基于物聯(lián)網(wǎng)和頻譜分析的林火早期探測技術(shù)

張朔，李雨桐，高德民，管志浩

(南京林業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，南京 210037)

隨著人類居住地不斷向森林遷移，居民區(qū)和森林界限變得模糊，森林火災(zāi)不僅毀壞森林，也造成嚴(yán)重的人員傷亡。森林火災(zāi)有地下火、地表火和樹冠火3種類型。

樹冠火是造成人員傷亡的主要火災(zāi)類型，為實(shí)現(xiàn)早期林火監(jiān)測，各種技術(shù)被提出并應(yīng)用于林火監(jiān)測。除了最原始的地面巡護(hù)和瞭望塔監(jiān)測，紅外監(jiān)測技術(shù)借助于紅外熱成像原理和無線傳輸技術(shù)最先開始用于森林火災(zāi)的報(bào)警中[1-2]。遙感技術(shù)[3]、地理信息系統(tǒng)[4]、無人機(jī)等也陸續(xù)開始用在林火監(jiān)測中。這些技術(shù)通常借助不同運(yùn)行載體搭載光學(xué)儀器設(shè)備，其根本原理是一種光譜學(xué)技術(shù)的應(yīng)用。然而，森林地區(qū)通常山高林密，障礙物阻擋嚴(yán)重，光譜分析技術(shù)容易受到外界干擾，導(dǎo)致林火早期探測面臨巨大挑戰(zhàn)[5-6]。

為了彌補(bǔ)光譜學(xué)技術(shù)在林火監(jiān)測中的缺陷，本研究提出一種依靠聲音頻譜分析進(jìn)行林火監(jiān)測的技術(shù)，其中利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可實(shí)時(shí)獲取林中聲音信息，由遠(yuǎn)程終端進(jìn)行頻譜分析。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)[7]的快速發(fā)展，利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)[8]對復(fù)雜環(huán)境和突發(fā)事件的準(zhǔn)確探測能力，建立信息采集、分析和預(yù)警系統(tǒng)。根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)和林火監(jiān)測系統(tǒng)的特點(diǎn)，林火監(jiān)測系統(tǒng)由三部分組成：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸和林火監(jiān)測中心[9]。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)為林火監(jiān)測系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)，然后通過中間路由節(jié)點(diǎn)將收集到的數(shù)據(jù)傳送到匯聚節(jié)點(diǎn)[10]，最后，匯聚節(jié)點(diǎn)通過有線或無線通信網(wǎng)絡(luò)向林火監(jiān)控中心發(fā)送數(shù)據(jù)[11]。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 聲音采集與傳輸

本試驗(yàn)在南京紫金山、句容林場、南京林業(yè)大學(xué)部署了大量傳感器節(jié)點(diǎn)和監(jiān)控系統(tǒng)。因LoRa[12]設(shè)備具有低功耗、低速率數(shù)據(jù)傳輸?shù)狞c(diǎn)對點(diǎn)通信方式，本研究采用LoRa技術(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程通信。在無障礙條件下，LoRa裝置之間的通信距離可達(dá)15 km。基于LoRa的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的架構(gòu)如圖1所示。傳感器收集的信息通過一個(gè)或多個(gè)網(wǎng)關(guān)發(fā)送到相應(yīng)的子數(shù)據(jù)庫，并顯示在管理平臺(tái)中。

圖1 遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)Fig. 1 Architecture of the remote monitoring system

在本設(shè)計(jì)中，使用聲音傳感器來收集聲音信號(hào)，頻譜分析的體系結(jié)構(gòu)見圖2。駐極體麥克風(fēng)安裝在聲傳感器內(nèi)部，主要由聲電轉(zhuǎn)換部分和阻抗部分兩部分組成[13]。聲波振動(dòng)麥克風(fēng)內(nèi)的駐極體膜，使電容發(fā)生變化，并產(chǎn)生與變化相對應(yīng)的小電壓。電壓轉(zhuǎn)換為0～5 V，聲音信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)。ADC(模數(shù)轉(zhuǎn)換器)立即接收電信號(hào)，并將聲源的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。MCU1(微控制單元)讀取傳感器的測量值后，進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絃oRa發(fā)射機(jī)的寄存器。數(shù)據(jù)處理完成后，MCU1向傳感器發(fā)送單步命令，使傳感器啟動(dòng)聲音檢測，然后自動(dòng)進(jìn)入待機(jī)模式。隨后，數(shù)字信號(hào)通過LoRa發(fā)射機(jī)發(fā)送到接收機(jī)。下一步是MCU2(微控制單元)讀取接收器接收到的測量值，將二進(jìn)制代碼轉(zhuǎn)換為BCD(二進(jìn)制編碼的十進(jìn)制)代碼，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)郊拇嫫鳌Ｈ缓笥蓴?shù)模轉(zhuǎn)換器(DAC)將采集到的數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換成模擬信號(hào)傳輸?shù)絇C機(jī)上，最后利用MATLAB對采集到的聲音進(jìn)行頻率分析。

圖2 頻譜分析的體系結(jié)構(gòu)Fig. 2 Schematic diagram of spectrum analysis

1.2 聲音采集與傳輸

(1)

(2)

對方程(2)進(jìn)行傅里葉變換[16]，得到：

(3)

在公式(3)中，只有當(dāng)整數(shù)t≠nT時(shí)，才會(huì)出現(xiàn)非零值，將公式(3)改寫為：

(4)

設(shè)xa(nT)=x(n)，ω=ΩT，代入公式(4)得：

(5)

等式(5)的右側(cè)是序列X(ejω)的傅里葉變換，其為：

(6)

公式(6)表明，理想采樣信號(hào)的傅里葉變換可以通過相應(yīng)采樣序列的傅里葉變換來獲得。

(7)

假設(shè)α的范圍從1到n,S1,S2,…,Sα,…,Sn表示模擬信號(hào)的頻率值。根據(jù)公式(7)，可以得到模擬信號(hào)xi對應(yīng)的信號(hào)頻譜Cn。

交叉譜是交叉功率密度譜的縮寫，是描述兩個(gè)不同信號(hào)在頻域內(nèi)統(tǒng)計(jì)相關(guān)程度的一種方法。然后對信號(hào)頻譜Cn對應(yīng)的趨勢線進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，得到趨勢線斜率系數(shù)ka。火災(zāi)燃燒噪聲的功率譜Pf可表示為:

(8)

在公式(8)中，假設(shè)0≤a≤β，而β表示與趨勢線的每一段相對應(yīng)的多項(xiàng)式中的最大多項(xiàng)式數(shù)。ka表示趨勢線上一次多項(xiàng)式分段的斜率系數(shù)，fa表示趨勢線上a次多項(xiàng)式分段和火災(zāi)燃燒噪聲模擬信號(hào)的頻率值。

(9)

式中：Ci為模擬信號(hào)的頻譜幅值。判斷公式(9)中的Y是否高于預(yù)設(shè)的評估閾值，如果Y高于評估閾值，則確定實(shí)時(shí)接收的火災(zāi)燃燒噪聲代表樹冠火；否則，判斷實(shí)時(shí)燃燒噪聲代表地表火。在實(shí)驗(yàn)中，假定閾值為10。

2 結(jié)果與分析

林火聲音數(shù)據(jù)主要來源于室外聲音傳感器采集，但根據(jù)實(shí)驗(yàn)需要，部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于網(wǎng)絡(luò)和野外點(diǎn)火實(shí)驗(yàn)。目前在林火現(xiàn)場可以采用無人機(jī)實(shí)時(shí)觀測，也可以獲取一定的聲音視頻數(shù)據(jù)。對監(jiān)控視頻捕獲的初始樹冠火災(zāi)進(jìn)行了屏幕截圖，如圖3a所示。用聲音傳感器采集80 s森林火災(zāi)音頻，并對其進(jìn)行了聲譜分析，結(jié)果如圖3b和c所示，分別為左聲道時(shí)域信號(hào)和頻域信號(hào)結(jié)果。

由圖3b可知，時(shí)域的聲音信號(hào)比較穩(wěn)定，沒有明顯的變化。音頻信號(hào)通常分為左聲道和右聲道兩個(gè)聲道，以便更準(zhǔn)確地確定不同聲源在錄音中的確切位置。但是，用軟件進(jìn)行聲譜分析時(shí)，單聲道可以直接轉(zhuǎn)換成立體聲，左右聲道的波形數(shù)據(jù)是一致的，不需要對右聲道的時(shí)域聲音信號(hào)和頻域聲音信號(hào)進(jìn)行分析。由圖3c可知，當(dāng)樹冠火聲的頻率達(dá)到25 Hz左右時(shí)，聲譜分析的波形振幅最高，這也表明野火噪聲的響度最高。在此圖中，還可以估計(jì)野火噪聲的頻率范圍為0～250 Hz。根據(jù)公式(9)，圖3的林火燃燒噪聲對應(yīng)的Y值約為13.6，高于閾值。

強(qiáng)樹冠火災(zāi)的情況如圖4a所示，聲譜分析結(jié)果如圖4b和c所示。由圖4b可知，林火時(shí)域的聲音信號(hào)穩(wěn)定，變化不明顯。聲譜分析獲得的聲音頻率-振幅波形見圖4c。由圖4c可知，當(dāng)樹冠火的聲頻值在60 Hz時(shí)，振幅最大，表現(xiàn)為野火噪音較大。樹冠火的頻率范圍較窄，其頻率范圍為0～400 Hz。

與圖3c相比，圖4c描述的聲音信號(hào)的頻率范圍略有變化，范圍為0～350 Hz，說明樹冠火的頻率范圍相對較窄。利用公式(9)，計(jì)算出圖4的火災(zāi)燃燒噪聲對應(yīng)的Y值約為18.3，高于閾值。

圖3 初始樹冠火及其頻譜分析圖Fig. 3 Initial crown fire and spectral analysis graph

圖4 強(qiáng)樹冠火及其頻譜分析圖Fig. 4 Strong crown fire and spectral analysis graph

地表火災(zāi)聲譜分析如圖5a所示，由聲音傳感器獲得的野火60 s的聲譜分析結(jié)果如圖5b和c所示。由圖5b可知，時(shí)域聲音信號(hào)起伏不定，產(chǎn)生周期性變化。通過與樹冠火的聲音時(shí)域信號(hào)進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)地表火的時(shí)域信號(hào)與樹冠火的時(shí)域信號(hào)不同。在圖5c中，地面火聲頻率達(dá)到220 Hz左右時(shí)，聲譜分析的波形振幅最高，野火噪聲最大，地面火頻率范圍為0～15 000 Hz。根據(jù)公式(9)，計(jì)算出圖5的Y值約為5.1，低于閾值。

圖5 地表火及其頻譜分析圖Fig. 5 Surface fire and spectral analysis graph

為了進(jìn)行對比，在沒有野火的情況下，采集森林的聲音，進(jìn)行聲譜分析，如圖6所示。其中，圖6a為時(shí)域聲音信號(hào)的結(jié)果，而圖6b為左聲道的頻域聲音信號(hào)。當(dāng)森林未發(fā)生火災(zāi)時(shí)，在林區(qū)內(nèi)收集的聲音主要由棲息在森林中的鳥類和其他動(dòng)物產(chǎn)生，而這些由動(dòng)物發(fā)出的聲音相對較短，因此圖6a中的時(shí)域信號(hào)基本趨于零，波動(dòng)很小。在圖6b中，動(dòng)物的聲音頻率和幅值遠(yuǎn)小于樹冠火和地表火。

圖6 在無野火情況下森林的聲譜Fig. 6 Sound spectrum of the forest in the absence of wildfire

3 小 結(jié)

本研究提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)聲譜分析的林火監(jiān)測新技術(shù)。首先，分析了林火的噪聲并將其進(jìn)行頻譜分類，以進(jìn)行早期火災(zāi)探測；其次，為了進(jìn)一步擴(kuò)大傳統(tǒng)無線通信的距離，筆者采用了LoRa通信設(shè)備，將傳感器收集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)浇邮斩艘詫?shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程連接；最后，通過聲譜分析對收集到的聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。結(jié)果表明，樹冠火的頻率范圍相對較小，范圍為0～400 Hz，而地表火的頻率范圍為0～15 000 Hz。為了提高野火分類的準(zhǔn)確性，還設(shè)計(jì)了一種林火類型分類算法，根據(jù)公式計(jì)算與火災(zāi)噪聲相對應(yīng)的評估值Y來判斷林火類型。如果評估值Y高于閾值，則可以確定林火的類型為樹冠火，否則，為地表火。

在林火早期探測技術(shù)中，與光譜分析技術(shù)相比，利用聲音頻譜分析技術(shù)探測森林火災(zāi)具有較好的時(shí)效性。森林地區(qū)山高林密，聲音傳播比光傳播更不易受到外界干擾。當(dāng)林區(qū)無火時(shí)，林中聲音大多來源于動(dòng)物的活動(dòng)或者風(fēng)聲。動(dòng)物的聲音通常是非連續(xù)的，在分析聲音傳感器采集到的數(shù)據(jù)頻譜時(shí)，林火的聲音頻譜與動(dòng)物的聲音頻譜較易區(qū)分。而風(fēng)聲具有連續(xù)性，會(huì)降低火災(zāi)探測的準(zhǔn)確性，在后期的研究中可以針對該部分內(nèi)容進(jìn)行進(jìn)一步研究。