图像识别技术在林草火灾预警中的应用及优化

引言

林草资源是地球上重要的生态资源，对于维持生态平衡、提供生态服务、保护生物多样性等具有不可替代的作用。然而，林草火灾频繁发生，给全球生态环境和人类社会带来了巨大的损失。据统计，每年因林草火灾导致的森林植被破坏、土壤侵蚀、 污染以及人员伤亡和财 损失数量惊人。传统的林草火灾预警方法主要依赖人工瞭望、地面巡逻和气象监测等，这些方法存在监测范围有限、时效性差、人力成本高以及容易受主观因素影响等缺陷。随着计算机技术和人工智能的快速发展，图像识别技术逐渐应用于林草火灾预警领域，为提高火灾预警的准确性和及时性提供了新的途径。

一、图像识别技术在林草火灾预警中的应用原理

图像识别技术是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别图像中的目标和场景信息。在林草火灾预警中，其基本原理是通过安装在特定位置（如瞭望塔、无人机、卫星等）的图像采集设备获取林草区域的图像数据，然后对这些图像进行一系列处理和分析，判断图像中是否存在火灾迹象，如烟雾、明火等[1]。首先，图像采集设备按照一定的时间间隔或触发条件获取林草区域的图像。采集到的图像可能会受到光照、天气、地形等多种因素的影响，因此需要进行预处理。预处理主要包括图像的去噪、增强、几何校正等操作，以提高图像的质量和清晰度，便于后续的特征提取。特征提取是图像识别技术的关键环节之一。针对林草火灾预警，需要提取与火灾相关的特征，如烟雾的颜色、形状、纹理，明火的光谱特征、温度特征等。这些特征可以通过多种算法来提取，如基于颜色空间的特征提取、基于纹理分析的算法（如灰度共生矩阵、局部二值模式等）以及基于深度学习的特征提取方法（如卷积神经网络）。最后，将提取的特征输入到分类器中进行分类判断。分类器根据预先训练好的模型，判断图像中的特征是否属于火灾特征，从而确定是否发生林草火灾。常用的分类器有支持向量机、决策树、神经网络等。

二、图像识别技术在林草火灾预警中的关键技术环节

（一）图像采集

地面固定摄像头装于林草区域周边设施，安装简、成本低，可定点监控重点区域，但监测范围受限且受地形遮挡。无人机搭载摄像头机动性强，能深入复杂区域采集图像，不过续航短，恶劣天气飞行受限。卫星遥感图像能覆盖大面积林草区域，数据更新周期长、分辨率较低，对大范围林草火灾监测预警意义重大。分辨率方面，地面与无人机采集设备要求毫米级到厘米级以辨火灾细节，卫星图像依应用需求从几米到几十米不等。帧率需每秒数帧到数十帧，以捕捉火灾动态。光谱范围除可见光外，多光谱或高光谱成像技术可提取更多火灾特征，如红外光谱突出明火，特定光谱波段可识别烟雾。

（二）图像预处理

林草图像采集受传感器、大气散射等噪声干扰。中值滤波善除椒盐噪声，用邻域像素灰度值中值替代当前像素值，保边缘信息；均值滤波抑高斯噪声， 用邻域 值替 缘模糊；高斯滤波依高斯函数平滑图像，除高斯噪声且留细节。为提高火灾特 化调直方图分布提对比度，使烟雾火焰特征更明显。基于小波变换 解 低频增强整体对比度，高频增强细节。因采集设备安装角度与地形起伏等致图像几何畸变[2]。常用基于多项 校正方法，建立像素坐标与地理坐标多项式关系以纠正畸变，便于火灾定位分析。

（三）特征提取

烟雾在可见光范围多呈灰白色或浅蓝色，火焰为橙红色到黄色。将图像转至 YCbCr、HSV 等颜色空间更利提取颜色特征。如 YCbCr 颜色空间中烟雾 Cb 和 Cr 分量有稳定取值范围，可设阈值筛选烟雾区域；HSV 颜色空间中火焰的色调、饱和度和明度有特定范围，借此提取火焰颜色特征。烟雾纹理模糊平滑，灰度共生矩阵对比度低、相关性高；火焰纹理复杂不规则，熵和能量较高。灰度共生矩阵统计不同灰度级像素对在特定方向和距离上的出现频率描述纹理，局部二值模式将像素与其邻域比较生成二进制编码，统计其直方图描述纹理，二者可识别烟雾火焰纹理差异。卷积神经网络在图像特征提取成效显著。构建多层卷积层、池化层和全连接层网络结构，能自动学习图像高级抽象特征。用大量标注林草图像训练 CNN，其卷积层不同卷积核提取图像不同局部特征，经多层操作组合成全局特征，利于准确识别林草火灾。

（四）分类与识别

SVM 是常用二分类器，在特征空间寻最优超平面分不同类别样本。在林草火灾预警中，以提取图像特征为输入训练超平面模型，对小样本、非线性分类问题性能佳且泛化能力好。可通过核函数将低维特征空间映射到高维以更好分类。决策树基于树结构分类，依图像颜色、纹理等特征构建分类规则。如先判图像是否有特定颜色区域，有则进一步判纹理特征是否符合火灾特征。其优点是易理解解释、计算复杂度低，但易过拟合，需剪枝提泛化能力。神经网络学习能力强、结构复杂，可处理高度非线性分类问题。在林草火灾预警中，多层感知机等模型经多个隐藏层深度处理学习图像特征，用反向传播算法调神经元连接权重拟合输入输出关系。虽能自动学习复杂关系，但需大量训练数据与较长训练时间，且易陷入局部最小值。

三、当前图像识别技术在林草火灾预警应用中存在的问题

（一）数据质量问题

图像采集受环境影响大，林草区域环境复杂多变，天气条件（如雾、雨、雪、强光等）、地形地貌（如山谷、森林茂密程度等）都会对图像采集产生影响。例如，在大雾天气下，图像的清晰度会大大降低，烟雾和火焰等火灾特征难以被准确识别；在强光照射下，可能会出现过曝光现象，导致图像细节丢失。如果数据标注不准确，在构建图像识别模型时，需要大量标注好的图像数据作为训练集。然而，林草火灾图像的标注工作存在一定难度，不同的标注人员对烟雾、火焰的判断标准可能存在差异，导致数据标注不准确，影响模型的训练效果和准确性。

（二）算法准确性问题

现有的图像识别算法在林草火灾预警中有时会出现误报现象。例如，一些类似烟雾或火焰颜色、形状的自然现象（如晨雾、晚霞、动物活动等）可能会被误判为火灾，导致不必要的资源浪费和警报疲劳[3]。在火灾发生初期，烟雾和火焰可能较为微弱，或者被树木等遮挡，现有的算法可能无法及时准确地检测到这些情况，从而导致漏报，延误火灾扑救的最佳时机。

（三）环境适应性问题

不同地区的林草类型（如热带雨林、针叶林、草原等）具有不同的植被结构、生长密度和颜色特征。图像识别算法在一种林草类型上训练得到的模型可能在其他类型上表现不佳，缺乏对不同林草类型的广泛适应性。林草在不同季节呈现出不同的生长状态，如春季植被萌发、秋季树叶变色等。这些季节变化会导致图像特征发生改变，使得图像识别算法在不同季节的准确性和可靠性受到影响。

四、图像识别技术在林草火灾预警中的优化策略

（一）数据增强策略

通过计算机图形学技术合成林草火灾图像，增加训练数据的多样性。例如，可以将不同形状、颜色、浓度的烟雾和火焰图像与不同背景的林草图像进行合成，生成大量模拟的林草火灾图像。同时，还可以模拟不同天气条件（如不同程度的雾、雨、雪）和光照条件下的图像，使训练数据更接近实际应用场景，提高模型的泛化能力。对原始图像进行多种变换操作，如旋转、翻转、缩放、裁剪等。这些变换操作可以在不改变图像火灾特征本质的基础上，增加图像数据的数量[4]。比如，将一幅林草火灾图像进行不同角度的旋转和翻转，可以得到多幅新的图像，将这些图像加入到训练集中，能够让模型学习到火灾特征在不同姿态下的表现，从而提高模型对不同拍摄角度图像的识别能力。

（二）算法改进策略

在基于颜色空间的特征提取中，进一步优化颜色阈值的选取方法。可以采用自适应阈值算法，根据图像的整体亮度、对比度等信息动态调整颜色阈值，提高对不同光照条件下烟雾和火焰颜色特征的提取准确性。在基于纹理分析的特征提取方面，结合多种纹理特征描述子，如将灰度共生矩阵与局部二值模式相结合，充分发挥两者的优势，更全面地描述烟雾和火焰的纹理特征。对于基于深度学习的特征提取，优化卷积神经网络的结构，如采用残差网络结构，解决深度网络中的梯度消失问题，增加网络的深度和表达能力，从而更好地学习火灾特征。对于支持向量机分类器，通过优化核函数参数选择方法，提高分类性能。可以采用网格搜索、遗传算法等优化算法，寻找最优的核函数参数组合。对于决策树分类器，采用集成学习方法，如随机森林，将多个决策树组合在一起，通过投票机制确定最终的分类结果，减少单棵决策树的过拟合现象，提高分类的准确性和稳定性。对于神经网络分类器，采用正则化技术（如 L1、L2 正则化）防止过拟合，同时采用更先进的优化算法（如 Adam优化算法）加快网络训练速度并提高收敛效果。

（三）多源数据融合策略

将图像识别技术获取的林草火灾信息与气象数据（如温度、湿度、风速、风向等）相结合。气象数据可以为火灾的发生、发展提供重要的环境背景信息。例如，高温、低湿度、大风等气象条件有利于火灾的发生和蔓延。通过融合图像数据和气象数据，可以建立更准确的火灾预警模型，提高预警的可靠性。比如，当图像识别到可能的火灾迹象，同时气象数据显示当前环境有利于火灾发展时，发出的预警信息将更加可信。结合林草区域的地理信息数据（如地形高度、坡度、坡向、植被覆盖类型等）与图像数据。地理信息数据可以帮助确定火灾发生的位置、火势蔓延的方向和速度。例如，在山区，火势往往会顺着山坡向上蔓延，利用地形坡度信息可以更好地预测火灾的扩散路径，结合图像中火灾的位置和范围信息，能够为消防救援提供更精准的决策依据，提高火灾扑救的效率。

（四）建立动态预警模型策略

随着时间的推移和林草环境的变化，图像数据的特征分布也会发生变化。因此，建立动态预警模型，根据新获取的图像数据和实际火灾发生情况，实时更新模型的参数。例如，定期利用新的图像数据对模型进行重新训练，使模型能够适应林草在不同季节、不同生长阶段以及不同环境条件下的变化，保持较高的预警准确性。考虑林草火灾的发展是一个动态过程，引入时间序列分析方法。通过对连续多帧图像的分析，不仅可以判断当前是否发生火灾，还可以预测火灾的发展趋势，根据前几帧图像中烟雾的扩散速度、火焰的增长幅度等信息，预测未来一段时间内火灾的规模和蔓延范围，提前做好消防资源的调配和火灾防控措施，提高林草火灾预警的前瞻性和有效性[5]。

五、结论

图像识别技术在林草火灾预警中具有广阔的应用前景，通过对图像采集、预处理、特征提取、分类与识别等关键技术环节的深入研究和应用，可以有效地提高林草火灾预警的准确性和及时性。然而，目前在应用过程中还存在数据质量、算法准确性和环境适应性等问题。通过采用数据增强、算法改进、多源数据融合以及建立动态预警模型等优化策略，可以在一定程度上解决这些问题，提高图像识别技术在林草火灾预警中的可靠性和有效性。随着技术的不断发展和完善，图像识别技术必将在林草资源保护中发挥越来越重要的作用，为减少林草火灾损失、维护生态平衡提供有力的技术保障。但同时也需要不断地进行研究和实践，进一步探索更先进的技术和方法，以适应日益复杂的林草火灾预警需求。

参考文献：

[1]杨洋.关于高原森林草原防灭火的几点思考[J].消防界(电子版),2024,(11):1-3.

[2]黄家润.基于视频监测的林火检测算法设计与实现[D].电子科技大学,2023.

[3]陈欣,施林苏,丁洪涛,等.图像识别技术在林草火灾预警中的应用及优化[J].广东通信技术,2020,(08):61-65.

[4]胡艳萍.网络信息技术在森林防火管理中的应用[J].森林防火,2023,41(01):20-23.

[5]鲁作云.新时期森林防火监测与预警系统建设研究[J].林业科技情报,2021,53(01):38-40.