文/魏晓英

摘  要：本文系统分析了卫星遥感、无人机侦察、物联网、人工智能等先进技术在林业防火中的应用价值，并结合实际案例探讨了这些技术在火险评估、火情监测预警、扑救指挥及灾后恢复等环节的具体应用。先进的护林防火技术为精准科学地管理林业资源、维护生态安全提供了有力保障，值得在未来林业建设中被大力推广应用。

关键词：林业资源管理；护林防火技术；应用

传统的林业防火模式主要依靠人工巡护和瞭望，存在响应不及时、覆盖范围有限等问题，难以应对日益严峻的森林防火形势。近年来，以3S（RS、GIS、GPS）、物联网、人工智能为代表的现代信息技术蓬勃发展，为护林防火工作插上科技的翅膀[1]。将先进技术与传统林业防火措施有机结合，不仅可大幅提升预警和处置森林火灾的能力，还有助于实现对火灾风险的精准评估和预防。

1林业防火面临的主要挑战

1.1气候变化加剧火灾风险

全球气候变化导致极端天气事件频发，高温干旱、雷暴等恶劣气象条件明显增多。特别是春秋两季，干热风频繁出现，林木枯枝落叶积聚，极易引发森林火灾。气候变化导致火灾风险上升，对林业防火工作提出了更高要求。

1.2林区人类活动增多带来火源隐患

随着经济社会发展，林区人为活动日益频繁，生产生活用火、祭祀用火、游客野炊、吸烟等易引发森林火灾。一些地区还存在焚烧秸秆、烧荒等陋习，严重威胁林业资源安全。防患人为火源成为护林防火工作的一大挑战。

1.3林业资源结构复杂增加防控难度

我国森林资源类型复杂多样，针阔混交林、竹林、经济林等防火特点各不相同。由于地形地貌条件复杂，一些林区位于高山、峡谷等交通不便地带。林相结构和地理环境的复杂性增加了火情监测预警和扑救的难度。

1.4防火基础设施与技术装备不足

目前许多林区的防火通讯、供水、道路等基础设施建设还不完善，无法满足现代化防火要求。专业灭火装备和技术手段匮乏，难以适应日益严峻的森林防火形势。亟须加大投入，强化基础设施建设，提升防火科技水平。

2现代护林防火技术

2.1卫星遥感监测技术

卫星遥感监测的核心是利用电磁波与物质的相互作用原理获取地面信息，用可见光、近红外、热红外等不同波段的传感器感知地物的反射或辐射信号，形成遥感影像。光学遥感的成像原理是通过光学镜头聚焦，投射到CCD或CMOS等光电转换器件上，再将模拟信号转换为数字信号，存储为影像文件[2]。合成孔径雷达通过发射极化的微波信号，接收目标的后向散射信号，利用卫星的运动合成较大的天线孔径，获得高分辨率的雷达图像。高光谱成像通过光谱色散装置获得上百个连续或离散的窄波段影像，可精细刻画地物的光谱特征。在遥感影像几何校正、辐射校正等预处理后，可提取火情监测所需的关键信息。

2.2无人机侦察技术

无人机遥感的飞行平台主要有固定翼和多旋翼两种。固定翼飞行效率较高，续航时间长，适合大范围监测；多旋翼起降灵活，悬停性能好，适合近距离精细监测。无人机飞行控制系统通过GPS、INS、气压计等传感器实时获取飞行姿态信息，结合地面控制站的控制指令，不断调整四个控制回路：气压定高、GPS定位、飞行姿态和航向，从而实现飞行航迹的精确控制[3]。无人机遥感的关键是低空近距离成像，通过光学相机、红外热成像仪获取高分辨率影像，再经过影像拼接、定位等处理，生成大面积高精度的正射影像图，为火情的精准判读提供数据支撑。

2.3物联网预警系统

物联网预警系统的感知层依托温湿度、烟雾、CO等传感器，实时采集火险监测数据。ZigBee、NB-IoT等无线通信模块负责数据的低功耗传输，网关节点汇聚数据并接入互联网。感知数据经过MQTT等物联网通信协议在云平台汇聚，通过流计算、规则引擎等智能技术进行实时处理[4]。当数据超过预设阈值时，规则引擎触发预警，通过短信、APP推送等方式通知相关人员。时序数据库存储历史监测数据，大数据分析平台利用机器学习算法建立预测模型，实现火险态势研判。SOA架构支撑物联网平台的服务集成与业务协同，实现与气象、林业等部门的数据共享和联动预警。边云协同架构提升系统智能化水平，终端设备通过TinyML等技术实现局部数据分析，云端训练全局预测模型，端云配合提升预警时效。

2.4人工智能火情预测

人工智能火情预测的核心是利用机器学习算法从海量历史数据中自动提取火灾发生的关键特征和规律。决策树通过递归地选择最佳特征作为树的分叉点，不断细分特征空间，直至达到分类的目的。支持向量机通过寻找高维空间中的最优分类超平面，实现对未知数据的预测。人工神经网络模拟人脑神经元的工作机制，通过多层感知机的层层计算，提取深层特征，实现非线性预测。这些算法需要大量的训练数据，包括气象、遥感、地形、植被等多源数据。数据经过清洗、标注、特征工程等预处理后，输入模型进行训练优化。模型评估指标有精确率、召回率、F1值等度量预测性能。模型训练采用交叉验证等方法，提高泛化能力，避免过拟合。

2.5地理信息系统技术

地理信息系统的核心是空间数据管理与分析技术。GIS采用矢量、栅格等数据模型对地理实体进行抽象和表达。矢量数据由离散的点、线、面等几何要素表示，适合描述林区道路、水系等离散地物。栅格数据由规则的像元矩阵表示，适合刻画连续分布的地形、植被等。GIS通过空间数据库管理海量异构的空间数据，支持空间索引、空间查询等操作，提高数据检索效率。空间叠加分析可将不同层面的数据进行垂直叠加，揭示多要素的综合影响。缓冲区分析可生成指定距离范围的缓冲区，评估林区道路、水源等的可达性。网络分析可基于林区道路拓扑结构，实现最短路径、服务区等分析，优化扑火资源调度。GIS提供二维、三维可视化功能，通过专题图、统计图表等多种表现形式，直观展示防火监测数据和分析结果。WebGIS架构解决了传统单机GIS的局限，实现了GIS功能的网络化访问和空间信息的共享交换。

2.6专业灭火装备技术

专业灭火装备融合了先进的材料学、机械工程、电子信息等技术。超细干粉灭火剂利用纳米材料技术，将灭火剂粉碎至纳米级，与气体混合后，通过管网输送，喷射到火点，快速窒熄明火。高压细水雾灭火利用高压泵将水雾化成数十微米的液滴，增大与空气的接触面积，利用水的气化吸热作用，迅速降温灭火。移动式灭火炮可360°旋转，射程达百米，进一步提升灭火的灵活性。侦察灭火一体化装备集成红外热像仪、可见光摄像机、激光测距仪等传感器，实现火情侦察与灭火作业的一体化，大幅提高扑救时效。单兵负重灭火装备采用碳纤维复合材料减重，佩戴呼吸防护面罩，保障灭火安全。还有防火服、防火靴等设备，能够提高灭火效能，降低水资源消耗，增强灭火的机动性和安全性。

3护林防火技术在林业资源管理中的具体应用

3.1林火风险评估与防火规划设计

卫星遥感、地理信息系统等技术在林火风险评估与防火规划设计中发挥着关键作用。利用多时相的卫星遥感影像，可提取林区植被类型、密度、生长状况等关键参数，评估可燃物载量及其时空分布特征。结合气象数据分析，可掌握林区温湿度、风速等火险气象要素的变化规律。通过GIS空间分析，可综合考虑可燃物分布、气象条件、地形特征、火源分布等多源数据，构建火灾风险评估模型，定量计算不同区域的火灾发生概率，绘制区域火险等级分布图。基于火险等级分布，因地制宜地划定重点防火区、一般防火区和低危区，实施分区分级管控。在防火薄弱环节，有针对性地加密物联网传感器布设，提高监测预警能力。利用GIS的网络分析功能，可开展林区道路可达性分析、防火阻隔带布局优化等，为防火通道、阻隔工程规划提供决策支持。在重点防火区，基于火蔓延模拟模型，预设不同情景下的火灾事故预案，优化灭火资源配置。定期开展火险评估、动态更新防火规划，及时将林区可燃物变化、新增火源隐患等因素纳入考量，使防火工作更具前瞻性和针对性，将有限的防火资源用在刀刃上。

3.2火源实时监测与预警技术应用

在火源实时监测与预警领域，卫星遥感、无人机、物联网、人工智能等技术形成了立体化的技术体系。高分辨率对地观测卫星可对疑似火点区域进行重点观测，获取米级分辨率影像，精确判读火点位置、起火时间、蔓延方向等。卫星遥感距离火场较远，更适合宏观火情监测。无人机可近距离观测火情，获得更清晰直观的第一手资料。通过可见光相机，无人机可捕捉到冒烟、火光等火情特征；搭载红外热成像仪，可识别高温区域，及早发现隐蔽火点。物联网传感器布设在火灾高风险区，对关键火险因子实施实时监测。当监测数据超过预警阈值时，系统自动推送预警信息，并联动无人机、卫星等开展复核监测，最大限度降低误报漏报。人工智能通过深度学习算法，对海量监测数据进行智能分析，自动识别出可疑火情信息，减轻人工判读负担。多种监测手段相互配合、优势互补，构建全方位、无死角的立体化预警监测网络，将火情扼杀在萌芽状态。

3.3林火扑救指挥调度技术应用

一旦森林火灾发生，高效、科学的扑救指挥调度至关重要。北斗卫星导航定位系统可对地面扑火队伍实时定位跟踪，掌握灭火力量的空间分布情况。无人机可快速飞赴火场侦察，通过可见光、红外等载荷获取火情蔓延信息，判读火势大小、火线位置、火头数量、蔓延方向等关键要素，为扑火决策提供第一手资料。扑火前线利用高压细水雾灭火装置、灭火弹射器等新型灭火装备，可快速扑灭火头，控制火势蔓延。搭载远程供水设备的森林消防车可在复杂地形条件下为前线供水。防火云平台融合卫星遥感、无人机等多源监测数据，并与气象、地形等信息叠加，形成火场态势图，直观地展示灭火资源部署和火情发展。人工智能技术可模拟火蔓延过程，预判火势发展趋势，智能生成多种扑救预案。GIS平台为每个预案方案提供空间决策支持，包括扑火力量调度路径规划、防火阻隔带设置、临时避险场所选址等，并评估各预案的可行性。

3.4灾后评估与生态恢复技术应用

森林火灾发生后，及时开展灾情评估、制定生态恢复措施至关重要。高分辨率卫星遥感数据可用于快速判读过火区范围。通过光谱解译，识别出受灾林地、草地等不同地类的空间分布。对灾前、灾后的遥感影像进行变化检测分析，可定量评估受灾面积与程度。利用激光雷达、合成孔径雷达等技术获取高精度地表高程信息，分析林火对地形地貌的影响。物联网传感器实时采集过火区的温湿度、风速等气象要素，评估区域小气候变化情况。无人机搭载多光谱相机，开展近地面高分辨率遥感监测，获取林冠结构、植被生长等精细信息。通过可见光、近红外、热红外等多源数据融合分析，精准诊断林木受灾状况，评估火烧迹地的土壤理化性质变化。基于灾情评估结果，因地制宜地制定生态修复方案。利用GIS进行空间制图，优选造林区域、树种配置等。无人机航化作业可将草籽、树种精准播撒到目标区域，提高飞播造林效率。物联网传感器对造林区的温湿度、光照等生长环境实施动态监测，为林木生长优化管理提供数据支撑。卫星遥感可对整个过火区实施长期动态监测，掌握植被恢复进程，评估生态修复成效。

4结语

技术创新与体制机制改革相结合，跨部门数据共享协作等举措，将推动我国林业防火事业迈上新台阶，为维护森林生态安全提供坚实保障。

参考文献

[1]路燕梅.护林防火技术在森林资源保护中的应用对策思考[J].农业灾害研究,2024,14(6):320-322.

[2]石荣威.林业资源管理中护林防火技术的应用[J].新农业,2022(7):45.

[3]蒋玉芳.林业资源管理维护中护林防火技术的应用[J].湖北农机化,2021(13):94-95.

[4]吴有声.林业资源管理维护中护林防火技术的应用[J].农家参谋,2021(5):171-172.

（作者单位：甘肃省白龙江林业保护中心兰州北山生态建设管护中心）