火灾越来越受到重视。

在本发明技术之前，现有技术虽然已经开始通过无人机探测进行部分区域的森林防火方式的配置，但是具体的防火过程如何有效设置无人机探测的具体方案，才能在保障快速发现和或者火情的同时，降低配置成本，快速预计林火事故，已经成为一个难以解决的综合性问题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法及系统，通过设置多条件分时化的指标分析，进行平台配置位置和无人机参数的最优化配置，完成最优的平台数量、位置选择和无人机配置选择，实时分析单个分析周期数据变化率，在线预估未来火情。

根据本发明实施例第一方面，提供一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法。

在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法包括：

进行地理信息采集，并获得待监测区域的范围和气象信息，设置采集需求；

根据地理信息采集和气象信息，进行最优的平台配置位置和无人机续航需求设置；

获取所述无人机续航需求和采集需求，进行无人机配置；

根据无人机配置和平台配置获取在线监视信息，进行格点化处理，生成格点参数；

根据所述格点参数进行变化率分析，获得未来时刻火情预测信息；

根据所述火情预测信息结合待监测区域的范围，进行实时的对应位置的火情展示。

在一个或多个实施例中，优选地，所述进行地理信息采集，并获得待监测区域的范围和气象信息，设置采集需求，具体包括：

设置待监测区域的范围，并设置对应监测区域的范围对应的采集需求；

在所述待监测区域的范围内，通过地理信息系统进行地理分布数据的采集；

在所述待监测区域的范围内，通过数字高程模型，进行对应的每个地理位置的海拔坐标的提取；

根据网络信息提取对应位置的气象数据，作为气象信息。

在一个或多个实施例中，优选地，所述根据地理信息采集和气象信息，进行最优的平台配置位置和无人机续航需求设置，具体包括：

获取当前监测区域的范围，设置若干种平台和无人机配置方案，并根据确定对应区域的单位空间成本，利用第一计算公式计算平台建设成本；

根据采集需求确定单个无人机需要配置的传感器的成本，作为单个无人机传感成本，并利用第二计算公式计算所述无人机成本；

设置每个平台和无人机配置方案中不同的行驶路径，提取对应的原始飞行距离，并利用第三计算公式计算平台之间换算飞行距离；

利用第四计算公式获得每个平台和无人机配置方案中的综合建设成本；

将所述平台和无人机配置方案中不满足第五计算公式的方案排除，作为第一步方案；

将所述第一步方案中不满足第六计算公式的方案排查，作为约束集合；

根据所述约束集合，利用第七计算公式获得平台最优配置数量和无人机最优配置数量；

所述第一计算公式为：

P＝C×Cs+J+T×D

其中，P为所述平台建设成本，C为储能容量，Cs为储能配置费用，J为平台配套基础设备费用，T为停机空间，D为单位空间成本；

所述第二计算公式为：

W＝G+Cd×C

其中，W为所述无人机成本，G为单个无人机传感成本，Cd为单位无人机单位储能容量的成本；

所述第三计算公式为：

H＝(1+Y)×(1+f_h×r_h)×(1+f_w×p_w)×h_p×H₀

其中，H为所述平台之间换算飞行距离，Y为保守预留裕度，f_h为线路火灾换线风险概率，r_h为绕行路径增加系数，f_w为大风阻力系数，p_w为大风概率，h_p为高程变化影响系数，H₀为原始飞行距离；

所述第四计算公式为：

B＝P×S₁+W×S₂

其中，B为所述综合建设成本，S₁为平台建设数量，S₂为无人机配置数量；所述第五计算公式为：

max(H)<F

其中，F为无人机单次飞行距离；

所述第六计算公式为：

T₁+T₂<T_MIN

其中，T_MIN为最低巡航周期，T₁为无人机充电时间，T₂为无人机单次巡航时间；

所述第七计算公式为：

{S₁₀，S₂₀}＝arg min(B)，{S₁，S₂}∈A

其中，S₁₀为平台最优配置数量，S₂₀为所述无人机最优配置数量，arg min(B)为提取综合建设成本时刻的平台数量和无人机数量的函数，A为约束集合。

在一个或多个实施例中，优选地，所述获取所述无人机续航需求和采集需求，进行无人机配置，具体包括：

获取无人机续航需求和采集需求，明确单台无人机的最低配置；

自动进行无人机最低配置的设置，形成无人机最优配置数量个无人机。

在一个或多个实施例中，优选地，所述根据无人机配置和平台配置获取在线监视信息，进行格点化处理，生成格点参数，具体包括：

根据所述平台最优配置数量和所述无人机最优配置数量完成无人机和平台的布置；

自动开始在线的信息监视，获得每个时刻对应的方位信息、回波信息、速度、姿态和形状；

根据具体的采集对应位置形成在线监视信息；

对所述在线监视信息格点化处理，形成格点参数。

在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述格点参数进行变化率分析，获得未来时刻火情预测信息，具体包括：

设置一个格点参数火场报警数据库；

获取格点参数，提取每个格点位置的提取信息；

判断每个格点位置是否存在与格点参数火场报警数据库中相似度高于预设定值的格点参数，若存在则认为已经处于危险状态，否则生成尚需预测判别命令；

在出现所述尚需预测判别命令后，对每个格点位置的中的方位信息、回波信息、速度、姿态和形状利用多项式拟合生成若干个预测函数；

利用所述预测函数进行预测性预估，生成未来格点参数；

判断每个格点位置是否存在与格点参数火场报警数据库中相似度高于预设定值的所述未来格点参数，若存在则认为已经处于报警状态，否则认为无风险；

将所述报警状态和所述危险状态结合所述每个格点位置，形成所述火情预测信息。

在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述火情预测信息结合待监测区域的范围，进行实时的对应位置的火情展示，具体包括：

获取所述火情预测信息，逐一在森林火场对应的地理位置进行标记，形成标记后地图；

将所述标记后地图，在显示器上显示，结合待监测区域的范围进行实时的对应位置的火情展示。

根据本发明实施例第二方面，提供一种基于无人机探测的森林防火预警分析系统。

在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于无人机探测的森林防火预警分析系统包括：

信息采集模块，用于进行地理信息采集，并获得待监测区域的范围和气象信息，设置采集需求；

平台分析模块，用于根据地理信息采集和气象信息，进行最优的平台配置位置和无人机续航需求设置；

无人机配置模块，用于获取所述无人机续航需求和采集需求，进行无人机配置；

信息提取模块，用于根据无人机配置和平台配置获取在线监视信息，进行格点化处理，生成格点参数；

仿真预测模块，用于根据所述格点参数进行变化率分析，获得未来时刻火情预测信息；

虚拟展示模块，用于根据所述火情预测信息结合待监测区域的范围，进行实时的对应位置的火情展示。

根据本发明实施例第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。

根据本发明实施例第四方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明方案中，通过无人机配置参数与平台配置之间的经济最优化，完成实时的平台配置参数设置，实现低成本，高收益的无人机探测。

本发明方案在，通过对于单个无人机监测周期内的变化率分析，在线预估未来状态，并展示实现火场的动态虚拟展示，为未来火灾控制提供有效数据。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法的流程图。

图2是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法中的进行地理信息采集，并获得待监测区域的范围和气象信息，设置采集需求的流程图。

图3是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法中的根据地理信息采集和气象信息，进行最优的平台配置位置和无人机续航需求设置的流程图。

图4是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法中的获取所述无人机续航需求和采集需求，进行无人机配置的流程图。

图5是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法中的根据无人机配置和平台配置获取在线监视信息，进行格点化处理，生成格点参数的流程图。

图6是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法中的根据所述格点参数进行变化率分析，获得未来时刻火情预测信息的流程图。

图7是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法中的根据所述火情预测信息结合待监测区域的范围，进行实时的对应位置的火情展示的流程图。

图8是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析系统的结构图。

图9是本发明一个实施例中一种电子设备的结构图。

具体实施方式

在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

林火发生是一个极其复杂的自然现象，它涉及的因素许多，有其自然属性，又有其社会属性。自然属性中有可燃物的类型及其分布状况、地形地貌分布状况、气象因子等等；而其社会因素中可包含经济、社会发展状况、认识水平、生活习惯等等。因此，从一定意义上讲，森林火灾的发生是必然、绝对的，不发生是暂时、相对的。近几十年来，由于工业化进程加快，森林中人类的活动影响加剧，森林火灾发生的危险性提高，防御和控制森林火灾越来越受到重视。

在本发明技术之前，现有技术虽然已经开始通过无人机探测进行部分区域的森林防火方式的配置，但是具体的防火过程如何有效设置无人机探测的具体方案，才能在保障快速发现和或者火情的同时，降低配置成本，快速预计林火事故，已经成为一个难以解决的综合性问题。

本发明实施例中，提供了一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法及系统。该方案通过设置多条件分时化的指标分析，进行平台配置位置和无人机参数的最优化配置，完成最优的平台数量、位置选择和无人机配置选择，实时分析单个分析周期数据变化率，在线预估未来火情。

根据本发明实施例第一方面，提供一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法。

图1是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法的流程图。

在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法包括：

S101、进行地理信息采集，并获得待监测区域的范围和气象信息，设置采集需求；

S102、根据地理信息采集和气象信息，进行最优的平台配置位置和无人机续航需求设置；

S103、获取所述无人机续航需求和采集需求，进行无人机配置；

S104、根据无人机配置和平台配置获取在线监视信息，进行格点化处理，生成格点参数；

S105、根据所述格点参数进行变化率分析，获得未来时刻火情预测信息；

S106、根据所述火情预测信息结合待监测区域的范围，进行实时的对应位置的火情展示。

在本发明实施例中，为了考虑如何进行无人机飞行平台和无人机配置之间的权衡，能够完成全部信息采集为约束条件，结合对于不同配置无人机的价格，不同数量的飞行平台价格，进行综合的建设费用评估，获知最优的配置方案，并根据对应配置方案获取的采集信息，进行未来状态火情预测分析，获知信息并进行在线的孪生展示，实现高效、在线、低成本的火情分析展示。

图2是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法中的进行地理信息采集，并获得待监测区域的范围和气象信息，设置采集需求的流程图。

如图2所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述进行地理信息采集，并获得待监测区域的范围和气象信息，设置采集需求，具体包括：

S201、设置待监测区域的范围，并设置对应监测区域的范围对应的采集需求；

S202、在所述待监测区域的范围内，通过地理信息系统进行地理分布数据的采集；

S203、在所述待监测区域的范围内，通过数字高程模型，进行对应的每个地理位置的海拔坐标的提取；

S204、根据网络信息提取对应位置的气象数据，作为气象信息。

本发明实施例中，设置对应监测区域的范围对应的采集需求，主要是确定具体需要监测的内容，进而通过地理信息系统和数字高程模型进行具体的信息采集，地理信息系统(G I S，Geographi c I nformat ion System)有时又称为“地学信息系统”，是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。数字高程模型(DEM，Digita l E levat ion Mode l)，是指采用高斯投影定义经纬平面域，在规则矩形格网。

图3是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法中的根据地理信息采集和气象信息，进行最优的平台配置位置和无人机续航需求设置的流程图。

如图3所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述根据地理信息采集和气象信息，进行最优的平台配置位置和无人机续航需求设置，具体包括：

S301、获取当前监测区域的范围，设置若干种平台和无人机配置方案，并根据确定对应区域的单位空间成本，利用第一计算公式计算平台建设成本；

S302、根据采集需求确定单个无人机需要配置的传感器的成本，作为单个无人机传感成本，并利用第二计算公式计算所述无人机成本；

S303、设置每个平台和无人机配置方案中不同的行驶路径，提取对应的原始飞行距离，并利用第三计算公式计算平台之间换算飞行距离；

S304、利用第四计算公式获得每个平台和无人机配置方案中的综合建设成本；

S305、将所述平台和无人机配置方案中不满足第五计算公式的方案排除，作为第一步方案；

S306、将所述第一步方案中不满足第六计算公式的方案排查，作为约束集合；

S307、根据所述约束集合，利用第七计算公式获得平台最优配置数量和无人机最优配置数量；

所述第一计算公式为：

P＝C×Cs+J+T×D

其中，P为所述平台建设成本，C为储能容量，Cs为储能配置费用，J为平台配套基础设备费用，T为停机空间，D为单位空间成本；

所述第二计算公式为：

W＝G+Cd×C

其中，W为所述无人机成本，G为单个无人机传感成本，Cd为单位无人机单位储能容量的成本；

所述第三计算公式为：

H＝(1+Y)×(1+f_h×r_h)×(1+f_w×p_w)×h_p×H₀

其中，H为所述平台之间换算飞行距离，Y为保守预留裕度，f_h为线路火灾换线风险概率，r_h为绕行路径增加系数，f_w为大风阻力系数，p_w为大风概率，h_p为高程变化影响系数，H₀为原始飞行距离；

所述第四计算公式为：

B＝P×S₁+W×S₂

其中，B为所述综合建设成本，S₁为平台建设数量，S₂为无人机配置数量；所述第五计算公式为：

max(H)<F

其中，F为无人机单次飞行距离；

所述第六计算公式为：

T₁+T₂<T_MIN

其中，T_MIN为最低巡航周期，T₁为无人机充电时间，T₂为无人机单次巡航时间；

所述第七计算公式为：

{S₁₀，S₂₀}＝arg min(B)，{S₁，S₂}∈A

其中，S₁₀为平台最优配置数量，S₂₀为所述无人机最优配置数量，arg min(B)为提取综合建设成本时刻的平台数量和无人机数量的函数，A为约束集合。

在本发明实施例中，根据所述地理信息采集和气象信息，进行最优的平台配置位置和无人机续航需求设置，首先，遍历全部可以设置的配置方案，在每个配置方案中不单设置了具体的平台还设置了对应的无人机，但是设置过程相对粗略，其目的是为了确定对应可能设置的平台位置和无人机的蓄电量，进而确定续航，根据续航和蓄电量进行巡航线路的布置，进而将巡航能够在无人机续航范围内，同时每次起飞的时间间隔能够满足采集需求为约束，进行最优的经济的布设，实现对于的最优建设方案的实时布设和调整。

图4是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法中的获取所述无人机续航需求和采集需求，进行无人机配置的流程图。

如图4所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述获取所述无人机续航需求和采集需求，进行无人机配置，具体包括：

S401、获取无人机续航需求和采集需求，明确单台无人机的最低配置；

S402、自动进行无人机最低配置的设置，形成无人机最优配置数量个无人机。

在本发明实施例中，最优的平台配置位置和无人机续航需求设置，首先需要确定最终的平台最优配置数量和无人机最优配置数量，进而根据此进行详细的设置，形成用于后续数据采集和分析的无人机，进而利用这些无人机完成后续的监测。

图5是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法中的根据无人机配置和平台配置获取在线监视信息，进行格点化处理，生成格点参数的流程图。

如图5所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述根据无人机配置和平台配置获取在线监视信息，进行格点化处理，生成格点参数，具体包括：

S501、根据所述平台最优配置数量和所述无人机最优配置数量完成无人机和平台的布置；

S502、自动开始在线的信息监视，获得每个时刻对应的方位信息、回波信息、速度、姿态和形状；

S503、根据具体的采集对应位置形成在线监视信息；

S504、对所述在线监视信息格点化处理，形成格点参数。

在本发明实施例中，根据无人机配置和平台配置获取在线监视信息，进行格点化处理，生成格点参数，格点参数时为了进行下一步的在线的数据分析和预测的原始数据，通过机载三维全波形激光雷达进行数据采集，机载三维全波形激光雷达是一种以面阵或者机械扫描的方式发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束)，然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息。

图6是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法中的根据所述格点参数进行变化率分析，获得未来时刻火情预测信息的流程图。

如图6所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述格点参数进行变化率分析，获得未来时刻火情预测信息，具体包括：

S601、设置一个格点参数火场报警数据库；

S602、获取格点参数，提取每个格点位置的提取信息；

S603、判断每个格点位置是否存在与格点参数火场报警数据库中相似度高于预设定值的格点参数，若存在则认为已经处于危险状态，否则生成尚需预测判别命令；

S604、在出现所述尚需预测判别命令后，对每个格点位置的中的方位信息、回波信息、速度、姿态和形状利用多项式拟合生成若干个预测函数；

S605、利用所述预测函数进行预测性预估，生成未来格点参数；

S606、判断每个格点位置是否存在与格点参数火场报警数据库中相似度高于预设定值的所述未来格点参数，若存在则认为已经处于报警状态，否则认为无风险；

S607、将所述报警状态和所述危险状态结合所述每个格点位置，形成所述火情预测信息。

在本发明实施例中，根据所述格点参数进行变化率分析，获得未来时刻火情预测信息，这个过程中首选需要设置格点参数火场报警数据库，这个数据库根据仿真预测获得，进而进行了两段式的分析，第一段是分析了当前的一个周期内是否存在火情，第二段是分析了如果对于格点参数进行未来状态的预估后，形成一个未来格点参数，进而完成报警状态分析，形成是否有分析的数据。

图7是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法中的根据所述火情预测信息结合待监测区域的范围，进行实时的对应位置的火情展示的流程图。

如图7所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述火情预测信息结合待监测区域的范围，进行实时的对应位置的火情展示，具体包括：

S701、获取所述火情预测信息，逐一在森林火场对应的地理位置进行标记，形成标记后地图；

S702、将所述标记后地图，在显示器上显示，结合待监测区域的范围进行实时的对应位置的火情展示。

在本发明实施例中，根据所述火情预测信息结合待监测区域的范围，进行实时的对应位置的火情展示，展示过程主要是形成一个利用显示结合地理位置的展示方式。

根据本发明实施例第二方面，提供一种基于无人机探测的森林防火预警分析系统。

图8是本发明一个实施例的一种基于无人机探测的森林防火预警分析系统的结构图。

在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于无人机探测的森林防火预警分析系统包括：

信息采集模块801，用于进行地理信息采集，并获得待监测区域的范围和气象信息，设置采集需求；

平台分析模块802，用于根据地理信息采集和气象信息，进行最优的平台配置位置和无人机续航需求设置；

无人机配置模块803，用于获取所述无人机续航需求和采集需求，进行无人机配置；

信息提取模块804，用于根据无人机配置和平台配置获取在线监视信息，进行格点化处理，生成格点参数；

仿真预测模块805，用于根据所述格点参数进行变化率分析，获得未来时刻火情预测信息；

虚拟展示模块806，用于根据所述火情预测信息结合待监测区域的范围，进行实时的对应位置的火情展示。

在本发明实施例中，通过一系列的模块化设计，实现一个适用于不同结构下的系统，该系统能够通过采集、分析和控制，实现闭环的、可靠的、高效的执行。

根据本发明实施例第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。

根据本发明实施例第四方面，提供一种电子设备。图9是本发明一个实施例中一种电子设备的结构图。图9所示的电子设备为通用基于无人机探测的森林防火预警分析装置。参照图9，所述电子设备可以是智能手机、平板电脑等设备。电子设备900包括处理器901和存储器902。其中，处理器901与存储器902电性连接。

处理器901是电子设备900的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或调用存储在存储器902内的计算机程序，以及调用存储在存储器902内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。

在本实施例中，电子设备900中的处理器901会按照如下的步骤，将一个或一个以上的计算机程序的进程对应的指令加载到存储器902中，并由处理器901来运行存储在存储器902中的计算机程序，从而实现各种功能，例如：进行地理信息采集，并获得待监测区域的范围和气象信息，设置采集需求；根据地理信息采集和气象信息，进行最优的平台配置位置和无人机续航需求设置；获取所述无人机续航需求和采集需求，进行无人机配置；根据无人机配置和平台配置获取在线监视信息，进行格点化处理，生成格点参数；根据所述格点参数进行变化率分析，获得未来时刻火情预测信息；根据所述火情预测信息结合待监测区域的范围，进行实时的对应位置的火情展示。

在某些实施方式中，电子设备900还可以包括：显示器903、射频电路904、音频电路905、无线保真模块906以及电源907。其中，其中，显示器903、射频电路904、音频电路905、无线保真模块906以及电源907分别与处理器901电性连接。

所述显示器903可以用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示器903可以包括显示面板，在某些实施方式中，可以采用液晶显示器(LCD，Li qu i d Crystal Di sp l ay)、或者有机发光二极管(OLED，Organ i c Li ght-Emitt i ng Di ode)等形式来配置显示面板。

所述射频电路904可以用于收发射频信号，以通过无线通信与网络设备或其他电子设备建立无线通讯，与网络设备或其他电子设备之间收发信号。

所述音频电路905可以用于通过扬声器、传声器提供用户与电子设备之间的音频接口。

所述无线保真模块906可以用于短距离无线传输，可以帮助用户收发电子邮件、浏览网站和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。

所述电源907可以用于给电子设备900的各个部件供电。在一些实施例中，电源907可以通过电源管理系统与处理器901逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管图9中未示出，电子设备900还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明方案中，通过无人机配置参数与平台配置之间的经济最优化，完成实时的平台配置参数设置，实现低成本，高收益的无人机探测。

本发明方案在，通过对于单个无人机监测周期内的变化率分析，在线预估未来状态，并展示实现火场的动态虚拟展示，为未来火灾控制提供有效数据。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法，其特征在于，该方法包括：

进行地理信息采集，并获得待监测区域的范围和气象信息，设置采集需求；

根据地理信息采集和气象信息，进行最优的平台配置位置和无人机续航需求设置；

获取所述无人机续航需求和采集需求，进行无人机配置；

根据无人机配置和平台配置获取在线监视信息，进行格点化处理，生成格点参数；

根据所述格点参数进行变化率分析，获得未来时刻火情预测信息；

根据所述火情预测信息结合待监测区域的范围，进行实时的对应位置的火情展示。

2.如权利要求1所述的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法，其特征在于，所述进行地理信息采集，并获得待监测区域的范围和气象信息，设置采集需求，具体包括：

设置待监测区域的范围，并设置对应监测区域的范围对应的采集需求；

在所述待监测区域的范围内，通过地理信息系统进行地理分布数据的采集；

在所述待监测区域的范围内，通过数字高程模型，进行对应的每个地理位置的海拔坐标的提取；

根据网络信息提取对应位置的气象数据，作为气象信息。

3.如权利要求1所述的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法，其特征在于，所述根据地理信息采集和气象信息，进行最优的平台配置位置和无人机续航需求设置，具体包括：

获取当前监测区域的范围，设置若干种平台和无人机配置方案，并根据确定对应区域的单位空间成本，利用第一计算公式计算平台建设成本；

根据采集需求确定单个无人机需要配置的传感器的成本，作为单个无人机传感成本，并利用第二计算公式计算所述无人机成本；

设置每个平台和无人机配置方案中不同的行驶路径，提取对应的原始飞行距离，并利用第三计算公式计算平台之间换算飞行距离；

利用第四计算公式获得每个平台和无人机配置方案中的综合建设成本；

将所述平台和无人机配置方案中不满足第五计算公式的方案排除，作为第一步方案；

将所述第一步方案中不满足第六计算公式的方案排查，作为约束集合；

根据所述约束集合，利用第七计算公式获得平台最优配置数量和无人机最优配置数量；

所述第一计算公式为：

P＝C×Cs+J+T×D

其中，P为所述平台建设成本，C为储能容量，Cs为储能配置费用，J为平台配套基础设备费用，T为停机空间，D为单位空间成本；

所述第二计算公式为：

W＝G+Cd×C

其中，W为所述无人机成本，G为单个无人机传感成本，Cd为单位无人机单位储能容量的成本；

所述第三计算公式为：

H＝(1+Y)×(1+f_h×r_h)×(1+f_w×p_w)×h_p×H₀

其中，H为所述平台之间换算飞行距离，Y为保守预留裕度，f_h为线路火灾换线风险概率，r_h为绕行路径增加系数，f_w为大风阻力系数，p_w为大风概率，h_p为高程变化影响系数，H₀为原始飞行距离；

所述第四计算公式为：

B＝P×S₁+W×S₂

其中，B为所述综合建设成本，S₁为平台建设数量，S₂为无人机配置数量；

所述第五计算公式为：

max(H)<F

其中，F为无人机单次飞行距离；

所述第六计算公式为：

T₁+T₂<T_MIN

其中，T_MIN为最低巡航周期，T₁为无人机充电时间，T₂为无人机单次巡航时间；

所述第七计算公式为：

{S₁₀，S₂₀}＝arg min(B)，{S₁，S₂}∈A

其中，S₁₀为平台最优配置数量，S₂₀为所述无人机最优配置数量，arg min(B)为提取综合建设成本时刻的平台数量和无人机数量的函数，A为约束集合。

4.如权利要求3所述的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法，其特征在于，所述获取所述无人机续航需求和采集需求，进行无人机配置，具体包括：

获取无人机续航需求和采集需求，明确单台无人机的最低配置；

自动进行无人机最低配置的设置，形成无人机最优配置数量个无人机。

5.如权利要求3所述的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法，其特征在于，所述根据无人机配置和平台配置获取在线监视信息，进行格点化处理，生成格点参数，具体包括：

根据所述平台最优配置数量和所述无人机最优配置数量完成无人机和平台的布置；

自动开始在线的信息监视，获得每个时刻对应的方位信息、回波信息、速度、姿态和形状；

根据具体的采集对应位置形成在线监视信息；

对所述在线监视信息格点化处理，形成格点参数。

6.如权利要求1所述的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法，其特征在于，所述根据所述格点参数进行变化率分析，获得未来时刻火情预测信息，具体包括：

设置一个格点参数火场报警数据库；

获取格点参数，提取每个格点位置的提取信息；

判断每个格点位置是否存在与格点参数火场报警数据库中相似度高于预设定值的格点参数，若存在则认为已经处于危险状态，否则生成尚需预测判别命令；

在出现所述尚需预测判别命令后，对每个格点位置的中的方位信息、回波信息、速度、姿态和形状利用多项式拟合生成若干个预测函数；

利用所述预测函数进行预测性预估，生成未来格点参数；

判断每个格点位置是否存在与格点参数火场报警数据库中相似度高于预设定值的所述未来格点参数，若存在则认为已经处于报警状态，否则认为无风险；

将所述报警状态和所述危险状态结合所述每个格点位置，形成所述火情预测信息。

7.如权利要求1所述的一种基于无人机探测的森林防火预警分析方法，其特征在于，所述根据所述火情预测信息结合待监测区域的范围，进行实时的对应位置的火情展示，具体包括：

获取所述火情预测信息，逐一在森林火场对应的地理位置进行标记，形成标记后地图；

将所述标记后地图，在显示器上显示，结合待监测区域的范围进行实时的对应位置的火情展示。

8.一种基于无人机探测的森林防火预警分析系统，其特征在于，该系统用于实施如权利要求1-7中任一项所述的方法，该系统包括：

信息采集模块，用于进行地理信息采集，并获得待监测区域的范围和气象信息，设置采集需求；

平台分析模块，用于根据地理信息采集和气象信息，进行最优的平台配置位置和无人机续航需求设置；

无人机配置模块，用于获取所述无人机续航需求和采集需求，进行无人机配置；

信息提取模块，用于根据无人机配置和平台配置获取在线监视信息，进行格点化处理，生成格点参数；

仿真预测模块，用于根据所述格点参数进行变化率分析，获得未来时刻火情预测信息；

虚拟展示模块，用于根据所述火情预测信息结合待监测区域的范围，进行实时的对应位置的火情展示。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

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