CN116386252A - 一种基于森林区域划分的可燃物监测方法 - Google Patents
一种基于森林区域划分的可燃物监测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116386252A CN116386252A CN202310380650.2A CN202310380650A CN116386252A CN 116386252 A CN116386252 A CN 116386252A CN 202310380650 A CN202310380650 A CN 202310380650A CN 116386252 A CN116386252 A CN 116386252A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fire
- area
- combustible
- fireproof
- point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 81
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 230000002265 prevention Effects 0.000 claims abstract description 54
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 38
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 33
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 29
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 238000012876 topography Methods 0.000 claims description 6
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims description 4
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 claims description 3
- 241000209504 Poaceae Species 0.000 claims description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000003864 humus Substances 0.000 claims description 3
- 239000003415 peat Substances 0.000 claims description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 2
- 230000007480 spreading Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000009931 harmful effect Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/005—Fire alarms; Alarms responsive to explosion for forest fires, e.g. detecting fires spread over a large or outdoors area
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
- Y02A40/10—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture
- Y02A40/28—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture specially adapted for farming
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Fire Alarms (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于森林区域划分的可燃物监测方法及系统,包括:获取森林区域内所有防火点信息,根据防火点信息将各个防火点划分为非易燃区域和易燃区域,并根据防火点的区域类型设定防火监测点;根据防火监测点实时获取森林区域内各个防火点是否存在火情,并根据火情信息生成生成第一信号,获取与该第一信号对应的防火点相邻的其他防火点内的可燃物参数以及环境参数;根据所述可燃物参数以及环境参数判断火情发生区域对其他防火点的影响参数;根据所述影响参数,确定其他防火点的可燃信息,并根据可燃信息生成第二信号。该发明可实时准确的监测森林火情,并根据起火点对周围防火点的可燃物等情况进行实时监测,以便确定更好的救火途径。
Description
技术领域
本发明属于森林防火监测技术领域,具体是一种基于森林区域划分的可燃物监测方法及系统。
背景技术
森林火灾是森林最危险的敌人,也是林业最可怕的灾害,它会给森林带来最有害,具有毁灭性的后果。而森林可燃物也是火灾传播的主要因素,可燃物是森林中一切可以燃烧的有机物质,,它的性质、大小、分布和数量的配置等,对林火发生、发展均有明显影响。一般我们在对可燃检测时,多是在未火灾发生时,通过一系列的检测设备,对可燃物的温湿度以及含水率进行检测,并通过得出的数据对森林火灾情况进行一定的预警。
但是在实际的过程中,一旦出现森林火灾,火灾会大范围的扩散,此时就依赖于消防灭火,但是实际火灾范围会快速扩大,但是目前森林防火火点的设定不准确,同时无法对火灾地点周边的环境进行实时分析,尤其是无法获取对周边可燃物的影响,从而导致救火地点或方式出现偏差,难以更加有效的扑灭或阻止火情扩散。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明目的是提供一种基于森林区域划分的可燃物监测方法及系统,可实时准确的监测森林火情,并根据起火点对周围防火点的可燃物等情况进行实时监测,以便确定更好的救火途径。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种基于森林区域划分的可燃物监测方法,包括:
获取森林区域内所有防火点信息,根据防火点信息将各个防火点划分为非易燃区域和易燃区域,并根据防火点的区域类型设定防火监测点;
根据防火监测点实时获取森林区域内各个防火点是否存在火情,并根据火情信息生成生成第一信号,所述第一信号包括火灾高风险信号和火灾低风险信号;
获取与该第一信号对应的防火点相邻的其他防火点内的可燃物参数以及环境参数;
根据所述可燃物参数以及环境参数判断火情发生区域对其他防火点的影响参数;
根据所述影响参数,确定其他防火点的可燃信息,并根据可燃信息生成第二信号。
进一步地,所述设定防火监测点方法如下:
将森林区域内划分为多个子区域,并将各个子区域设定为防火点;
获取森林区域内各个子区域的平均湿度以及子区域内植被覆盖面积,并获取森林区域内各个子区域相邻处植被最短间隔距离;
通过公式计算得到森林区域内子区域的分析系数,并将分析系数与分析系数阈值进行比较;
若子区域的分析系数超过分析系数阈值,则将对应子区域内标记为一级防火点区域,并设定为非易燃区域,若子区域的分析系数未超过分析系数阈值,则将对应子区域内标记为二级防火点区域,并设定为易燃区域;
根据所述防火点的区域类型设定防火监测点,其中所述二级防火点区域内防火监测点数量高于一级防火点区域。
进一步地,所述根据防火监测点实时获取森林区域内是否存在火情,并根据火情信息生成生成第一信号的方法如下:
获取到森林区域内各个防火监测点的实时环境温度以及实时环境温度的增长速度;
将森林区域内各个防火监测点的实时环境温度以及实时环境温度的增长速度分别与环境温度值阈值和温度增长速度阈值进行比较;
若森林区域内防火监测点的实时环境温度超过环境温度值阈值,且实时环境温度的增长速度超过温度增长速度阈值,则判定对应防火监测点的监测异常,生成火灾高风险信号;
若森林区域内防火监测点的实时环境温度未超过环境温度值阈值,或者实时环境温度的增长速度未超过温度增长速度阈值,则判定对应防火监测点的监测正常,生成火灾低风险信号。
进一步地,所述可燃物参数获取方式如下:
获取防火点内的可燃物及其种类;
根据可燃物种类将可燃物划分为一级可燃物、二级可燃物以及三级可燃物,其中,一级可燃物包括枯枝落叶层、枯枝倒树以及其地面枯草,二级可燃物包括植被树木以及林地草类,三级可燃物包括苔藓、地衣和腐殖质、泥炭;
根据待测防火点内的一级可燃物、二级可燃物以及三级可燃物的占比,确定第一参数;
获取枯枝落叶层温湿度,并将该温湿度与设定阈值相比较,得出温湿度增长率,确定第二参数;
根据第一参数以及第二参数结合,获取防火点内的可燃物参数。
进一步地,所述获取环境参数的方法如下:
获取防火点区域内环境风力参数,根据风力参数确定风力影响信号;
获取防火点区域的地形参数,根据地形参数确定地形影响信号;
根据风力影响信号以及地形影响信号确定对应防火点的影响参数。
进一步地,所述确定风力影响信号的方法如下:
获取防火点区域内的风力值以及风向改变频率,并将风力值以及风向改变频率分别与安全风力值阈值和安全风向改变频率阈值进行比较;
若防火点区域内风力值超过安全风力值阈值,或者风向改变频率超过安全风向改变频率阈值,则判定对应防火点存在在高风险影响,生成风力高风险信号,
若防火点区域内风力值未超过安全风力值阈值,且区域内风向改变频率也未超过风向改变频率阈值,则判定对应子区域环境存在低风险影响,生成风力低风险信息。
进一步地,所述确定地形影响信号的方法如下:
获取防火点区域的地势高度H1以及遮挡物参数,所述遮挡物参数包括遮挡物数量Q1以及面积S1,其中遮挡物包括溪流、裸露的岩石;
将多个相邻的防火点区域的地势高度以及遮挡物参数进行分别比较,并结合风力参数进行比较,其中,风力值记做F1;
以防火点区域与火情发生区域的边缘为分界线,当风力方向朝向待测防火点时,通过公式R=(H1×a1+Q1×b1+S1×C1)×F1/Fθ;
当风力方向背向待测防火点时R=(H1×a1+Q1×b1+S1×C1)×F1/Fθ;式中,a1、b1和c1均为固定数值的比例系数,且a1、b1和c1取值均大于零,R为地形影响参数,Fθ为风向与分界线之间的夹角。
本发明还提供了一种于森林区域划分的可燃物监测系统,包括服务器,该服务器连接有:
采集单元,用于获取森林区域内所有防火点信息,并根据防火点的区域类型设定防火监测点,并实时获取森林区域内各个防火点是否存在火情,其中,防火点的区域类型包括非易燃区域和易燃区域;
处理单元,用于根据火情信息生成生成第一信号,所述第一信号包括火灾高风险信号和火灾低风险信号;
环境采集模块,用于获取第一信号对应的防火监测点相邻的其他防火点内的可燃物参数以及环境参数;
影响判定模块,用于根据所述可燃物参数以及环境参数判断火情发生区域对其他防火点的影响参数;
风险确定模块,用于根据所述影响参数,确定其他防火点的可燃信息,并根据可燃信息生成第二信号。
进一步地,所述影响判定模块包括风力获取模块以及风力判定模块,所述风力获取模块用于获取防火点区域内环境风力参数,所述风力判定模块用于根据风力参数确定风力影响信号。
进一步地,所述影响判定模块还包括地形获取模块以及地形判定模块,所述地形获取模块用于获取防火点区域的地形参数,所述地形判定模块用于根据地形参数确定地形影响信号。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明中,通过将森林区域划分为多个防火点,并根据防火点内的植被覆盖率等因素设定非易燃区域和易燃区域,使得在森林防火过程中可增加对易燃区域进行排查频次,同时在发生火情时,快速判断火灾风险,并根据火灾对应的防火点区域相邻的防火点内可燃物参数、环境参数以及可燃物参数、环境参数的变化来判定对火情发生点对相邻防火点的影响,进而能够快速确定火灾扩散的途径,进而制定更加有效的灭火方式。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的整体系统框图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效,详细说明如后。
请参阅图1所示,一种基于森林区域划分的可燃物监测方法,包括:
S1、获取森林区域内所有防火点信息,根据防火点信息将各个防火点划分为非易燃区域和易燃区域,并根据防火点的区域类型设定防火监测点;
S2、根据防火监测点实时获取森林区域内各个防火点是否存在火情,并根据火情信息生成生成第一信号,所述第一信号包括火灾高风险信号和火灾低风险信号;
S3、获取与该第一信号对应的防火点相邻的其他防火点内的可燃物参数以及环境参数;
S4、根据所述可燃物参数以及环境参数判断火情发生区域对其他防火点的影响参数;
S5、根据所述影响参数,确定其他防火点的可燃信息,并根据可燃信息生成第二信号。
如上步骤S1-S5所述,在日常的火灾预防过程中,可将森林区域内划分为多个防火点,并根据防火点信息对各个防火点进行划分,具体可划分为非易燃区域和易燃区域,并在防火点内设置防火监测点,防火监测点包括多种传感器以及其他设备,其中,包括温湿度传感器、烟雾传感器、摄像部件、风力传感器、风向传感器等多种仪器,具体的其可以采用太阳能供电,并通过防火监测点对是否存在火情进行监测,出现火情时根据火情信息生成火灾高风险信号和火灾低风险信号,进而实现更为有效的灭火措施,如生成高风险信号时,则在当地消防警力的前提下,发生调度信息,从相邻的消防部门同步调度警力,以便提高灭火能力,避免出现救援延后的情况,而出现低风险信号时,则可直接使用当地消防,无需调用其他地区的消防部门,这与常规的出现火情时,当地消防部门前往救援判断火势后,再作出调度信息,是明显具备更好的时效性。另外,在火情发生后,可根据火情发生后,会根据火情对应的防火点,检测与其相邻的防火点内的可燃物参数以及环境参数,并根据上述参数确定相邻的防火点的可燃信息,并生成第二信号,其中发出第二信号可以理解为根据其他防火点的可燃等级,发出指示信号,后期消防救援时可以根据可燃等级的高低,能够更好的确定救火方案,优先针对可燃等级高的区域,降低火情蔓延的速度,实现火情的有效控制,具体的降低蔓延速度可以是清除边界可燃物等方式,在此就不再做具体的赘述。
在一个较佳的实施例中,所述设定防火监测点方法如下:
将森林区域内划分为多个子区域,并将各个子区域设定为防火点;
获取森林区域内各个子区域的平均湿度以及子区域内植被覆盖面积,并获取森林区域内各个子区域相邻处植被最短间隔距离;
通过公式计算得到森林区域内子区域的分析系数,并将分析系数与分析系数阈值进行比较;
若子区域的分析系数超过分析系数阈值,则将对应子区域内标记为一级防火点区域,并设定为非易燃区域,若子区域的分析系数未超过分析系数阈值,则将对应子区域内标记为二级防火点区域,并设定为易燃区域;
根据所述防火点的区域类型设定防火监测点,其中所述二级防火点区域内防火监测点数量高于一级防火点区域。
如上步骤所示,由于森林面积一般较大,因此在实际的监测过程中,可以将森林划分为多个子区域,即划分成多个防火点,且根据每个防火点内的平均湿度以及植被覆盖面积,以及各个防火点相邻处的植被最短间隔距离,通过对应的公式即可计算各个防火点的分析系数,并将分析系数与预设的分析系数阈值进行比较,若分析系数高于分析系数阈值,则设定为非易燃区域,而低于分析系数阈值,则设定易燃区域,并根据区域类型来设置防火监测点数量,从而实现易燃区域防火监测点多,监测频率大的目的。
具体的,森林区域内划分为i个子区域,i为大于1的自然数,平均湿度以及子区域内植被覆盖面积分别标记为SCi和MJi,各个子区域相邻处植被最短间隔距离标记为JGi,分析系数的计算公式为:Xi为获取到森林区域内子区域的分析系数,其中,a1、a2以及a3均为预设比例系数,且a1>a2>a3>0;β为误差修正因子,取值为1.023。
其中,系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值,便于后续比较,关于系数的大小,取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的系数;只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可,后续公式中同理。
在一个较佳的实施例中,所述根据防火监测点实时获取森林区域内是否存在火情,并根据火情信息生成生成第一信号的方法如下:
获取到森林区域内各个防火监测点的实时环境温度以及实时环境温度的增长速度;
将森林区域内各个防火监测点的实时环境温度以及实时环境温度的增长速度分别与环境温度值阈值和温度增长速度阈值进行比较;
若森林区域内防火监测点的实时环境温度超过环境温度值阈值,且实时环境温度的增长速度超过温度增长速度阈值,则判定对应防火监测点的监测异常,生成火灾高风险信号;
若森林区域内防火监测点的实时环境温度未超过环境温度值阈值,或者实时环境温度的增长速度未超过温度增长速度阈值,则判定对应防火监测点的监测正常,生成火灾低风险信号。
如上步骤所示,当发生火灾时,根据火灾的大小以及扩散速度,会导致各个防火监测点的实时环境温度发生变化,当温度超过预设的环境温度阈值时,且实时环境温度的增长速度超过预设的温度增长速度阈值时,则表明火灾的影响较大,其中,实时环境温度以及温度增长速度,是根据整个防火区内的所有防火监测点的平均值,因此当某个区域出现火情时,能够实时的监控到,而常规的受季节性环境影响的温度变化情况,由于温度变化率小,反而不会出现误报的情况。当然上述阈值的设置也会根据季节的不同进行调整,如夏天高温天气,其整体温度的阈值会高于春秋季节。另外当实时环境温度以及实时环境温度的增长速度均为超过设定的阈值时,则表面火灾的程度小。具体的上述所设定的阈值,应该分为多个阈值,具体可以为第一阈值、第二阈值,其中超过第一阈值,未到达第二阈值,可以视为低风险信号,超过第二阈值,可以视为高风险信号,以便于更好的区分火灾低风险信号以及火灾高风险信号。
在一个较佳的实施例中,所述可燃物参数获取方式如下:
获取防火点内的可燃物及其种类;
根据可燃物种类将可燃物划分为一级可燃物、二级可燃物以及三级可燃物,其中,一级可燃物包括枯枝落叶层、枯枝倒树以及其地面枯草,二级可燃物包括植被树木以及林地草类,三级可燃物包括苔藓、地衣和腐殖质、泥炭;
根据待测防火点内的一级可燃物、二级可燃物以及三级可燃物的占比,确定第一参数;
获取枯枝落叶层温湿度,并将该温湿度与设定阈值相比较,得出温湿度增长率,确定第二参数;
根据第一参数以及第二参数结合,获取防火点内的可燃物参数。
如上所述,根据防火点内的可燃物种类的占比,初步判断出防火点内的第一参数,其中第一参数越大则表面该防火点内的可燃因素多,其中,第一参数的计算方式为(aiXi+biYi+ciZi)/D,其中Xi、Yi以及Zi分别为一级可燃物、二级可燃物以及三级可燃物的面积,D为可燃物总面积,ai、bi、ci分别为预设比例系数,且ai>bi>ci>0。然后对枯枝落叶层的温湿度进行实时监控,并将其与设定阈值相比较,然后得出温湿度的增长率,即第二参数,利用第一参数乘以第二参数,即可快速获取防火点内的可燃物参数,最后将各个防护点内的可燃物参数进行比较,即可直观的确定哪个防火点可燃物参数高,便于及时的应对。
在一个较佳的实施例中,所述获取环境参数的方法如下:
获取防火点区域内环境风力参数,根据风力参数确定风力影响信号;
获取防火点区域的地形参数,根据地形参数确定地形影响信号;
根据风力影响信号以及地形影响信号确定对应防火点的影响参数。
如上所述,根据防火点区域内的风力影响信号数以及地形影响信号,能够确定对应防火点受火灾影响的参数,进而能够根据外部影响参数确定火情对其他防火点的影响,以便根据该影响,针对性的对周边防火点进行保护。
具体的,确定风力影响信号的方法如下:
获取防火点区域内的风力值以及风向改变频率,并将风力值以及风向改变频率分别与安全风力值阈值和安全风向改变频率阈值进行比较;
若防火点区域内风力值超过安全风力值阈值,或者风向改变频率超过安全风向改变频率阈值,则判定对应防火点存在在高风险影响,生成风力高风险信号;
若防火点区域内风力值未超过安全风力值阈值,且区域内风向改变频率也未超过风向改变频率阈值,则判定对应子区域环境存在低风险影响,生成风力低风险信息。
上述步骤中,是通过风力值以及风向改变的频率,实时判断防火点的风险,当风力值以及改变频率均在设定的阈值内时,则防火点内的整体风险交底,若超过阈值时,则存在高风险影响,具体的风向改变频率低意味着,风向较为稳定,即火情对周边防火点的影响主要依赖于可燃物以及地形的影响,而当风向改变频率高则意味着风向不稳定,对周边防火点的影响较大,当其超过阈值时,根据其改变的频率,即风向主要在哪个方向,则以该方向下游防护点风险程度更高。
更为具体的,确定地形影响信号的方法如下:
获取防火点区域的地势高度H1以及遮挡物参数,所述遮挡物参数包括遮挡物数量Q1以及面积S1,其中遮挡物包括溪流、裸露的岩石;
将多个相邻的防火点区域的地势高度以及遮挡物参数进行分别比较,并结合风力参数进行比较,其中,风力值记做F1;
以防火点区域与火情发生区域的边缘为分界线,当风力方向朝向待测防火点时,通过公式R=(H1×a1+Q1×b1+S1×C1)×F1/Fθ;
当风力方向背向待测防火点时R=(H1×a1+Q1×b1+S1×C1)×F1/Fθ;式中,a1、b1和c1均为固定数值的比例系数,且a1、b1和c1取值均大于零,R为地形影响参数,Fθ为风向与分界线之间的夹角。
如上所示,在发生火灾时,对周围防火点的影响不仅取决于可燃物等参数,还受到地形的影响,尤其是当周围防火点内部遮挡物多时,会大幅度的阻碍火情发展,如防护区内有横穿的溪流以及较多的裸露岩石,由于其上可燃物很少,甚至是抑燃因素较多,因此能够起到阻碍火情发展的效果,且当不同的风向时,地形影响的参数也会不同,因此在实际的判断过程中,本申请中充分考虑风向的影响,判断地形对防火点的影响,进一步的提高火情发展判断的准确性。
本发明还提供了一种于森林区域划分的可燃物监测系统,包括服务器,该服务器连接有:
采集单元,用于获取森林区域内所有防火点信息,并根据防火点的区域类型设定防火监测点,并实时获取森林区域内各个防火点是否存在火情,其中,防火点的区域类型包括非易燃区域和易燃区域;
处理单元,用于根据火情信息生成生成第一信号,所述第一信号包括火灾高风险信号和火灾低风险信号;
环境采集模块,用于获取第一信号对应的防火监测点相邻的其他防火点内的可燃物参数以及环境参数;
影响判定模块,用于根据所述可燃物参数以及环境参数判断火情发生区域对其他防火点的影响参数;
风险确定模块,用于根据所述影响参数,确定其他防火点的可燃信息,并根据可燃信息生成第二信号。
其中,采集单元、环境采集模块可以是可以是采集设备,处理单元、影响判定模块、风险确定模块均可以是具有运算处理功能的计算机处理装置。
进一步地,所述影响判定模块包括风力获取模块以及风力判定模块,所述风力获取模块用于获取防火点区域内环境风力参数,所述风力判定模块用于根据风力参数确定风力影响信号。
需要说明的是风力获取模块至少包括了风力传感器、风向传感器等元器件,其中,风力传感器的布设可以是在每个防火点选择位置进行安装。而风力判定模块可以是具有运算能力的计算机或处理器。
进一步地,所述影响判定模块还包括地形获取模块以及地形判定模块,所述地形获取模块用于获取防火点区域的地形参数,所述地形判定模块用于根据地形参数确定地形影响信号,其中,地形获取模块可以是具备图像采集单元的设备,而地形判定模块同样可以是具有运算能力的计算机或处理器。
如上所述,通过采集单元将森林区域内划分为多个防火点,并根据防火点信息对各个防火点进行划分,具体可划分为非易燃区域和易燃区域,并在防火点内设置防火监测点,并通过处理单元判定是否出现火情,另外,根据环境采集模块获取周围防火点的可燃物参数以及环境参数,利用影响判定模块判断各个防火点受火情的影响参数,最终由风险确定模块确定其他防火点受影响的信息,进而使得能够根据实际的火情,制定更为合理的灭火计划。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,虽然本发明已以较佳实施例揭示如上,然而并非用以限定本发明,任何本领域技术人员,在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简介修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (10)
1.一种基于森林区域划分的可燃物监测方法,其特征在于,包括:
获取森林区域内所有防火点信息,根据防火点信息将各个防火点划分为非易燃区域和易燃区域,并根据防火点的区域类型设定防火监测点;
根据防火监测点实时获取森林区域内各个防火点是否存在火情,并根据火情信息生成生成第一信号,所述第一信号包括火灾高风险信号和火灾低风险信号;
获取与该第一信号对应的防火点相邻的其他防火点内的可燃物参数以及环境参数;
根据所述可燃物参数以及环境参数判断火情发生区域对其他防火点的影响参数;
根据所述影响参数,确定其他防火点的可燃信息,并根据可燃信息生成第二信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于森林区域划分的可燃物监测方法,其特征在于,所述设定防火监测点方法如下:
将森林区域内划分为多个子区域,并将各个子区域设定为防火点;
获取森林区域内各个子区域的平均湿度以及子区域内植被覆盖面积,并获取森林区域内各个子区域相邻处植被最短间隔距离;
通过公式计算得到森林区域内子区域的分析系数,并将分析系数与分析系数阈值进行比较;
若子区域的分析系数超过分析系数阈值,则将对应子区域内标记为一级防火点区域,并设定为非易燃区域,若子区域的分析系数未超过分析系数阈值,则将对应子区域内标记为二级防火点区域,并设定为易燃区域;
根据所述防火点的区域类型设定防火监测点,其中所述二级防火点区域内防火监测点数量高于一级防火点区域。
3.根据权利要求1所述的一种基于森林区域划分的可燃物监测方法,其特征在于,所述根据防火监测点实时获取森林区域内是否存在火情,并根据火情信息生成生成第一信号的方法如下:
获取到森林区域内各个防火监测点的实时环境温度以及实时环境温度的增长速度;
将森林区域内各个防火监测点的实时环境温度以及实时环境温度的增长速度分别与环境温度值阈值和温度增长速度阈值进行比较;
若森林区域内防火监测点的实时环境温度超过环境温度值阈值,且实时环境温度的增长速度超过温度增长速度阈值,则判定对应防火监测点的监测异常,生成火灾高风险信号;
若森林区域内防火监测点的实时环境温度未超过环境温度值阈值,或者实时环境温度的增长速度未超过温度增长速度阈值,则判定对应防火监测点的监测正常,生成火灾低风险信号。
4.根据权利要求1所述的一种基于森林区域划分的可燃物监测方法,其特征在于,所述可燃物参数获取方式如下:
获取防火点内的可燃物及其种类;
根据可燃物种类将可燃物划分为一级可燃物、二级可燃物以及三级可燃物,其中,一级可燃物包括枯枝落叶层、枯枝倒树以及其地面枯草,二级可燃物包括植被树木以及林地草类,三级可燃物包括苔藓、地衣和腐殖质、泥炭;
根据待测防火点内的一级可燃物、二级可燃物以及三级可燃物的占比,确定第一参数;
获取枯枝落叶层温湿度,并将该温湿度与设定阈值相比较,得出温湿度增长率,确定第二参数;
根据第一参数以及第二参数结合,获取防火点内的可燃物参数。
5.根据权利要求1所述的一种基于森林区域划分的可燃物监测方法,其特征在于,所述获取环境参数的方法如下:
获取防火点区域内环境风力参数,根据风力参数确定风力影响信号;
获取防火点区域的地形参数,根据地形参数确定地形影响信号;
根据风力影响信号以及地形影响信号确定对应防火点的影响参数。
6.根据权利要求5所述的一种基于森林区域划分的可燃物监测方法,其特征在于,所述确定风力影响信号的方法如下:
获取防火点区域内的风力值以及风向改变频率,并将风力值以及风向改变频率分别与安全风力值阈值和安全风向改变频率阈值进行比较;
若防火点区域内风力值超过安全风力值阈值,或者风向改变频率超过安全风向改变频率阈值,则判定对应防火点存在在高风险影响,生成风力高风险信号,
若防火点区域内风力值未超过安全风力值阈值,且区域内风向改变频率也未超过风向改变频率阈值,则判定对应子区域环境存在低风险影响,生成风力低风险信息。
7.根据权利要求5所述的一种基于森林区域划分的可燃物监测方法,其特征在于,所述确定地形影响信号的方法如下:
获取防火点区域的地势高度H1以及遮挡物参数,所述遮挡物参数包括遮挡物数量Q1以及面积S1,其中遮挡物包括溪流、裸露的岩石;
将多个相邻的防火点区域的地势高度以及遮挡物参数进行分别比较,并结合风力参数进行比较,其中,风力值记做F1;
以防火点区域与火情发生区域的边缘为分界线,当风力方向朝向待测防火点时,通过公式R=(H1×a1+Q1×b1+S1×C1)×F1/Fθ;
当风力方向背向待测防火点时R=(H1×a1+Q1×b1+S1×C1)×F1/Fθ;式中,a1、b1和c1均为固定数值的比例系数,且a1、b1和c1取值均大于零,R为地形影响参数,Fθ为风向与分界线之间的夹角。
8.一种基于森林区域划分的可燃物监测系统,包括服务器,其特征在于,该服务器连接有:
采集单元,用于获取森林区域内所有防火点信息,并根据防火点的区域类型设定防火监测点,并实时获取森林区域内各个防火点是否存在火情,其中,防火点的区域类型包括非易燃区域和易燃区域;
处理单元,用于根据火情信息生成生成第一信号,所述第一信号包括火灾高风险信号和火灾低风险信号;
环境采集模块,用于获取第一信号对应的防火监测点相邻的其他防火点内的可燃物参数以及环境参数;
影响判定模块,用于根据所述可燃物参数以及环境参数判断火情发生区域对其他防火点的影响参数;
风险确定模块,用于根据所述影响参数,确定其他防火点的可燃信息,并根据可燃信息生成第二信号。
9.根据权利要求8所述的一种基于森林区域划分的可燃物监测系统,其特征在于,所述影响判定模块包括风力获取模块以及风力判定模块,所述风力获取模块用于获取防火点区域内环境风力参数,所述风力判定模块用于根据风力参数确定风力影响信号。
10.根据权利要求8所述的一种基于森林区域划分的可燃物监测系统,其特征在于,所述影响判定模块还包括地形获取模块以及地形判定模块,所述地形获取模块用于获取防火点区域的地形参数,所述地形判定模块用于根据地形参数确定地形影响信号。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310380650.2A CN116386252B (zh) | 2023-04-11 | 2023-04-11 | 一种基于森林区域划分的可燃物监测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310380650.2A CN116386252B (zh) | 2023-04-11 | 2023-04-11 | 一种基于森林区域划分的可燃物监测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116386252A true CN116386252A (zh) | 2023-07-04 |
CN116386252B CN116386252B (zh) | 2024-04-02 |
Family
ID=86963125
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310380650.2A Active CN116386252B (zh) | 2023-04-11 | 2023-04-11 | 一种基于森林区域划分的可燃物监测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116386252B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117455111A (zh) * | 2023-11-01 | 2024-01-26 | 山东华安消防科技有限公司 | 一种基于数据分析的消火栓安装智能选址系统 |
CN117783453A (zh) * | 2024-02-27 | 2024-03-29 | 杨凌职业技术学院 | 一种林业防火用实时监测系统 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105070001A (zh) * | 2015-07-13 | 2015-11-18 | 中国林业科学研究院资源信息研究所 | 一种基于巡护终端的森林火险动态预测方法 |
CN110390789A (zh) * | 2019-08-21 | 2019-10-29 | 深圳云感物联网科技有限公司 | 基于大数据的森林防火数据分析系统 |
CN113989641A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-01-28 | 南京林业大学 | 一种基于人工智能的森林火灾在线监测预警管理系统 |
CN114005237A (zh) * | 2021-10-30 | 2022-02-01 | 南京林业大学 | 一种基于热成像分析技术的林火识别方法、设备及计算机存储介质 |
WO2022104736A1 (zh) * | 2020-11-20 | 2022-05-27 | 周连惠 | 一种管理林业资源的方法和系统 |
CN114781169A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-07-22 | 武汉大学 | 一种基于元胞自动机的森林火灾蔓延模拟方法 |
-
2023
- 2023-04-11 CN CN202310380650.2A patent/CN116386252B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105070001A (zh) * | 2015-07-13 | 2015-11-18 | 中国林业科学研究院资源信息研究所 | 一种基于巡护终端的森林火险动态预测方法 |
CN110390789A (zh) * | 2019-08-21 | 2019-10-29 | 深圳云感物联网科技有限公司 | 基于大数据的森林防火数据分析系统 |
WO2022104736A1 (zh) * | 2020-11-20 | 2022-05-27 | 周连惠 | 一种管理林业资源的方法和系统 |
CN113989641A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-01-28 | 南京林业大学 | 一种基于人工智能的森林火灾在线监测预警管理系统 |
CN114005237A (zh) * | 2021-10-30 | 2022-02-01 | 南京林业大学 | 一种基于热成像分析技术的林火识别方法、设备及计算机存储介质 |
CN114781169A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-07-22 | 武汉大学 | 一种基于元胞自动机的森林火灾蔓延模拟方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
任晓莉;: "基于ZigBee的森林火灾监测设计", 电子设计工程, no. 22 * |
任晓莉;: "基于ZigBee的森林火灾监测设计", 电子设计工程, no. 22, 20 November 2012 (2012-11-20) * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117455111A (zh) * | 2023-11-01 | 2024-01-26 | 山东华安消防科技有限公司 | 一种基于数据分析的消火栓安装智能选址系统 |
CN117783453A (zh) * | 2024-02-27 | 2024-03-29 | 杨凌职业技术学院 | 一种林业防火用实时监测系统 |
CN117783453B (zh) * | 2024-02-27 | 2024-05-10 | 杨凌职业技术学院 | 一种林业防火用实时监测系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116386252B (zh) | 2024-04-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Cruz et al. | Development and testing of models for predicting crown fire rate of spread in conifer forest stands | |
Fernandes et al. | A review of prescribed burning effectiveness in fire hazard reduction | |
CN116386252B (zh) | 一种基于森林区域划分的可燃物监测方法 | |
Ju | Study on fire risk and disaster reducing factors of cotton logistics warehouse based on event and fault tree analysis | |
Viedma et al. | Landscape structural features control fire size in a Mediterranean forested area of central Spain | |
CN116246407A (zh) | 一种基于人工智能的农林区域火灾预警监管系统 | |
Tian et al. | Changes in forest fire danger for south-western China in the 21st century | |
CN116612598B (zh) | 一种基于物联网的多点监控式森林防火监测系统 | |
Pearce | The 2017 Port Hills wildfires—A window into New Zealand’s fire future | |
CN105160412A (zh) | 一种评估输电线路山火故障跳闸概率的方法 | |
CN110766685A (zh) | 一种基于遥感数据云检测的输电线路山火监测方法及系统 | |
CN113989641A (zh) | 一种基于人工智能的森林火灾在线监测预警管理系统 | |
CN107274108B (zh) | 山火预测下电网灭火装备静态博弈部署方法及系统 | |
CN116011824A (zh) | 一种基于大数据的林业防火巡检监测预警系统 | |
CN116307739A (zh) | 一种森林防火智能监测预警系统 | |
KR20230083842A (ko) | 설비 보호를 위한 산불확산 감시 시스템 및 방법 | |
CN106909918B (zh) | 基于输电线路沿线卫星图像的山火危险性辨识方法 | |
Fernandes | Upscaling the estimation of surface-fire rate of spread in maritime pine (Pinus pinaster Ait.) forest | |
Keeton et al. | Chapter 13 Climate Variability, Climate Change, and Western Wildfire with Implications for the Urban–Wildland Interface | |
CN212433913U (zh) | 一种基于无线mesh网络用于森林火灾的救援系统 | |
Liu et al. | Modeling the early warning of grassland fire risk based on fuzzy logic in Xilingol, Inner Mongolia | |
Beck et al. | Fire ecology and management | |
Liu et al. | Wildfire risk assessment of transmission-line corridors based on logistic regression | |
CN117197680B (zh) | 基于多源卫星数据的输配电森林火灾监控方法、监控装置 | |
Chen et al. | Study on risk assessment of trans-regional transmission lines tripping disaster induced by wildfire |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |