森林大火绝不仅仅是一般的自然灾害,更是一种严重破坏生态环境,威胁着人类生命财产安全的灾难。森林火灾因破坏性大、突发性强,是全球生态安全最大威胁之一。我国是森林火灾较为严重的国家,由于自然与历史的原因,森林火灾频频发生,对我国森林资源和生态环境的破坏十分严重。林火不仅烧毁森林,降低林木密度,还破坏森林结构。森林火灾产生的烟雾是大气污染源四大类中的一种,林火的频发,使得当前的雾霾天气雪上加霜,同时由于植被的破坏,也降低了森林防风固沙的功能。当前,全球变暖和降雨量减少导致极端天气异常频繁,沙漠化、沙尘暴和森林火灾也日趋严重,保护森林资源刻不容缓。林火的频发和破坏力使林火防控变得非常重要,世界各国为此不遗余力。造成森林火灾的因素众多,原因复杂,难以准确量化,这也是林火研究虽然历经近百年,但是森林火灾不降反升的主要原因。近年来,物联网、大数据和以机器学习为代表的人工智能技术的快速发展,为解决林火等级预测提供了契机。物联网能够大范围实时获取全维度、全时相、全尺度现地数据,为林火发生预测包括森林可燃物含水率在内的可变因子监测提供了可能。同时,借助机器学习技术,可以从逆向角度分析林火驱动因子与林火发生的关系,避免了传统的以定常值为参数的广义线性模型面临精度低和解释能力差的问题。本文借助于物联网和机器学习技术研究林业物联网和林火监测的关键技术,主要包括林业物联网数据传输关键技术、基于物联网声音频谱分析的林火监测关键技术和基于物联网和支持向量机的林火气象等级预测模型,具体包括:（1）森林环境下物联网数据传输模型的研究在林业物联网技术应用中,通常以太阳能转换系统来获取能源并为物联网系统提供能量然而受制于转换技术的发展,太阳能板吸收的外部能量并不能保证节点持续工作,所以节点工作状态通常大部分时间维持在一个较低的占空比。另外节点获取能量严重依赖于外部环境,当外部环境发生变化时,节点的能量补给随之发生变化。因此传感器必须不断地调整其占空比来适应能量消耗,网络路由处于动态调整模式。本文提出了一种混合异步同步MAC协议的通信方案,以减少端到端（E2E）时延,传感器将根据自身的能量供应和实际情况在异步和同步系统之间切换,以适应其占空比。（2）基于物联网林火声音频谱分析技术研究森林火灾伴随着强烈的声音信号产生,引起森林原有的声压或者噪声的变化,地表火和树冠火发生时对森林噪音影响有明显差别。树冠火的噪声振幅明显高于地表火,在频谱分析中,树冠火在低频区域有明显的变化特点,而地表火在高频区域有显著的变化特征。本文提出一种根据声音频谱特征来识别地表火和树冠火,建立一种基于频谱分析技术的自动分析模型,该模型可以对大数据系统中的声音数据进行自动频谱分析,监测林火的发生。并通过研究地表火和树冠火声音频谱特征,通过对所监测森林区域声音频谱分析,及时识别地表火和树冠火。（3）基于物联网和支持向量机的森林火险气象预测技术研究森林地区的气象参数是森林火灾发生的关键因素之一,森林火灾的发生与温度、风速、湿度和降雨量等气象因素密切相关。本文提出了一种利用无线传感器网络（WSNs）采集气象参数,并利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）评估森林火灾危险等级与气象数据之间的关系。