林火监测技术的发展越来越离不开图像通信与处理技术的支持，利用监测系统，如何实现远程实时监测和火灾自动监测是急需解决的问题。 本文在方案设计、硬件设计以及网络模型设计进行系统的分析与研究。为满足全方位监测要求，在森林区域安装多套客户机监测系统，对CCD拍摄的视频数据压缩成Mpeg-1格式，在Client／Sever网络模型基础上与服务器保持通信，实现远程传输视频。 本文为达到林火自动监测，探讨小波分析理论、神经元网络理论在图像处理中的应用。森林火灾图像经小波分解后，在小波域中予以去噪预处理，并借助阈值化图像分割技术、WSA与Kohonen神经元网络自动分割图像。最后提出最大后验概率(MAP)准则作为判决依据，借助感知器和BP神经元网络对图像予以识别，为防止森林火灾的发生、减轻森林火灾带来的危害奠定基础。