森林作为陆地生态系统的重要组成部分,在调节地球生态平衡过程中有着不可替代的重要作用。森林火灾的发生,危及人民群众安全的同时,也造成了严重的空气污染。随着计算机软硬件技术、大数据技术和人工智能的蓬勃发展,利用深度学习的相关理论算法预判森林火灾发生的概率,给森林火灾预警提供了新技术、新方法和新思路,为实现森林防火“打早、打小、打了”的基本方针提供有力地辅助决策依据。本文以洞庭湖流域上游的湖南省与贵州省交界处为研究区域,以该区域内一定时期的最高气温、最小降雨量、最大风速、最小相对湿度以及森林火灾数据为样本集,用于深度学习模型的训练和预测。基于深度残差网络为模型的核心组成部分建立了一个适用于森林火灾预警的深度网络模型,经训练与测试其总体预测效果较好。本文的主要研究结果如下:(1)以地面气象数据、历史火情数据、遥感数据为基础数据源,根据森林火险等级及预警信号的确定方法,采用遥感技术对AVHRR、VISSR和MODIS传感器数据的林火识别波段进行处理、分析和研究。(2)通过统计分析研究区域内的最高气温、最小降雨量、最大风速和最小相对湿度的时序性特征,以及历史火灾发生的时间规律,为构建森林火灾预警模型提供参考方向。(3)结合深度学习理论和数据的特征构建森林火灾预警模型。分析利用不同网络深度与模型的预测误差以及耗时上的情况,发现训练过程中深度越深训练的误差越小、下降幅度也越来越慢,但所消耗的训练时间越来越多。(4)利用设计训练好的模型,应用B/S模式采用Web API、WebGIS等技术构建了一套森林火灾预警原型系统,将理论性研究转化为实际应用。深度学习在近年来得到了极快的而发展,正逐渐颠覆各行各业的传统运作模式。森林火灾预警模型研究是在现有的深度学习环境下的各种算法技术的创新应用。随着技术的急速发展,新的深度学习算法也将进一步应用于森林防火方面,林业安全生产方面也将进入新阶段。