【摘 要】
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为提高森林火灾的监测能力,降低防火指挥中存在的信息误判,提升森林火灾监测的信息化水平,建立基于卫星监测的森林火灾无人机核查系统具有重大的意义。该系统在卫星监测森林火灾的基础上,增加了无人机航线规划,飞行视频回传,图像识别森林火灾等功能,实现了无人机核查森林火灾的目标。研究内容和结果如下:（1）通过对现有的卫星、无人机监测森林火灾相关系统的调查和研究,梳理不同方式的优缺点,确定研究目标和技术方案。（
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为提高森林火灾的监测能力,降低防火指挥中存在的信息误判,提升森林火灾监测的信息化水平,建立基于卫星监测的森林火灾无人机核查系统具有重大的意义。该系统在卫星监测森林火灾的基础上,增加了无人机航线规划,飞行视频回传,图像识别森林火灾等功能,实现了无人机核查森林火灾的目标。研究内容和结果如下:（1）通过对现有的卫星、无人机监测森林火灾相关系统的调查和研究,梳理不同方式的优缺点,确定研究目标和技术方案。（2）采用上下文阈值法进行森林火灾识别的技术,对卫星监测数据进行处理和计算,实现了卫星监测森林火灾的目标。过程中优化了云检测的第二个条件:第一波段与第二波段反射率之和大于0.7调整为大于0.65,将卫星监测森林火灾的准确率从75.3%提高到86.5%。（3）采用图像识别技术,基于YOLOv5完成了无人机森林火灾图像识别算法。收集了无人机森林火灾素材并进行标注,采用YOLOv5模型完成样本训练。使用训练成果对无人机视频进行森林火灾的图像识别,准确率均在80%以上,实现森林火灾的无人机图像识别目标。（4）采用地理信息技术,流媒体传输技术以及移动端开发技术,设计开发了基于卫星监测的森林火灾无人机核查系统,系统包含卫星监测,无人机飞行调度与森林火灾监测三大子系统,经过整合后实现了无人机核查森林火灾的目标。通过无人机核查森林火灾,为森林防火的指挥调度提供参考依据,完善了森林火险处置流程,提高了森林防火的工作效率。研究成果已应用于广州市林业园林局无人机移动巡查系统和绍兴市柯桥区无人机森防天眼系统,得到较好的反馈。在后续的研究中,将着重增加多种卫星监测和无人机监测算法,尝试将监测算法移植到无人机控制端和机载计算平台上,减轻网络传输压力,提升森林火灾识别实时性。
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