#Spreading of Fire 模拟火势蔓延的介绍 它是在信息技术学院，KMUTT（泰国）或 SIT（ ）设计和开发的 宗旨 创建一个可以模拟火在森林中蔓延的应用程序。 使用与 GUI 和 Array 2D 相关的知识。 在应用中，用户可以通过JButton、JRadiobutton、JSlider、JCheckBox自定义变量的值并与应用进行交互。 **方法** * 数组 2D * javax.swing.JFrame * javax.swing.JPanel * javax.swing.JLabel * javax.swing.JOptionPane * javax.swing.JButtonGroup * javax.swing.JButton * javax.swing.JRadioButton * javax.swing. JSlider * javax.swing.

python学习笔记，包含oop简介-使用 OOP 对森林火灾建模-对象

WSN 是一个自组织网络，由分布在部署环境中的多个次要设备组成，用于执行监控活动。 许多野火造成森林破坏，从而影响大量生物。 本研究讨论了一种基于野火监测的无线传感器网络 (WSN) 系统设计方法。 拟议解决方案的主要目标是智能估计森林中点燃的野火的规模和强度。 已经为无线传感器网络之间的数据通信实施了基于能源效率和优先级的技术。 可以在建议的数据通信解决方案的帮助下创建动态路由路径。 这些动态路径是根据重量、能量、火灾、天气指数和安全性等许多参数开发的。 为了验证，所提出的解决方案设计并实现了一个原型，使用微软框架（工具和技术）来完成大量的模拟实验。 结果和评估清楚地表明了我们提出的基于无线传感器网络的方法的效率和可靠性。

为了监测森林火险因子和着火点，并及时预防和消灭火灾，提出了基于ZigBee的森林火灾监测系统设计，系统由信息采集、无线收发、火灾监控功能模块组成。系统采用烟雾传感器、温湿度传感器、风力传感器采集各林区的环境参数信息，基于JN5139无线微控制器实现无线通信功能，并对传感器采集的环境参数数据进行处理和分析，监控中心根据分析结果实现火险预报、火情监测、应急预案功能。基于ZigBee的森林火灾监测系统可以实时监测林区环境参数信息，从而及时地预防森林火灾的发生或高效地实施火灾救援工作。

传统的卷积神经网络目标检测算法需要使用大量的数据来对网络参数进行训练,会花费大量的时间,并且森林火灾数据属于小样本数据。基于此,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络森林火灾检测算法,该算法采用迁移学习的方法训练森林火灾检测网络模型。在建立的森林火灾数据集上进行实验,结果表明使用该算法进行森林火灾检测,准确率可达97%,具有准确率高、误报率低、检测时间短等优点,将其应用在森林火灾检测上具有一定的可行性。

102中国2013年各地区森林火灾情况统计(一).xls

103中国2013年各地区森林火灾情况统计(二).xls

Forest_Fires_Forecast:用人工神经网络预测森林火灾

智慧森林火灾卫星数据服务系统方案.pdf

模拟火灾