实验中所使用的样本来自点火实验中所拍摄的现场图片以及网络上森林火灾的相关图片。训练集中有 968 张森林背景图片，946 张复杂的森林火灾图片;测试集中有80 张森林背景图片，102 张复杂的森林火灾图片。训练集与测试集每一张图片均不重复。      针对森林火灾的特点，提出并设计一种基于卷积神经网络的森林火灾图像识别方法。通过实验，给出用于复杂背景下森林火灾识别的卷积神经网络结构，并对该结构进行训练和测试。结果表明，该方法具备较高的正确率，正确率达到 95% 。同时网络可自动提取特征，无需对输入图像进行复杂预处理，克服了传统算法许多固有的缺点，将其应用在森林火灾识别领域取得了很好的效果。最后，我们结合flaks框架构建了一个森林大火识别的API，在该系统下，我们通过后端调用模型，在页面中选择上传的图片，便可获得预测结果。

森林火灾数据库技术规范 1 主题内容与适用范围

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基于卷积神经网络的森林火灾烟雾探测算法研究.docx

森林火灾预防自动巡逻航拍概述: 本系统是基于英飞凌无人机套件设计的森林火灾自动巡视无人机方案， 在单片机控制系统的基础上搭建以4G通信进行整体控制的系统调度平台，逐步实现多台无人机的稳定飞行、定高定点飞行、巡航且自主返航、火灾险情捕捉及报警等；其优点是可以节省大量劳动力进行森林火灾防护，在一个平台的监控下，可全方位对森林进行保护，无人机可以自动巡航，自动返航，和调度台无线通信，确保第一时间得到森林险情，缺点主要在于恶劣天气下无人机通讯受影响严重，GPS定位有误差，无人机在巡航中损坏后难以找回。 整个设计过程包括电子系统的设计技术及调试技术，包括需求分析，原理图的绘制，pcb板的绘制，制版，器件采购，安装，焊接，硬件调试，软件模块编写，软件模块测试，系统整体测试等整个开发调试过程。 演示视频 第一次试飞视频:链接:https://v.youku.com/v_show/id_XMTcyMTg5MjQxMg==.html 第二次试飞视频:链接:https://v.youku.com/v_show/id_XMTczMjYwODIwMA==.html 最终方案展示视频:链接:https://v.youku.com/v_show/id_XMTc2MjkyNjc0MA==.html 作品实物图展示:

森林火灾 每天生成与森林火灾有关的数据。 获取数据 Python脚本day.py和month.py生成可视化所需的NetCDF文件。 需要执行以下步骤： 在ECMWF注册 获取API密钥 点安装ecmwf-api-client 现在您可以运行： python thismonth.py->生成一个数据文件，其中包含该月中几天的变量，格式为2020-10.nc。 注意：您不能在每月的头几天运行此程序。 或：python month.py 10 2020->产生以参数形式给出的月份数据文件。 格式：2020-10.nc 运行可视化 2.1条形图Rscript month-simple.r $ year- $ month.nc在月份文件中的几天内构建变量（如FRP）的条形图。 2.1映射Rscript Extract_ECWMF_vars_SEAdaily.R $ year- $

森林火灾检测图像数据集（数据集中标注了真实火情中的烟和火，用于森林防火预警，COCO标签，453张）.zip

设计了一个基于ZigBee森林防火移动顸警系统。使用ZigBee技术构建一个数字传感器无线通信网络，该网络主要由终端节点、协调节点和发送节点构成。数字传感器采集的环境参数主要有温度、相对湿度、光照强度等，把各个不同功能的节点按要求散布在森林中采集现场环境参数，采集的数据经处理后通过无线通信网络发送至监测端和服务器控制端。该系统采用射频芯片CC2431作为传感器网络节点，中心节点和GPRS模块DTP-SO5Ci相连，借助移动通信网络将终端节点采集到的数据转发到手机终端或互联网中的服务器，手机客户端采用J2M

一个简单的火势蔓延模型，它使用火势蔓延到其摩尔社区 ( https://en.wikipedia.org/wiki/Moore_neighborhood ) 中的树木的概率。 一旦一棵树被烧毁，点燃后的一个时间步，它就不会被重新点燃。 以矩阵的每个值为树的概率生成森林，使该概率成为森林中树木的（平均）百分比。 当森林中没有更多的火灾时，该函数会停止，最终结果是可见的，其中包含达到该结果所花费的时间步数。

森林火灾严重程度遥感估测模型的比较研究，琚存勇，雷成亮，光谱卫星数据正作为一种生态系统变化检测的辅助工具被广泛应用，用相同波段或指数的不同时相差值评价森林火灾严重程度的研究也越