CN117152893B - 一种森林防灾方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及森林管护技术领域，具体为一种森林防灾方法及系统，包括以下步骤：应用深度学习算法与遥感技术，对森林中的热源、温度、湿度数据进行实时收集与分析，通过卷积神经网络识别森林中的异常温度分布，生成实时森林火险指数报告。本发明中，通过整合深度学习与遥感技术，可以实时捕获森林中的各种关键参数，大大提高了火灾早期预警的准确性，利用智能传感器网络和支持向量机方法对土壤水分与温度进行实时监测，使得对火险的评估更加全面，通过应用复杂的数据分析和挖掘技术，如K‑means聚类和决策树，确保了综合灾害风险评估的全面性与深度，整合时间序列分析与多维数据分析，使得预警与响应更加及时，减少了因延迟导致的损失。
Description
技术领域
本发明涉及森林管护技术领域，尤其涉及一种森林防灾方法及系统。
背景技术
森林管护是研究保护、管理和可持续利用森林资源的学科领域。它涵盖了一系列的知识和技术，旨在维护森林的生态功能、促进经济发展，以及满足社会需求。森林防灾方法是森林管护技术领域的一部分，它致力于研究和开发预防和减轻森林灾害的方法和策略。这些方法旨在保护森林生态系统的健康、维护生物多样性，并降低由火灾、虫害、疾病等自然和人为因素引起的灾害风险。
森林防灾方法的主要目的是预测和防控潜在的灾害，减少破坏和损失，并最大程度地保护森林资源。通过采取适当的措施，如火线隔离带的建立、病虫害监测与防治、及时的森林管理和干预等，可以减少灾害发生的可能性，提高森林生态系统的抵御能力。
在现有森林防灾方法中，传统的森林防灾方法往往依赖于非实时、非持续的数据源，这大大限制了预警的及时性。这些方法很少考虑土壤的状况，而土壤的水分和温度是火灾发生和蔓延的重要因素。在数据处理和分析方面，传统方法通常采用简单的统计手段，缺乏深度和宽度，导致决策信息的片面性。此外，这些方法往往没有整合各种数据源和算法，使得整体评估缺乏系统性和连贯性。而且，因为缺乏及时的预警机制，一旦灾害发生，响应速度往往受到限制，增大了损失的风险。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种森林防灾方法及系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种森林防灾方法，包括以下步骤：
S1：应用深度学习算法与遥感技术，对森林中的热源、温度、湿度数据进行实时收集与分析，通过卷积神经网络识别森林中的异常温度分布，生成实时森林火险指数报告；
S2：基于所述实时森林火险指数报告，利用智能传感器网络和支持向量机方法，对森林土壤水分含量、温度环境参数进行实时监测与数据分析，生成土壤水分实时监测报告；
S3：结合所述土壤水分实时监测报告，利用地理信息系统与K-means聚类算法，进行森林内灾害风险的综合评估，生成综合灾害风险评估报告；
S4：基于综合灾害风险评估报告，应用生物多样性指标与复杂网络分析方法，对森林生态系统的抵御能力进行深度评估，生成森林生态系统抵御能力评估报告；
S5：结合所述森林生态系统抵御能力评估报告，利用智能无线传感器网络技术与时间序列分析，对森林环境参数进行实时监测，并通过自回归移动平均模型预警潜在的灾害风险，生成环境监测与预警系统报告；
S6：基于所述环境监测与预警系统报告，运用多维数据分析技术与决策树算法，对环境参数进行数据挖掘与模式识别，生成森林防灾决策支持方案。
作为本发明的进一步方案，应用深度学习算法与遥感技术，对森林中的热源、温度、湿度数据进行实时收集与分析，通过卷积神经网络识别森林中的异常温度分布，生成实时森林火险指数报告的步骤具体为：
S101：使用遥感图像技术，收集森林中包括热源、温度、湿度的环境数据，生成森林环境实时数据集；
S102：基于所述森林环境实时数据集，采用卷积神经网络结构，通过U-Net模型，处理图像数据，标识出异常温度区域，得到森林异常温度识别图；
S103：基于所述森林异常温度识别图，利用Max-Pooling层减少特征数量并提高模型鲁棒性，从中找出火灾风险，生成实时森林火险指数图；
S104：结合GIS技术，对所述实时森林火险指数图进行地理编码，得到地理编码火险指数图。
作为本发明的进一步方案，基于所述实时森林火险指数报告，利用智能传感器网络和支持向量机方法，对森林土壤水分含量、温度环境参数进行实时监测与数据分析，生成土壤水分实时监测报告的步骤具体为：
S201：利用电容式土壤水分传感器和地温计，收集土壤水分和温度数据，生成土壤实时监测数据；
S202：基于土壤实时监测数据，运用支持向量机方法，通过径向基函数，对数据进行非线性回归分析，生成土壤参数分析报告；
S203：利用主成分分析方法，对所述土壤参数分析报告中的多维数据进行降维处理，提取主要影响因子，得到土壤主要影响因子报告；
S204：基于所述土壤主要影响因子报告，运用聚类算法识别土壤水分的空间分布特征，生成土壤水分空间分布图。
作为本发明的进一步方案，结合所述土壤水分实时监测报告，利用地理信息系统与K-means聚类算法，进行森林内灾害风险的综合评估，生成综合灾害风险评估报告的步骤具体为：
S301：利用GIS技术对森林地理信息进行整合，得到森林地理信息数据库；
S302：在森林地理信息数据库中，应用K-means聚类算法，利用Elbow方法确定最佳聚类数量，对风险进行分类聚合，生成综合灾害风险评估图；
S303：运用DBSCAN算法，对所述综合灾害风险评估图中的异常风险点进行识别，得到异常风险点报告；
S304：基于所述异常风险点报告，利用热力图方法，对风险点进行可视化表示，生成风险热力图。
作为本发明的进一步方案，基于综合灾害风险评估报告，应用生物多样性指标与复杂网络分析方法，对森林生态系统的抵御能力进行深度评估，生成森林生态系统抵御能力评估报告的步骤具体为：
S401：利用生物多样性指标，对森林中的物种种类、数量及其分布进行分析，得到物种分布详细报告；
S402：基于所述物种分布详细报告，运用复杂网络分析方法，通过社群检测算法，对生态系统是否有鲁棒的组织构造进行探索，生成生态系统结构分析报告；
S403：基于所述生态系统结构分析报告，汇总分析物种分布和生态系统结构，评估森林生态系统的抵御灾害能力，产出森林生态系统抵御能力评估报告；
S404：根据评估结果，指导优化森林资源管理，形成优化森林资源管理方案。
作为本发明的进一步方案，结合所述森林生态系统抵御能力评估报告，利用智能无线传感器网络技术与时间序列分析，对森林环境参数进行实时监测，并通过自回归移动平均模型预警潜在的灾害风险，生成环境监测与预警系统报告的步骤具体为：
S501：利用智能无线传感器网络技术，收集森林环境参数的实时数据，得到森林环境实时监测数据；
S502：采用时间序列分析方法，对所述森林环境实时监测数据进行长期趋势和季节性模式的分析，生成环境参数时间序列报告；
S503：运用自回归移动平均模型，结合所述环境参数时间序列报告预测未来环境参数的趋势，得到灾害风险预警报告；
S504：根据灾害风险预警报告，建立应急响应机制，并优化森林灾害预警系统，形成优化森林灾害预警系统方案。
作为本发明的进一步方案，基于所述环境监测与预警系统报告，运用多维数据分析技术与决策树算法，对环境参数进行数据挖掘与模式识别，生成森林防灾决策支持方案的步骤具体为：
S601：利用多维数据分析技术，采用主成分分析或因子分析，对不同维度环境参数进行挖掘和整理，得到挖掘整理后的环境参数报告；
S602：基于挖掘整理后的环境参数报告，利用CART决策树算法，对环境参数进行模式识别，并找出对森林灾害产生影响的可能因素，生成环境参数影响因素报告；
S603：结合所述环境参数影响因素报告，编制森林灾害的防范措施，构建森林防灾决策支持方案；
S604：实施所述森林防灾决策支持方案，定期审核结果，形成森林防灾决策优化方案。
一种森林防灾系统用于执行上述森林防灾方法，所述森林防灾系统是由生态指标分析模块、生态抵御力评估模块、环境实时监测模块、环境风险预警模块、决策支持生成模块组成。
作为本发明的进一步方案，所述生态指标分析模块采用生物多样性指标和复杂网络分析方法，从综合灾害风险评估报告中提取和分析生物指标信息，生成生物指标分析结果；
所述生态抵御力评估模块基于生物指标分析结果，评估每个指标在森林生态系统的抵御能力中的贡献度，进而生成森林生态系统的抵御力评估报告；
所述环境实时监测模块基于森林生态系统抵御力评估报告，使用智能无线传感器网络技术，对森林环境进行实时数据采集和监测，获取实时监测数据；
所述环境风险预警模块基于实时监测数据，运用自回归移动平均模型和时间序列分析进行环境预警与风险评估，生成环境监测与预警系统报告；
所述决策支持生成模块基于环境监测与预警系统报告，运用多维数据分析技术和决策树算法，对环境参数进行数据挖掘和模式识别，生成防灾决策支持方案。
作为本发明的进一步方案，所述生态指标分析模块包括生物指标提取子模块、复杂网络分析子模块、生物指标关联性分析子模块、关键指标筛选子模块；
所述生态抵御力评估模块包括指标贡献度评估子模块、整体抵御力评估子模块、抵御力报告生成子模块；
所述环境实时监测模块包括无线传感器布设子模块、实时数据采集子模块、环境数据监测子模块；
所述环境风险预警模块包括环境数据序列化子模块、风险评估模型构建子模块、风险预警生成子模块；
所述决策支持生成模块包括多维数据分析子模块、模式识别子模块、防灾决策支持方案生成子模块。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过整合深度学习与遥感技术，可以实时捕获森林中的各种关键参数，大大提高了火灾早期预警的准确性。利用智能传感器网络和支持向量机方法对土壤水分与温度进行实时监测，使得对火险的评估更加全面，不仅仅局限于表面的温度和湿度。通过应用复杂的数据分析和挖掘技术，如K-means聚类和决策树，确保了综合灾害风险评估的全面性与深度，为决策者提供了更完备的信息。整合时间序列分析与多维数据分析，使得预警与响应更加及时，减少了因延迟导致的损失。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图；
图2为本发明的S1细化流程图；
图3为本发明的S2细化流程图；
图4为本发明的S3细化流程图；
图5为本发明的S4细化流程图；
图6为本发明的S5细化流程图；
图7为本发明的S6细化流程图；
图8为本发明的系统框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种森林防灾方法，包括以下步骤：
S1：应用深度学习算法与遥感技术，对森林中的热源、温度、湿度数据进行实时收集与分析，通过卷积神经网络识别森林中的异常温度分布，生成实时森林火险指数报告；
S2：基于实时森林火险指数报告，利用智能传感器网络和支持向量机方法，对森林土壤水分含量、温度环境参数进行实时监测与数据分析，生成土壤水分实时监测报告；
S3：结合土壤水分实时监测报告，利用地理信息系统与K-means聚类算法，进行森林内灾害风险的综合评估，生成综合灾害风险评估报告；
S4：基于综合灾害风险评估报告，应用生物多样性指标与复杂网络分析方法，对森林生态系统的抵御能力进行深度评估，生成森林生态系统抵御能力评估报告；
S5：结合森林生态系统抵御能力评估报告，利用智能无线传感器网络技术与时间序列分析，对森林环境参数进行实时监测，并通过自回归移动平均模型预警潜在的灾害风险，生成环境监测与预警系统报告；
S6：基于环境监测与预警系统报告，运用多维数据分析技术与决策树算法，对环境参数进行数据挖掘与模式识别，生成森林防灾决策支持方案。
通过应用深度学习算法、遥感技术和智能传感器网络等技术手段，实时收集、监测和分析森林中的热源、温度、湿度和土壤水分等参数，以及森林火险指数和灾害风险等数据。这可以帮助快速发现异常情况和可能的灾害风险，并及时采取措施进行预警和防范。
通过地理信息系统和聚类算法，对森林内的灾害风险进行综合评估，结合生物多样性指标和复杂网络分析方法，对森林生态系统的抵御能力进行深度评估。通过生成综合灾害风险评估报告和森林生态系统抵御能力评估报告，可以全面了解森林的风险程度和生态系统的健康状况，为制定相应的防灾措施提供科学依据。
利用智能无线传感器网络和时间序列分析，对森林环境参数进行实时监测，并利用自回归移动平均模型进行预警，识别可能的灾害风险。这有助于提前发现火灾、病虫害等潜在的灾害，采取及时的应急措施，减少灾害的损失。
通过多维数据分析技术和决策树算法，对环境参数进行数据挖掘和模式识别，找出可能影响森林灾害的因素，为森林防灾决策提供支持。生成森林防灾决策支持方案可以指导森林资源管理，优化防灾措施，提高灾害防范的效果。
请参阅图2，应用深度学习算法与遥感技术，对森林中的热源、温度、湿度数据进行实时收集与分析，通过卷积神经网络识别森林中的异常温度分布，生成实时森林火险指数报告的步骤具体为：
S101：使用遥感图像技术，收集森林中包括热源、温度、湿度的环境数据，生成森林环境实时数据集；
S102：基于森林环境实时数据集，采用卷积神经网络结构，通过U-Net模型，处理图像数据，标识出异常温度区域，得到森林异常温度识别图；
S103：基于森林异常温度识别图，利用Max-Pooling层减少特征数量并提高模型鲁棒性，从中找出火灾风险，生成实时森林火险指数图；
S104：结合GIS技术，对实时森林火险指数图进行地理编码，得到地理编码火险指数图。
首先，通过实时收集森林中的热源、温度、湿度数据，并利用深度学习算法对这些数据进行处理，可以快速而准确地识别出异常温度分布。这有助于及早发现潜在的火灾点，提前采取相应的防火措施，减少火灾风险。
其次，通过生成实时森林火险指数报告，可以提供决策者和相关部门关于火灾风险的直观信息。这样可以帮助他们及时制定有效的应急预案和防火策略，提高火灾应对和灾害管理的能力。
此外，应用地理信息系统技术对火灾风险指数图进行地理编码，可以清晰地展示不同区域火灾风险的空间分布。这有助于指导森林管理者在资源分配和预防措施上的决策，优化火灾防控的效果。
请参阅图3，基于实时森林火险指数报告，利用智能传感器网络和支持向量机方法，对森林土壤水分含量、温度环境参数进行实时监测与数据分析，生成土壤水分实时监测报告的步骤具体为：
S201：利用电容式土壤水分传感器和地温计，收集土壤水分和温度数据，生成土壤实时监测数据；
S202：基于土壤实时监测数据，运用支持向量机方法，通过径向基函数，对数据进行非线性回归分析，生成土壤参数分析报告；
S203：利用主成分分析方法，对土壤参数分析报告中的多维数据进行降维处理，提取主要影响因子，得到土壤主要影响因子报告；
S204：基于土壤主要影响因子报告，运用聚类算法识别土壤水分的空间分布特征，生成土壤水分空间分布图。
首先，通过实时监测土壤水分含量和温度环境参数，能够及时获取关键的环境信息，有助于准确评估土壤的湿度状况和温度分布。这对于预测火灾的潜在风险非常重要，可以帮助相关部门和森林管理者更早地发现土壤干燥的地区，及时采取相应的灾害防范措施。
其次，通过支持向量机等方法对土壤参数进行分析和建模，可以识别出对土壤水分和温度影响较大的因素。这有助于深入理解土壤水分的变化规律，并能够提供参考，供决策者制定相应的防灾策略和管理措施。
此外，通过主成分分析和聚类算法的运用，可以分析土壤水分和温度的空间分布特征。这有助于揭示不同地区土壤的特征和差异，为灾害防范提供更精细化的指导和决策依据。
请参阅图4，结合土壤水分实时监测报告，利用地理信息系统与K-means聚类算法，进行森林内灾害风险的综合评估，生成综合灾害风险评估报告的步骤具体为：
S301：利用GIS技术对森林地理信息进行整合，得到森林地理信息数据库；
S302：在森林地理信息数据库中，应用K-means聚类算法，利用Elbow方法确定最佳聚类数量，对风险进行分类聚合，生成综合灾害风险评估图；
S303：运用DBSCAN算法，对综合灾害风险评估图中的异常风险点进行识别，得到异常风险点报告；
S304：基于异常风险点报告，利用热力图方法，对风险点进行可视化表示，生成风险热力图。
首先，通过整合土壤水分实时监测报告和地理信息系统，可以充分利用多源数据，全面了解森林内的地理特征和土壤水分状况。这有助于准确评估灾害风险，并为灾害管理提供更全面的基础信息。
其次，应用K-means聚类算法对风险进行分类聚合，能够将森林内的不同区域划分为具有相似风险特征的簇群，有助于灾害风险的空间识别和分析。这样可以提供灵活而有效的工具，帮助决策者更好地理解和解读森林内的灾害风险分布情况。
此外，利用DBSCAN算法对综合评估图中的异常风险点进行识别，可以快速发现风险较高的区域。通过生成异常风险点报告，决策者可以有针对性地采取措施，加强对这些区域的监测和管理，降低灾害风险。
最后，利用热力图方法将风险点进行可视化表示，能够直观地展示灾害风险的空间分布密度。这样可以帮助决策者更清晰地认识到不同区域的风险程度，优化资源分配和应急预案制定，提高对灾害的应对能力。
请参阅图5，基于综合灾害风险评估报告，应用生物多样性指标与复杂网络分析方法，对森林生态系统的抵御能力进行深度评估，生成森林生态系统抵御能力评估报告的步骤具体为：
S401：利用生物多样性指标，对森林中的物种种类、数量及其分布进行分析，得到物种分布详细报告；
S402：基于物种分布详细报告，运用复杂网络分析方法，通过社群检测算法，对生态系统是否有鲁棒的组织构造进行探索，生成生态系统结构分析报告；
S403：基于生态系统结构分析报告，汇总分析物种分布和生态系统结构，评估森林生态系统的抵御灾害能力，产出森林生态系统抵御能力评估报告；
S404：根据评估结果，指导优化森林资源管理，形成优化森林资源管理方案。
首先，通过利用生物多样性指标分析森林中的物种分布情况，可以全面了解生态系统内的多样性和物种数量。这有助于评估生态系统的稳定性和适应能力，以及对灾害的响应能力。通过详细的物种分布报告，可以直观地了解各物种的分布范围和群落结构，为后续评估提供关键数据。
其次，利用复杂网络分析方法，特别是社群检测算法，可以探索和分析森林生态系统的结构和相互关系。这种分析可以揭示生态网络的组织结构、物种间的相互作用关系以及关键物种的重要性。通过生态系统结构分析报告，可以深入研究生态系统的复杂性和稳定性，为评估抵御能力奠定基础。
此外，综合物种分布和生态系统结构分析，评估森林生态系统的抵御灾害能力，可以提供关于生态系统的整体健康状况和弹性的评估。这有助于了解森林生态系统在面对各种灾害事件时的抵御能力，包括自然灾害和人为干扰。
请参阅图6，结合森林生态系统抵御能力评估报告，利用智能无线传感器网络技术与时间序列分析，对森林环境参数进行实时监测，并通过自回归移动平均模型预警潜在的灾害风险，生成环境监测与预警系统报告的步骤具体为：
S501：利用智能无线传感器网络技术，收集森林环境参数的实时数据，得到森林环境实时监测数据；
S502：采用时间序列分析方法，对森林环境实时监测数据进行长期趋势和季节性模式的分析，生成环境参数时间序列报告；
S503：运用自回归移动平均模型，结合环境参数时间序列报告预测未来环境参数的趋势，得到灾害风险预警报告；
S504：根据灾害风险预警报告，建立应急响应机制，并优化森林灾害预警系统，形成优化森林灾害预警系统方案。
首先，实时监测森林环境参数能够提供准确、及时的数据。通过智能无线传感器网络技术，可以迅速收集和传输环境参数数据，实现对森林内各个区域的监测。这有助于及时发现环境异常变化，如气候变化、降雨量增加等，提供对灾害风险的预警。
其次，利用时间序列分析方法对监测数据进行分析能够揭示环境参数的变化趋势和周期性规律。通过生成环境参数时间序列报告，可以更全面地了解森林环境的长期变化趋势，预测未来可能出现的灾害风险。这种分析可以帮助决策者更好地理解环境变化，做出相应的决策和应对措施。
此外，结合自回归移动平均模型进行灾害风险预警，可以提前识别潜在的灾害风险。通过预测未来环境参数的趋势，可以发现可能导致灾害的异常情况，并及时采取应急措施。这样可以降低灾害发生的概率，减少对森林生态系统的损害，并保护生物多样性和环境健康。
请参阅图7，基于环境监测与预警系统报告，运用多维数据分析技术与决策树算法，对环境参数进行数据挖掘与模式识别，生成森林防灾决策支持方案的步骤具体为：
S601：利用多维数据分析技术，采用主成分分析或因子分析，对不同维度环境参数进行挖掘和整理，得到挖掘整理后的环境参数报告；
S602：基于挖掘整理后的环境参数报告，利用CART决策树算法，对环境参数进行模式识别，并找出对森林灾害产生影响的可能因素，生成环境参数影响因素报告；
S603：结合环境参数影响因素报告，编制森林灾害的防范措施，构建森林防灾决策支持方案；
S604：实施森林防灾决策支持方案，定期审核结果，形成森林防灾决策优化方案。
首先，通过多维数据分析技术的应用，可以从大量的环境参数中提取出关键的特征和因素，帮助我们更好地理解森林灾害与环境参数之间的关系。这有助于揭示潜在的影响因素和模式，提供深入的洞察力，在制定决策支持方案时具备更全面和准确的基础。
其次，决策树算法的使用能够识别出对森林灾害产生影响的可能因素，并通过建立树状结构来生成决策规则。这使得决策者能够更好地理解影响因素之间的关系，并据此制定相应的防灾措施和管理策略。决策树算法具有解释性强、易于理解和应用的特点，因此能够为决策者提供实用的决策支持工具。
进一步地，利用挖掘整理后的环境参数报告和影响因素报告，可以编制森林防灾决策支持方案。这样的方案能够帮助决策者制定针对性的、基于数据驱动的防灾策略，并根据不同的因素和情景进行优化。这有助于提高森林防灾决策的科学性和实用性，最大程度地降低灾害风险对森林生态系统的影响。
请参阅图8，一种森林防灾系统用于执行上述森林防灾方法，森林防灾系统是由生态指标分析模块、生态抵御力评估模块、环境实时监测模块、环境风险预警模块、决策支持生成模块组成。
生态指标分析模块采用生物多样性指标和复杂网络分析方法，从综合灾害风险评估报告中提取和分析生物指标信息，生成生物指标分析结果；
生态抵御力评估模块基于生物指标分析结果，评估每个指标在森林生态系统的抵御能力中的贡献度，进而生成森林生态系统的抵御力评估报告；
环境实时监测模块基于森林生态系统抵御力评估报告，使用智能无线传感器网络技术，对森林环境进行实时数据采集和监测，获取实时监测数据；
环境风险预警模块基于实时监测数据，运用自回归移动平均模型和时间序列分析进行环境预警与风险评估，生成环境监测与预警系统报告；
决策支持生成模块基于环境监测与预警系统报告，运用多维数据分析技术和决策树算法，对环境参数进行数据挖掘和模式识别，生成防灾决策支持方案。
首先，通过生态指标分析模块和复杂网络分析方法，系统可以提取和分析综合灾害风险评估报告中的生物指标信息。这有助于全面了解森林生态系统的状况和趋势，揭示潜在的环境问题和风险。生态指标分析模块生成的结果提供了准确的生物多样性和生态网络结构信息，支持决策者制定适用的防灾策略。
其次，生态抵御力评估模块基于生物指标分析结果，评估每个指标在森林生态系统的抵御能力中的贡献度。通过这个模块，决策者能够了解每个指标对于森林防灾的重要性，制定相应的保护和管理措施。抵御力评估报告提供了对森林生态系统整体抵御能力的评估，为防灾决策提供依据。
环境实时监测模块利用智能无线传感器网络技术对森林环境进行实时数据采集和监测。这样的实时监测能够及时获取环境参数的变化情况，帮助发现异常并提前预警潜在的灾害风险。实时监测数据为系统提供准确的环境信息，支持后续的环境风险预警和决策制定。
环境风险预警模块基于实时监测数据，并运用自回归移动平均模型和时间序列分析等方法，进行环境预警和风险评估。这有助于预测未来的环境变化趋势和灾害风险，并及时发出警示。环境监测与预警系统报告提供了重要的警示和风险评估信息，支持决策者迅速制定响应措施。
最后，决策支持生成模块利用多维数据分析技术和决策树算法对环境参数进行数据挖掘和模式识别，生成防灾决策支持方案。这个模块可以准确识别与森林灾害相关的因素和模式，为决策者提供有针对性的防灾措施和管理建议。决策支持方案能够提高森林防灾决策的科学性和实用性，最大限度地减少灾害对森林生态系统的影响。
请参阅图8，生态指标分析模块包括生物指标提取子模块、复杂网络分析子模块、生物指标关联性分析子模块、关键指标筛选子模块；
生态抵御力评估模块包括指标贡献度评估子模块、整体抵御力评估子模块、抵御力报告生成子模块；
环境实时监测模块包括无线传感器布设子模块、实时数据采集子模块、环境数据监测子模块；
环境风险预警模块包括环境数据序列化子模块、风险评估模型构建子模块、风险预警生成子模块；
决策支持生成模块包括多维数据分析子模块、模式识别子模块、防灾决策支持方案生成子模块。
首先，生态指标分析模块通过生物指标提取子模块、复杂网络分析子模块、生物指标关联性分析子模块和关键指标筛选子模块，能够全面提取森林生态系统的关键生物指标数据，并分析指标之间的相互关系和重要性。这有助于深入了解森林生态系统的健康状况和环境变化趋势，为后续的抵御力评估和决策制定提供科学依据。
其次，生态抵御力评估模块包括指标贡献度评估子模块、整体抵御力评估子模块和抵御力报告生成子模块，能够评估每个生态指标在森林防灾中的贡献度，并综合评估森林生态系统的整体抵御能力。通过分析抵御力报告，决策者可以了解不同指标对于防灾的重要性，有针对性地制定措施来保护和提升森林生态系统的抵御能力。
环境实时监测模块利用无线传感器布设子模块、实时数据采集子模块和环境数据监测子模块，能够实时采集和监测森林环境的各项数据指标。通过实时监测，可以及时了解环境参数的变化，发现异常情况和潜在的灾害风险，为后续的风险预警和决策提供准确的环境信息。
环境风险预警模块包括环境数据序列化子模块、风险评估模型构建子模块和风险预警生成子模块，能够将实时监测的数据进行序列化和建模，通过分析环境数据的趋势和模式，评估未来的风险情况，并生成相应的风险预警。这有助于及早预测和发现潜在的灾害风险，为决策者提供预警信息和决策支持，及时采取相应的措施降低灾害损失。
决策支持生成模块包括多维数据分析子模块、模式识别子模块和防灾决策支持方案生成子模块，能够对环境数据进行多维度的分析和模式识别，识别出与森林灾害相关的因素和模式。基于这些分析结果，系统可以生成具体的防灾决策支持方案，提供决策者科学有效的防灾措施和管理建议，帮助保护森林生态系统的稳定和可持续发展。
工作原理：
实时监测与分析森林中的热源、温度和湿度数据。利用高分辨率的遥感图像技术收集森林环境数据，包括热源、温度和湿度等。通过深度学习算法和卷积神经网络结构，如U-Net模型，处理图像数据，识别出异常温度区域，生成森林异常温度识别图。然后，采用Max-Pooling层减少特征数量并提高模型鲁棒性，从异常温度识别图中提取火灾风险，生成实时森林火险指数图。最后，通过地理信息系统（GIS）技术对实时森林火险指数图进行地理编码，得到地理编码火险指数图。
实时监测与分析森林土壤水分含量和温度环境参数。利用智能传感器网络，如电容式土壤水分传感器和地温计等设备，收集土壤水分含量和温度数据。基于实时监测数据，使用支持向量机方法进行非线性回归分析，生成土壤参数分析报告。然后，运用主成分分析方法对分析报告中的多维数据进行降维处理，提取主要影响因子，得到土壤主要影响因子报告。接着，运用聚类算法识别土壤水分的空间分布特征，生成土壤水分空间分布图。
综合评估森林内的灾害风险。利用地理信息系统技术整合森林地理信息，构建森林地理信息数据库。在该数据库中，应用K-means聚类算法并借助Elbow方法确定最佳聚类数量，对风险进行分类聚合，生成综合灾害风险评估图。通过DBSCAN算法识别评估图中的异常风险点，并生成异常风险点报告。最后，运用热力图方法对风险点进行可视化表示，生成风险热力图。
评估森林生态系统的抵御能力。利用生物多样性指标分析森林中的物种种类、数量和分布，得到物种分布详细报告。运用复杂网络分析方法，如社群检测算法，对生态系统的组织构造进行探索，生成生态系统结构分析报告。综合物种分布和生态系统结构分析结果，评估森林生态系统的抵御灾害能力，并生成森林生态系统抵御能力评估报告。根据评估结果，指导优化森林资源管理，形成优化森林资源管理方案。
实时监测与预警森林环境参数。利用智能无线传感器网络技术，实时收集森林环境参数的数据，包括温度、湿度等。采用时间序列分析方法对实时监测数据进行长期趋势和季节性模式的分析，生成环境参数时间序列报告。运用自回归移动平均模型，结合时间序列报告预测未来环境参数的趋势，得到灾害风险预警报告。根据预警报告建立应急响应机制，并优化森林灾害预警系统，形成优化的森林灾害预警系统方案。
数据挖掘与决策支持。利用多维数据分析技术，如主成分分析或因子分析，对环境参数进行数据挖掘和整理，得到挖掘整理后的环境参数报告。基于报告，应用决策树算法，如CART算法，对环境参数进行模式识别，找出可能影响森林灾害的因素，生成环境参数影响因素报告。结合影响因素报告，制定森林灾害防范措施，构建森林防灾决策支持方案。并根据实施情况定期审核结果，形成森林防灾决策的优化方案。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是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单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (3)
1.一种森林防灾方法，其特征在于，包括以下步骤：
应用深度学习算法与遥感技术，对森林中的热源、温度、湿度数据进行实时收集与分析，通过卷积神经网络识别森林中的异常温度分布，生成实时森林火险指数报告；
基于所述实时森林火险指数报告，利用智能传感器网络和支持向量机方法，对森林土壤水分含量、温度环境参数进行实时监测与数据分析，生成土壤水分实时监测报告；
结合所述土壤水分实时监测报告，利用地理信息系统与K-means聚类算法，进行森林内灾害风险的综合评估，生成综合灾害风险评估报告；
基于综合灾害风险评估报告，应用生物多样性指标与复杂网络分析方法，对森林生态系统的抵御能力进行深度评估，生成森林生态系统抵御能力评估报告；
结合所述森林生态系统抵御能力评估报告，利用智能无线传感器网络技术与时间序列分析，对森林环境参数进行实时监测，并通过自回归移动平均模型预警潜在的灾害风险，生成环境监测与预警系统报告；
基于所述环境监测与预警系统报告，运用多维数据分析技术与决策树算法，对环境参数进行数据挖掘与模式识别，生成森林防灾决策支持方案；
应用深度学习算法与遥感技术，对森林中的热源、温度、湿度数据进行实时收集与分析，通过卷积神经网络识别森林中的异常温度分布，生成实时森林火险指数报告的步骤具体为：
使用遥感图像技术，收集森林中包括热源、温度、湿度的环境数据，生成森林环境实时数据集；
基于所述森林环境实时数据集，采用卷积神经网络结构，通过U-Net模型，处理图像数据，标识出异常温度区域，得到森林异常温度识别图；
基于所述森林异常温度识别图，利用Max-Pooling层减少特征数量并提高模型鲁棒性，从中找出火灾风险，生成实时森林火险指数图；
结合GIS技术，对所述实时森林火险指数图进行地理编码，得到地理编码火险指数图；
基于所述实时森林火险指数报告，利用智能传感器网络和支持向量机方法，对森林土壤水分含量、温度环境参数进行实时监测与数据分析，生成土壤水分实时监测报告的步骤具体为：
利用电容式土壤水分传感器和地温计，收集土壤水分和温度数据，生成土壤实时监测数据；
基于土壤实时监测数据，运用支持向量机方法，通过径向基函数，对数据进行非线性回归分析，生成土壤参数分析报告；
利用主成分分析方法，对所述土壤参数分析报告中的多维数据进行降维处理，提取主要影响因子，得到土壤主要影响因子报告；
基于所述土壤主要影响因子报告，运用聚类算法识别土壤水分的空间分布特征，生成土壤水分空间分布图；
结合所述土壤水分实时监测报告，利用地理信息系统与K-means聚类算法，进行森林内灾害风险的综合评估，生成综合灾害风险评估报告的步骤具体为：
利用GIS技术对森林地理信息进行整合，得到森林地理信息数据库；
在森林地理信息数据库中，应用K-means聚类算法，利用Elbow方法确定最佳聚类数量，对风险进行分类聚合，生成综合灾害风险评估图；
运用DBSCAN算法，对所述综合灾害风险评估图中的异常风险点进行识别，得到异常风险点报告；
基于所述异常风险点报告，利用热力图方法，对风险点进行可视化表示，生成风险热力图；
基于综合灾害风险评估报告，应用生物多样性指标与复杂网络分析方法，对森林生态系统的抵御能力进行深度评估，生成森林生态系统抵御能力评估报告的步骤具体为：
利用生物多样性指标，对森林中的物种种类、数量及其分布进行分析，得到物种分布详细报告；
基于所述物种分布详细报告，运用复杂网络分析方法，通过社群检测算法，对生态系统是否有鲁棒的组织构造进行探索，生成生态系统结构分析报告；
基于所述生态系统结构分析报告，汇总分析物种分布和生态系统结构，评估森林生态系统的抵御灾害能力，产出森林生态系统抵御能力评估报告；
根据评估结果，指导优化森林资源管理，形成优化森林资源管理方案；
结合所述森林生态系统抵御能力评估报告，利用智能无线传感器网络技术与时间序列分析，对森林环境参数进行实时监测，并通过自回归移动平均模型预警潜在的灾害风险，生成环境监测与预警系统报告的步骤具体为：
利用智能无线传感器网络技术，收集森林环境参数的实时数据，得到森林环境实时监测数据；
采用时间序列分析方法，对所述森林环境实时监测数据进行长期趋势和季节性模式的分析，生成环境参数时间序列报告；
运用自回归移动平均模型，结合所述环境参数时间序列报告预测未来环境参数的趋势，得到灾害风险预警报告；
根据灾害风险预警报告，建立应急响应机制，并优化森林灾害预警系统，形成优化森林灾害预警系统方案；
基于所述环境监测与预警系统报告，运用多维数据分析技术与决策树算法，对环境参数进行数据挖掘与模式识别，生成森林防灾决策支持方案的步骤具体为：
利用多维数据分析技术，采用主成分分析或因子分析，对不同维度环境参数进行挖掘和整理，得到挖掘整理后的环境参数报告；
基于挖掘整理后的环境参数报告，利用CART决策树算法，对环境参数进行模式识别，并找出对森林灾害产生影响的可能因素，生成环境参数影响因素报告；
结合所述环境参数影响因素报告，编制森林灾害的防范措施，构建森林防灾决策支持方案；
实施所述森林防灾决策支持方案，定期审核结果，形成森林防灾决策优化方案。
2.一种森林防灾系统，其特征在于，所述森林防灾系统用于执行权利要求1所述的森林防灾方法，所述森林防灾系统是由生态指标分析模块、生态抵御力评估模块、环境实时监测模块、环境风险预警模块、决策支持生成模块组成；
所述生态指标分析模块采用生物多样性指标和复杂网络分析方法，从综合灾害风险评估报告中提取和分析生物指标信息，生成生物指标分析结果；
所述生态抵御力评估模块基于生物指标分析结果，评估每个指标在森林生态系统的抵御能力中的贡献度，进而生成森林生态系统的抵御力评估报告；
所述环境实时监测模块基于森林生态系统抵御力评估报告，使用智能无线传感器网络技术，对森林环境进行实时数据采集和监测，获取实时监测数据；
所述环境风险预警模块基于实时监测数据，运用自回归移动平均模型和时间序列分析进行环境预警与风险评估，生成环境监测与预警系统报告；
所述决策支持生成模块基于环境监测与预警系统报告，运用多维数据分析技术和决策树算法，对环境参数进行数据挖掘和模式识别，生成防灾决策支持方案。
3.根据权利要求2所述的森林防灾系统，其特征在于，所述生态指标分析模块包括生物指标提取子模块、复杂网络分析子模块、生物指标关联性分析子模块、关键指标筛选子模块；
所述生态抵御力评估模块包括指标贡献度评估子模块、整体抵御力评估子模块、抵御力报告生成子模块；
所述环境实时监测模块包括无线传感器布设子模块、实时数据采集子模块、环境数据监测子模块；
所述环境风险预警模块包括环境数据序列化子模块、风险评估模型构建子模块、风险预警生成子模块；
所述决策支持生成模块包括多维数据分析子模块、模式识别子模块、防灾决策支持方案生成子模块。
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