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3S技術和專家系統在林火管理中的應用研究綜述

2013-08-15 00:44:35中南林業科技大學計算機與信息工程學院夏國榮
電子世界 2013年3期
關鍵詞:信息

中南林業科技大學計算機與信息工程學院 高 瑜 夏國榮

1.引言

森林火災給國家帶來巨大經濟損失的同時,也嚴重威脅著國家林業經濟效益和地球生態環境。如何建立一個完善的輔助森林防火管理信息系統也就顯得有十分重要的意義。雖然3S技術(遙感技術(Remote Sensing,RS)、地理信息系統(Geography Information Systems,GIS)、全球定位系統(Global Positioning Systems,GPS))在我國森林管理中的應用起步晚,但是發展卻非常迅速。尤其伴隨著以計算機為代表的信息技術在林火各個方面中的嵌入應用,基于3S和ES四項技術的森林防火管理信息系統正快速發展。

2.‘3S’(GIS、RS、GPS)和ES概述

2.1 相關概念

GIS是管理和分析空間數據的計算機(軟件、硬件、不同的方法)系統,該系統采集、管理(存儲、運算、查詢等)和分析具有空間含義的地理信息并進行表達,以便將空間及屬性信息準確真實地輸出給用戶,最終借助其獨有的空間分析功能進行各種決策支持。

RS是以航空測量為基礎對地進行觀測的綜合性技術,用于實時地提供目標及其環境的語義或非語義分析,及時更新GIS中的數據[3]。

GPS是被用于實時快速地提供目標,做到單點或多點定位,可以提供不同精度的空間定位數據。

ES作為人工智能應用研究領域最重要和活躍的課題之一,把解決某一特定領域問題的大量人類專家水平的專業經驗知識和解決問題的方法應用到智能程序中[2]。

2.2 相互關系

3S(GIS、GPS、RS)技術結合是當前空間信息技術發展的重要方向,此技術是利用遙感技術獲取最新的圖像信息,全球定位技術則是捕捉遙感圖像中的位置信息,地理信息系統作為圖像分析的技術手段。三者緊密結合,相互完善為用戶提供精確的圖像信息數據。它們的結合主要表現:RS為GIS實時地更新各種圖像數據,GIS提高了RS的空間數據分析能力及精度,GIS還可使GPS的定位信息在制作地圖上獲得準確地位置坐標。GPS可為GIS及時采集、更新或修正數據。GPS的快速定位使RS數據實時、快速進入GIS系統,保證了RS數據及地面同步監測數據獲取的動態配準、動態地進入GIS數據庫[3]。

在ES與GIS的結合中,ES為GIS提供科學的咨詢和輔助決策,而GIS為ES提供完善的空間數據信息。實際上是ES為GIS提供智能界面,設計有效的操作程序,以驅動GIS進行空間分析[2]。其中,GIS主要負責對空間信息一系列處理的功能,而ES負責系統的啟發和推理分析,控制整合系統的運作。基于3S技術和專家系統的應用研究,將會進一步加快我國林火管理是數字化的發展。

3.ES與3S技術在林火管理的應用

3.1 國內外的發展情況

現階段森林火災管理系統主要包括五個模塊分別是:1)數據管理子系統;2)林火監測模塊;3)林火預測預報模塊;4)輔助決策模塊。

隨著對對林火預防和撲救工作的重視,世界各國大力發展林火管理系統。ES與3S技術的被廣泛應用到系統中,一方面為可能發生火災的區域進行預測,一方面可為消防指揮人員提供滅火輔助決策支持,最終達到使火災損失降到最低的目的[2]。

像美國、加拿大、歐洲各國在林火管理上起步早,現階段發展很成熟,許多國家得到了很多的借鑒。2010年,Kaloudis S T[2]等提出了FMP-ES,該系統使用兩種模糊邏輯理論和基于規則的知識庫建立了林火智能決策支持。加拿大綜合了地理信息、模糊理論和人類有關火災成因的知識建立了新型林火管理專家系統,制定了全國統一的火險預報標準,使林火的預報更準確。

20世紀90年代初我國開發了一套基于GIS的全國性林火管理信息系統是與日本共同開發。近年來,我國根據該地區的特點研制出了各種基于3S技術的林火管理系統和基于GIS,ES和DSS的森林防火指揮決策支持系統,這在一定程度上提高了森林防火工作水平。我國現有的大部分林火撲救指揮系統,沒有引入機器學習、知識獲取(專家系統的主要組成部分)以及滅火資源等機制,這使滅火決策完全依靠程序設計,導致程序死板、擴展性差。在首次將人工智能的方法應用到森林防火中王阿川[6]等人設計的系統中,實現了森林防火技術的信息化、網絡化和智能化。

3.2 新的結合點

3.2.1 林火監測(RS、ES、GIS)

在3S技術林火管理系統的林火監測模塊中,我們需要GIS從RS采集到的林火信息圖像分析處理得到火場位置、火勢強弱、火場面積及發展趨勢等,如果我們能把遙感圖像所含信息的實際含義先分析處理后再傳入到GIS中,這將會大大的節約我們的時間。而專家系統中的‘解釋型專家系統’正好具備此項功能。它可以對已知的信息或數據進行分析,并解釋這些信息和數據的實際含義,還具有從不完全的信息中得出解釋,并能對數據做出某種假設的特點,這也很好的彌補了我們一些遙感圖像中信息部分丟失的情況。這個系統在我們火點定位和災后評估模塊中處理衛星圖片也能得到很好的應用。

在林火監測中我們往往根據監測到的現象與正常情況相比,及時作出相應的分析和處理,換言之,是對系統、對象或過程的行為進行不斷觀察,并把觀察到的行為與其應當具有的行為進行比較,以發現異常情況,發出警報。而此功能特點正好我們的監視型專家系統所能達到了,而且此專家系統已經被現階段的一些林火管理系統采用。

3.2.2 林火預測與模擬

林火預報是綜合氣象要素、地形(坡度)、可燃物的濕度和類型以及火源等,分析預測森林火險的危險性預測。林火預報主要做的是借助一定的模型和方法,計算出森林火災發生的可能性、森林火險的大小、火災發生后的林火行為狀況。這個過程中對林火預警模型和林火蔓延模型研究將有很大的意義。我們如何對一個模型提出后,其中的林火因子的相關系數進行確定,那么我們的神經網絡模型下專家系統將會給予我們很大的支持。可使林火因子很好的得到訓練,神經網絡模型有著很大的優勢:知識不是通過人的加工,而是通過算子自動獲取;推理機制不是傳統的歸納推理,而是變為在競爭層對權值的競爭。與傳統的產生式專家系統相比,神經網絡還有較好容錯性、自適應能力、通過實例學習能力以及便于硬件實現的優勢。

3.2.3 撲火智能指揮系統(‘3S’、ES)

在此模塊中,首先我們要與前面模塊做到很好的結合,以獲取足夠的信息來輔助我們滅火。此過程我們采用的最基本策略是利用以往的經驗來指導。那么結合基于案例的專家系統,首先獲取當前問題信息,接著在數據庫中尋找最相似的以往案例。以案例中的經驗來對我們將要制定的撲火方案給予一定的指導。如果找到了合理的匹配,就建議使用和過去所用相同的策略;如果搜索相似案例失敗,則將這個案例作為新案例。因此,基于案例的專家系統能夠不斷學習新的經驗,以增加系統求解問題的能力。

4.結論與展望

3S技術在林業(森林防火)中的應用日趨成熟,隨著以計算機為代表的信息技術的發展,將會有更多的技術如ES、DSS、網絡技術融合到3S中來為我們的森林防火管理系統做支持。那么現有的研究還不能很好地契合各領域、各學科的知識,專家系統知識庫的知識來源范圍狹窄的問題也將會得到解決。未來基于3S技術的專家系統的林火管理系統將應注意各種先進算法、理論的研究與應用;同時還要擴大知識庫的知識來源范圍(書本、專家和國內外科學研究的成果等)。利用數據挖掘技術處理技術,從中發現隱含的知識和規律,以彌補人類在大量信息處理方面的不足。

以GIS為基礎延伸出的3S技術及與計算機信息技術(如專家系統)的融合將帶動地理信息產業的深刻變革,也將實現地理空間信息和非空間信息的全面整合。這也許正是林火乃至整個林業發展的發展方向。

[1]Robert E.Keane,Rachel A.Loehman,Lisa M.Holsinger.The FireBGCv2 Landscape Fire Succession Model:A Research Simulation Platform for Exploring Fire and Vegetation Dynamics[R].U S Department of Agriculture,Forest Service,Rocky Mountain Research Station2011:137.

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