方案背景

随着全球气候变化和人类活动的影响，森林火灾发生频率和危害性逐年增加。为提升森林火灾防控能力、实现快速响应和科学救援，需构建一套集 实时监控、智能预警、资源调度、指挥决策 于一体的综合性平台。

方案介绍

方案概述

• 早期预警：通过多源数据融合，实现火情实时监测与早期预警。
• 精准定位：快速定位火点位置及蔓延趋势。
• 高效指挥：整合救援资源，优化救援路径与任务分配。
• 灾后评估：量化灾损数据，为生态修复提供依据。

系统架构

• 平台采用 “云-边-端”协同架构，分为以下模块：

四、核心功能模块

实时监控与预警

多源数据融合：整合卫星遥感、无人机航拍、地面摄像头、气象数据（温湿度、风速风向）等。

AI火情识别：基于深度学习的图像分析算法，自动识别烟雾、火点（准确率≥95%）。

动态预警地图：结合GIS系统，生成实时火险等级分布图，支持热力图、蔓延模拟。

救援指挥调度

资源管理：消防队伍、物资仓库、救援车辆的位置与状态实时监控。

路径规划：基于地形、火势、交通条件生成最优救援路径，支持三维地形仿真。

任务派发：通过移动终端（APP/智能终端）向一线人员推送任务指令。

灾后评估与恢复

损失统计：利用遥感影像分析过火面积、植被损毁程度。

生态修复：结合土壤、气候数据，生成植被恢复方案。

辅助决策

AI预测模型：预测火势蔓延方向及速度（如使用FARSITE模型）。

应急预案库：存储历史案例及最佳实践，支持智能推荐救援策略。

公众服务与培训

信息发布：通过短信、APP推送火险预警及疏散指引。

应急演练：模拟火灾场景，培训救援人员协同作战能力。

关键技术

AI与大数据分析

火点识别模型（YOLO、ResNet等）。

时序数据分析（LSTM）预测火势趋势。

三维可视化

基于Unity/Unreal Engine构建三维地理环境，叠加实时火情数据。

边缘计算

在无人机或边缘节点部署轻量化AI模型，减少数据传输延迟。

应用案例案例