信息技術在林火探測中的應用

[摘 要] 本文在介紹信息技術的基礎上，搜集了大量的林火探測方法，分析了人為探測的優缺點以及利用信息技術進行林火探測的必要性。信息技術在林火探測中的應用主要包括4個方面:紅外探測、感煙探測、衛星遙感探測和視頻圖像探測。本文分析了各種信息技術的探火原理以及優缺點，并指出在不同的環境背景下應該選擇不同的信息技術進行林火探測，必要的時候可以使用復合型的林火探測方式。一般來說，紅外探測和感煙探測比較適合近距離的林火探測，因為紅外和煙霧容易受周圍環境的影響而有不同程度的削減;對于大面積的森林監測應該采用衛星遙感技術，但由于其覆蓋周期長，應用于林火探測上尚有一定距離，在林火災后評估方面有很好的應用效果;視頻圖像林火探測是一門新興的信息技術，雖然有其他方法所不可比擬的優越性，但在應用過程中，其缺點也應受到人們的重視。隨著信息技術日新月異的發展，林火探測技術將會越來越科學、準確。

[關鍵詞] 信息技術;林火探測;衛星感煙;視頻圖像

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2009 . 21 . 036

[中圖分類號]F270.7[文獻標識碼]A[文章編號]1673 - 0194(2009)21 - 0114 - 04

1信息技術及其在林業管理系統中的應用概述

信息技術(Information Technology，IT)，是主要用于管理和處理信息所采用的各種技術的總稱。它主要是應用計算機科學和通信技術來設計、開發、安裝和實施信息系統及應用軟件。它也常被稱為信息和通信技術(Information and Communications Technology， ICT)，主要包括傳感技術、計算機技術和通信技術。

在林業管理系統中，計算機已逐步應用在許多方面，如森林資源管理，造林輔助設計，木材銷售管理等。然而，在林火探測方面卻一直是一個薄弱環節，這是因為森林火災的發生很不確定，很難找到它的規律，有組織地針對森林火災所開展的預防、控制和撲救工作，是一項涉及多部門、多要素、多學科的復雜過程[1]。

2林火探測概述

森林火災是森林資源的主要災害之一，森林火災對經濟、社會和生態環境的可持續發展造成了較大的威脅。據統計數據顯示，從2008年年初到3月31日，全國共發生森林火災6 351起，火場總面積 59 776公頃，受害森林面積24 910公頃 。

“預防重于救險”。火災探測技術的目的就是要在火災發生的早期，準確地判斷林火、預報林火。為了避免火災的災難性后果，火災探測技術越來越受到重視。

比較傳統的林火探測方式是人為探測，主要是指附近居民、游人或者森林工作者通過地面巡護進行林火探測，此后發展起來的瞭望臺探測、瞭望塔探測也是基于人為探測的。在防火期內，護林員的任務繁重，一天24小時全天候進行森林監測，消除火災隱患，防止森林火災的發生。

利用人為方式進行林火探測，觀測范圍廣、盲區少、效果真實。但因為技術手段落后，信息傳送慢，24小時全天候監測任務繁重，且觀測效果易受人為因素影響。為了進一步提高林火探測的真實性和科學性，在森林防火體系中，信息技術的應用越來越廣泛:紅外探測技術、感煙探測技術、衛星遙感探測技術及視頻圖像探測技術發揮著越來越重要的作用，為保障人民的生命財產安全做出了很大貢獻。

3信息技術在林火探測中的應用現狀研究

3.1 紅外探測

3.1.1 紅外探測的技術原理

火焰是一個高溫體，除了發射可見光外，同時也放出大量的紅外線，紅外遙感或熱感成像制圖就是通過儀器記錄地物的紅外能，以探測不同物體的狀態，根據探測到的物體的輻射能的大小，經系統處理轉變為目標物體的熱圖像，以灰度級或偽彩色顯示出來，即得到被測目標的溫度分布，從而判斷物體所處的狀態[2]。

林區背景溫度一般在-40 ℃～60 ℃，輻射波長為1.5～30μm，峰值波長為3～20μm，輻射能量為0.0173W/ cm2;森林可燃物產生的火焰溫度為627℃，輻射波長為0.8～80μm，峰值波長2～6μm，輻射能量為1.43W/ cm2。兩者溫度相差較大，在熱圖像中很容易將可燃物的燃燒情況從地形背景中分離出來，從而達到林火探測的目的。

3.1.2紅外探測優缺點

利用紅外探測林火，有較大的靈活性，既可以在白天使用，也可以在夜間使用;受天氣影響小，可以在小雨、小雪和煙霧的條件下實時觀察，不受火炮煙霧和閃電的干擾;紅外探測技術的控測能力強，作用距離遠，利用紅外線探測器不僅能夠發現小火，而且還能發現陰燃物和撲火后的余火，它能準確地探測出林火的火點、火線的位置、火場的面積，從而估測火勢。

然而，由于紅外線通過大氣時，被空氣中的水氣吸收而減弱，嚴重地影響了紅外線的透射率;此外，紅外熱成像對比度低，分辨細節能力差;且成本高、價格貴。

3.2感煙探測

3.2.1感煙探測的技術原理

感煙探測的原理是利用煙霧感測技術，采集森林的煙霧信號，判斷其是否超過某一閾值，從而進行林火的探測。

感煙探測器包括3種。一種是離子感煙探測器，其電離室內的放射源241镅電離所產生的正、負離子，在電場的作用下，各向正負電極移動。一旦有煙霧竄進外電離室，干擾了帶電粒子的正常運行，使電流、電壓有所改變，破壞了內外電離室之間的平衡，探測器就會對此產生感應，發出報警信號。另一種是光電感應探測器，它有一個發光元件和一個光敏元件，平常由發光元件發出的光，通過透鏡射到光敏元件上，電路維持正常，如有煙霧從中阻隔，到達光敏元件上的光就會顯著減弱，于是光敏元件就把光強的變化轉換成電流的變化，通過放大電路發出報警信號。還有一種是管道抽吸式感煙探測器，它的工作原理與散射式光電感應探測器相似，通過煙霧的反射或散射作用產生光感電流。此外，隨著信息技術的發展，近年來還出現了激光感煙探測器，它也是利用光電感應原理，不同的是光源改為激光束。這種探測器采用半導體元件，體積小、價格低、耐震強、壽命長，很有發展前景[3]。

總體來說，煙霧識別的火災探測技術的關鍵是如何提取火災煙霧和非火災氣溶膠的識別特征。目前的火災探測技術已經掌握了豐富的煙特性，可全部納入該系統中，并涵蓋了每一種偶然性。

3.2.2感煙探測的優缺點

感煙探測器以響應速度快得到了廣泛的應用，但由于空間高度較大，空氣流通性較強等原因，煙氣無法到達探測器，或者即使到達探測器也會出現煙氣濃度降低的情況，從而產生誤報警或不報警。另外當粉塵濃度過大也會使感煙探測器失去效用。總體來講，控制范圍窄、穩定性差、誤報率高、受天氣等環境影響大等原因限制了感煙探測在林火探測中的廣泛應用。

3.3衛星遙感探測

3.3.1衛星遙感探測原理

NOAA/AVHRR(高級甚高分辨率輻射儀)林火衛星監測是以美國NOAA 系列衛星作為空間平臺，通過光電光譜傳感器信息傳輸、接收、解譯、監測發現林火并監測其行為的航天遙感技術手段。林火監測的信息源來自NOAA氣象衛星上的AVHRR高級甚態分辨率輻射儀。氣象衛星雖然對地面線性地物分辨率低，星下點分辨率1.1 km，但對溫度分辨率卻頗強，能分辨0.1hm2大小的火點。特別是對同一地區的覆蓋頻率竟高達每天4次之多。氣象衛星監測林火時效性強，成本低廉，優于其他資源衛星。

EOS衛星設計為近太陽同步極軌的雙星系統，由上午衛星和下午衛星組成，單星設計壽命5年。其軌道高度705 km，掃描軌道寬2 330km，一顆衛星24小時掃描全球兩遍。MODIS 是EOS 衛星上搭載的關鍵光學探測設備，共有36個通道。其中對熱源敏感、可用于林火監測的通道7個(7通道和20~25通道)。可見光通道的星下點分辨率為250～500 m，可以較好地顯示地面的地形地貌，甚至是地物。紅外通道的星下點分辨率為500～1 000 m。將可見光和熱紅外等多個通道云圖復合用于林火監測，可以提供諸如火頭分布、云煙走向、火燒強度和火的發展趨勢等信息，為指揮部門打燒阻火隔離帶和兵力分配等提供參考[4]。

3.3.2衛星遙感探測優缺點

利用衛星遙感技術進行林火探測，監測面積大，可掌握林火發生、發展動態，并能確定火場邊界，測得森林火災面積。但由于衛星覆蓋周期長，因此，衛星遙感技術在林火探測上直接應用還有一定距離。目前，衛星遙感數據在森林火災領域主要用于近實時的林火監測和定位、估算火災面積、森林火險預測、估算森林燃燒中CO2氣體的排放量和評價火災后森林的生態系統變化。

3.4視頻圖像探測

3.4.1視頻圖像探測原理

目前，國內許多省市林業部門已經或正開始建立基于無線遠程視頻監控的林火視頻監控系統，以實現可視化監控。視頻圖像的實時傳輸，是解決或緩解林火信息不及時、信息處理手段單一、森林防火監控不力等問題的有效途徑。

利用圖像處理技術和智能報警技術，將視頻攝像頭采集到的森林實時圖像數據進行圖像處理和分析，若發現實時圖像中有異常，則記錄此時攝像頭的仰角和轉角，以確定火點位置，排除非林區火點;如果判定該異常發生在林區，則對可疑林火點進行面積測算，推算火險等級并報警。利用視頻圖像進行林火探測的系統流程如圖1所示。

3.4.2視頻圖像探測優缺點

通過自動攝像，把信號直接傳輸到林火信息指揮中心并進行實時顯示，便于及時高效做出指揮部署。其優點為技術先進，信息傳送及時、高效，24小時全天候自動實時監測，并可實現室內指揮撲火;同時，在邊遠山區無人居住區使用方便，投資低。

但該技術對圖像要求較高，尤其在夜間，弱可見光使得探測難度增大，在不利的氣候條件下，也難以準確進行視頻判斷。

4信息技術在林火探測中的展望

近年來人們積極研究火災深層次的機制，并不斷提出新的火災探測技術，基于視頻的煙火探測、基于知識發現的林火探測、基于計算機視覺的林火探測等復合型的林火探測技術越來越受到人們的青睞。隨著信息技術在視頻圖像領域應用水平的不斷提高，可視化林火探測技術將會有更大的發展空間。

針對視頻圖像在林火探測中的缺點，進行算法修正，并進行多層次的林火特征篩選和判定，不同的火情采取不同的報警方式，可以更大幅度地降低誤報概率，從而大大減少森林防護員的工作量并提高林火探測的科學性和準確性。

主要參考文獻

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[10] Ciuseppe Marbach， Markus Loepfe， Thomas Brupbacher. An Image Processing Technique for Fire Detection in Video Image [J]. Fire Safety Journal，2006，41(4): 285-289.

The Application of Information Technology

in Forest Fire Detection

ZHANG Shi-xiang， WU Gang

(School of Information，Beijing Forestry University，Beijing 100083， China)

Abstract: The article introduces the meaning of information technology and collects a large number of forest fire detection methods， analyzes the advantages and disadvantages of the human detection and the need of information technology.

The application of information technology in forest fire detection includes four aspects: infrared detection， smoke detection， satellite remote sensing and video-images detection. The article analyzes the principles of a variety of information technology， as well as the advantages and disadvantages， pointing out that we should choose the right information technology method for forest fire detection considering the different conditions and backgrounds， complex of forest fire detection methods can be used when necessary. In general， infrared detection and smoke detection are more suitable for close-up of forest fire detection， because the infrared and smoke are easily affected by the surrounding environment on different levels; large areas of forest should be monitored by the satellite remote sensing technology， However， due to its long-term coverage， there is a certain distance to detect forest fires， after all， it has a good assessment of the bush afterfire; video-images detection is an emerging information technology， although it has the advantages that can not be compared by other methods， in the application process， its shortcomings should be paid much attention. With the rapid development of information technology， forest fire detection technology will become more and more scientific and accurate.

Key words: Information Technology; Forest Fire Detection; Satellite Remote Sensing; Video Image