智慧森林防火建设：科技赋能筑牢生态安全屏障

汇报人:XXXX2026.04.19智慧森林防火建设：科技赋能筑牢生态安全屏障CONTENTS目录01

森林防火的时代背景与挑战02

智慧森林防火技术体系构建03

核心应用方向与技术解析04

国内典型应用案例分析CONTENTS目录05

关键技术创新与装备研发06

智慧森林防火实施路径07

挑战与未来发展趋势森林防火的时代背景与挑战01生态屏障功能的核心地位森林作为陆地生态系统的主体，是重要的生态屏障，具有保持水土、涵养水源、调节气候等关键作用，如武陵源区98%的核心景区森林覆盖率，为区域生态安全提供坚实保障。经济社会可持续发展的基础森林资源是经济社会发展的重要物质基础，提供木材、林产品等资源，同时支撑生态旅游等绿色产业发展，对促进区域经济可持续增长具有不可替代的作用。人民生命财产安全的重要保障森林火灾会对人民生命财产安全造成严重威胁，通过智慧森林防火建设，实现火情早发现、早处置，能有效降低灾害损失，如浙江“森林火灾智能预警系统”平均预警时间提前30分钟以上，多数火情在成灾前被扑灭。践行新发展理念的必然要求保护森林资源是践行“绿水青山就是金山银山”理念的具体体现，是推动林业高质量发展、建设生态文明的重要举措，通过数智力量助力森林防火，是发展新质生产力的重要着力点。森林资源保护的战略意义当前森林火灾防控的痛点与难点传统监测手段存在盲区与滞后性传统人工瞭望塔和卫星监测存在盲区大、发现晚的弊端，难以实现对广袤森林的全方位、实时性监控，无法满足“打早、打小、打了”的防控需求。火情信息上报与传输效率低下在火灾现场“弱网”“断网”“无网”情况下，传统报告方式信息传递不畅，导致火情信息报告及时率低，影响快速响应和决策。应急联动与资源调度协同不足多部门数据壁垒导致信息共享困难，应急资源调配缺乏科学规划，队伍集结和物资调度时间长，影响火情处置效率。复杂地形与极端天气增加防控难度林区地形复杂、山峦起伏，人员难以到达，加之高温大风等极端灾害性天气多发，给火情监测、巡查和扑救带来极大挑战。人工巡护成本高且存在安全风险传统人工巡护劳动强度大、成本高，且在火情发生时，一线扑火人员面临高温、浓烟、火势蔓延等多重安全威胁。智慧化转型的必要性与紧迫性

极端天气频发，森林火灾防控压力剧增近年来，高温大风等极端灾害性天气呈多发、频发态势，森林火灾时有发生，给人民生命财产安全造成严重威胁，传统防控手段已难以应对。

传统防控模式存在固有短板传统的人工瞭望塔和卫星监测存在盲区大、发现晚的弊端；人工巡护成本高、效率低，且在复杂地形区域难以实现全覆盖，火情处置往往错失最佳时机。

应急管理科学化、智能化水平亟待提升面对森林防灭火工作中的难点、痛点，亟需通过聚焦提高应急管理的科学化、专业化、智能化、精细化水平目标，以现代“智”理的信息化解决方案破解难题。

森林资源保护与生态安全的战略需求森林作为陆地生态系统的主体和重要资源，是生态安全的重要屏障。通过智慧化转型，实现火情“打早、打小、打了”，是守护绿水青山、保障生态安全的必然要求。智慧森林防火技术体系构建02多光谱识别技术可见光+热成像双光谱识别，通过高清摄像头实时分析视频流识别烟雾特征，热成像模块探测异常高温点，实现夜间及烟雾不明显时的火点监测。深度学习算法支撑基于海量森林火灾图片和视频训练的AI模型，能准确区分火灾烟雾与云雾、雾霾、炊烟等干扰项，极大降低误报率，如AI红外热成像识别预警系统误报率小于1%。空天地一体化监测网络融合高点部署的双光谱监控摄像头、热成像监测点、无人机巡护（如按预设航线自动飞行的地毯式巡查）及卫星遥感监测（如静止卫星和极轨卫星服务，最快10分钟扫描一次），构建全方位、多层次立体监测体系。快速响应与精准定位机制系统检测到疑似火情后，可在10秒内自动生成报警信息并推送，同时自动定位火点经纬度，调取最近摄像头跟踪确认，如贵州省系统从卫星监测到无人机核查火情全程仅需9分钟。智能监测与早期预警技术架构火灾风险预测与评估模型应用

多维数据源融合技术利用机器学习算法（如随机森林、神经网络），分析历史火灾数据、实时气象数据（降水量、气温、风速）、植被干燥度（卫星遥感监测）、地形地貌、人类活动数据（靠近道路、居民区区域风险更高）等多维信息。

高精度火险等级地图生成AI模型可生成高精度的“火险等级地图”，动态显示未来几天内不同区域的火险等级，为“防范于未然”提供数据支持，实现资源的科学调配与前置部署。

澳大利亚火灾季风险预测实践澳大利亚科研机构在火灾季利用AI模型预测未来几个月的火灾风险，帮助政府提前分配消防队伍和设备至高风险地区，并规划计划性烧除区域以减少可燃物载量。

鲁棒判别模型与误差控制通过构建结构稀疏判别子空间特征表示模型和含随机效应及度量误差的森林生物量反演模型，提升复杂条件下火险评估的精度，预估精度可达90%以上，降低评估偏差。空天地一体化监测网络建设天基卫星遥感监测

接入静止卫星和极轨卫星服务，通过高分辨率红外和可见光扫描辐射仪，可对大面积范围进行短间隔时间的遥感监测，如黄渤海新区最快每10分钟可进行一次全方位扫描，最小识别精度达14平方米。空基无人机巡检系统

部署搭载高清摄像头、热成像仪的无人机及机巢系统，按预设航线自动飞行巡查，弥补地面巡查盲区。如武陵源区10个无人机机场覆盖全区，可实现一键起飞、指点飞行及火情实时回传；贵州省施秉县火情卫星监测后，3分钟内启动机巢无人机，5分钟飞至目标区域完成核查。地基智能感知设备

在高点部署可见光+热成像双光谱摄像头、高空烟感瞭望探头等，实现24小时不间断自动监测。如浙江全省部署数千个双光谱监控摄像头，10秒内自动生成报警信息；衢江区升级50个高空烟感瞭望探头、170个瞭望监测点，单个探头监控半径5公里，效果相当于11名护林员全年24小时巡护。多源数据融合应用

整合卫星、无人机、地面传感器数据，构建“一张图”实现风险火情一图掌控。如贵州省融合应急、林草、气象等部门数据，形成可视化动态更新的“森林防灭火一张图”；海州区通过“天、空、地”一体化系统，将监测数据统一接入市森林防火智能监测预警平台，实现省、市互联互通。应急指挥调度系统技术实现数据融合与“一张图”构建集成应急、林草、气象、消防、交通等多部门数据，如衢江区“急线烽”应用汇集8个数源部门29类数据，形成动态更新的可视化“森林防灭火一张图”，实现基础设施、应急资源等全部上图、入网、进格。融合通信与指令快速下达对接融合通讯平台，搭载自组网电台、双模终端等设备，在“弱网”“断网”环境下5分钟内部署网络，如贵州省系统实现火情信息1分钟反馈、3分钟启动无人机核查；通过“一键式指令下达”功能，将任务迅速分配到执行单位，缩短协同发起时间。智能辅助决策与路径规划利用AI算法分析火场蔓延态势、扑救力量资源，生成最佳救援方案，如欧洲SFM项目为指挥官提供实时火线、资源位置及行动建议；通过对防火通道精细化上图，实现智能导航和轨迹跟踪，确保救援力量第一时间到达现场。实景指挥与全过程监控整合单兵设备、无人机航拍、GPS定位等，实时回传现场画面，实现灾害现场、指挥中心、手机端三方画面同步，如武陵源区智慧林业应急指挥系统可实时更新监控画面、扑火队伍行动路线，支持远程语音通信和实景指挥。核心应用方向与技术解析03可见光+热成像双光谱智能识别技术

技术原理：双光谱协同监测通过高点部署高清摄像头，可见光模式利用计算机视觉（CV）算法实时分析视频流，识别烟雾的形态、颜色、扩散特征；热成像模块可探测肉眼不可见的异常高温点（火点），实现夜间或烟雾不明显时的有效监测。

核心算法：深度学习精准区分通过对海量森林火灾图片和视频训练，AI模型能准确将“火灾烟雾”与“云雾”“雾霾”“炊烟”等干扰项区分，极大降低误报率，如广东省林科院研发的系统误报率小于1%。

典型应用：浙江智能预警系统浙江省部署数千个双光谱监控摄像头，覆盖重点林区，系统检测到疑似火情后10秒内自动生成报警信息，推送至护林员和管理人员手机，并自动定位火点经纬度，调取最近摄像头跟踪确认。

监测优势：全天候无死角覆盖双光谱技术实现7x24小时不间断自动监测，弥补传统人工瞭望塔和卫星监测的盲区大、发现晚弊端，如衢江区通过高空烟感瞭望探头替代人工巡护，单个探头监控半径5公里，工作效果相当于11名护林员全年24小时巡护。海量数据驱动模型训练通过对海量森林火灾图片和视频进行训练，深度学习模型能够学习烟雾的形态、颜色、扩散特征及火点的温度特性，为精准识别奠定数据基础。高精度火情与干扰项区分AI模型能够极其准确地将“火灾烟雾”与“云雾”、“雾霾”、“炊烟”等干扰项区分开来，极大降低了误报率，提升识别可靠性。复杂场景下的鲁棒识别能力面对多气象、多地形、多林型条件，以及夜间或烟雾不明显等复杂场景，深度学习模型结合可见光与热成像数据，仍能保持高识别精度。关键技术指标与应用成效相关模型火情识别精度可达≥99%，误报率可低于1%，如中国林科院研发的系统实现林火监测精度≥99%、定位误差<1m，显著提升响应速度。深度学习模型在火情识别中的应用多源数据融合的火险等级评估系统

01多维数据采集与整合系统整合历史火灾数据、实时气象数据（降水量、气温、风速）、植被干燥度（卫星遥感监测）、地形地貌及人类活动数据（如靠近道路、居民区的区域风险更高）等多维度信息，构建全面的数据基础。

02智能算法模型构建利用机器学习算法（如随机森林、神经网络）对海量数据进行智能化分析处理，通过模型训练与优化，实现对不同区域火险等级的精准评估与动态预测。

03高精度火险等级地图生成AI模型能够生成高精度的“火险等级地图”，动态显示未来几天内各区域的火险风险，为森林防火决策提供直观、准确的可视化信息支持。

04典型应用案例展示澳大利亚科研机构在火灾季利用AI模型预测未来几个月的火灾风险，帮助政府提前分配资源，将消防队伍和设备预先部署到高风险地区，并规划计划性烧除区域以减少可燃物载量。数字孪生与火场态势推演技术01数字孪生火场构建技术基于GIS地理信息系统、遥感数据和实时火场数据，构建虚拟"数字森林"模型，实现对真实火场环境的精准映射与动态更新，为态势分析提供数字基座。02AI驱动的林火蔓延模拟运用深度学习算法，结合气象数据（风速、湿度）、地形地貌及植被类型，在数字孪生环境中模拟火势蔓延路径、速度和范围，预测不同时间节点的火场态势。03多策略虚拟推演与方案优化通过数字孪生平台测试多种扑救策略效果，如隔离带设置、资源调配等，AI自动评估各方案的风险与效率，为指挥官提供最优决策建议，提升指挥科学性。04典型应用案例：欧盟SFM项目欧盟SFM项目集成多源数据与AI模型，构建综合决策支持平台，实时显示火线、预测蔓延范围及资源分布，自动推荐行动方案，辅助消防指挥官高效决策。无人机与机器人协同灭火技术

无人机自主巡飞与火情监测搭载可见光、热红外等多源传感器的无人机，可按预设航线自动飞行，实现对林区的地毯式巡查，快速发现火点、烟点隐患，实时回传火场图像与数据，为灾情研判提供支持。如中国林科院研发的系统实现林火监测精度≥99%、定位误差<1m。

无人机精准投送与空中灭火大型无人机可搭载灭火弹、水带等装备，通过AI视觉识别精准定位火点并投掷灭火弹，扑灭初期火源或清理隔离带。例如四川省凉山州使用翼龙-2无人机进行空中勘察、抛投灭火剂及建立通信中继，保障“三无”地区火情监控。

地面机器人协同作战与后勤支援地面机器人可在复杂地形执行灭火任务，携带高压水枪等设备靠近火点作业。无人机则可为被困人员投送补给、装备，形成地空配合的立体灭火体系，有效提升灭火效率并保障人员安全。

多机协同与智能调度系统通过AI算法实现无人机群与机器人的协同调度，自动规划巡飞路径、任务分配及资源调配。如“空天地一体化”监测网络中，无人机与卫星遥感结合，配合地面机器人，构建全流程智能响应系统，提升整体灭火效能。国内典型应用案例分析04浙江省森林火灾智能预警系统实践全省规模化智能监测网络部署浙江省在全省范围内部署了数千个双光谱监控摄像头，覆盖大部分重点林区，构建起“空天地”一体化的智能监测网络，实现对林区的全方位、全天候监控。高效火情识别与快速预警机制系统采用可见光+热成像双光谱识别技术与深度学习模型，能精准区分火灾烟雾与云雾、炊烟等干扰项。一旦检测到疑似火情，10秒内自动生成报警信息，通过App、短信推送至相关人员，平均预警时间较传统方式提前30分钟以上。精准定位与动态跟踪功能系统可自动定位火点经纬度，并调取最近摄像头进行跟踪和放大确认，为火情的早期处置提供精准信息支持，助力实现“打早、打小、打了”的目标。衢江区“急线烽”应用成效显著衢江区创新建设“急线烽”场景应用，集成多部门数据，自动发布烟感报警1176次，发送预警短信18916条，阻止野外违规用火50次，火情处置效率提高60%，森林火情同比下降74%，入选省应急管理厅“一地创新、全省共享”应用试点。烟台黄渤海新区森林防火智慧化平台建设

平台建设背景与目标近年来极端灾害性天气多发，森林火灾威胁人民生命财产安全，应急管理智能化水平亟待提高。烟台黄渤海新区围绕森林防火核心业务职能，依托新区在建“城市大脑”，统筹多部门资源，旨在建成集智能预警、应急指挥、协同调度、资源保障等于一体的智慧化平台，全面提升全区森林防火智能化、规范化、专业化应用水平。

主要建设内容与特色亮点建立森林防火“一张图”，整合视频监控、基础资源、防火通道等多类型资源，实现各类资源上图、入网、进格；创新重点防治“一山一案”，针对16座山头编制专项预案并嵌入平台流转；打造空天地“三位一体”体系，包括红外热成像监控、可见光监控、无人机、卫星、APP和单兵设备；实现科学精准协同指挥，提供信息接报、监测监控、指挥调度、融合通讯等功能支撑。

应用成效与关键数据标绘80个森林防火网格，将107座蓄水池、14座护林房等应急资源入网进格。接入12颗近地卫星，最小识别精度达14平方米，最快10分钟扫描一次。建成40个视频监控点位、32个热成像监测点，结合5架无人机巡查，实现“24小时全天候+360度无死角”覆盖。开发应急导航功能，4类防火通道、200公里山路路网同步上图。2023年卫星预警发现疑似火情7次，热成像有效预警10余次，全面提升应急管理整体水平。湖南武陵源"智慧森防"四化模式应用

智能化监测：24小时不间断扫描依托铁塔站址共享视频监控资源，加载AI算法智能识别摄像机、搭载5G网联无人机系统、建设全域治理AI智能分析应用平台，构建智能应用感知体系。高清摄像头、热成像仪等设备对森林进行24小时不间断扫描，异常情况第一时间推送预警信息，曾20分钟内排除居民焚烧秸秆隐患。

立体化巡查：无人机破解"人迹罕至"难题搭载高清摄像头和红外热成像仪的无人机按预设航线自动飞行，实现地毯式巡查，可检测隐藏烟点和暗火。10个无人机机场覆盖全区，具备航线管理、一键起飞等功能，火情发生时能实时回传火势信息，辅助制定扑救方案，助力实现"打早、打小、打了"。

系统化调度："中枢神经"凝聚灭火合力打造智慧林业应急指挥系统，整合森林监控画面、无人机影像、地理信息数据等，实现统一指挥、快速响应、协同作战。火情发生后自动生成扑救方案和物资调配计划，通过"一键式指令下达"分配任务，曾在70分钟内扑灭6个火点并清理火场。

多元化宣传：防火意识入脑入心传统与科技手段结合，在重点区域设置智能电子显示屏和"村村响"播报系统，利用移动通信终端、社交媒体平台向进入景区游客发送防火短信，将防火宣传资料植入智慧导游自动播报系统，全方位提升群众防火意识。贵州省智慧森林防灭火系统建设成效火情发现效率大幅提升构建多元化、全方位、多层次的立体监测体系，实现24小时不间断自动监测。2024年11月施秉县火情案例中，从卫星监测发现到无人机飞至目标区域完成核查，全程仅需9分钟，与传统人工核查方式相比，效率提高了92.5%。火情报告及时率与准确率显著提高系统对接融合通讯平台，搭载机动化设备，在“弱网”“断网”“无网”情况下，5分钟内即可部署网络打通信息传输通道。2024年3月罗甸县火情案例中，火情信息报告及时率提高了85%，准确率达100%。火情处置能力全面增强融合多部门数据资源，形成可视化、动态更新的“森林防灭火一张图”，提供智能辅助决策。2024年10月罗甸县王乃山火情案例中，系统生成救援作战指挥图，40分钟内迅速控制火情，效率提高了87%，最大限度减少了财产损失和避免了人员伤亡。浙江省衢江区"急线烽"场景应用创新

应急数据一网归集，打破信息壁垒集成气象、林业、消防等8个数源部门、29类关联数据，打通省市区8个系统平台，汇集蓄水桶、救援队伍等应急资源静态数据，共享基层治理事件库，接入卫星热感监测和物联感知设备动态数据，实现“静”“动”结合的应急数据全面整合。空天地综合监测，风险火情一图掌控布控升级50个高空烟感瞭望探头、170个瞭望监测点、13000多路“雪亮村居”监控设备，全方位实时感知明火信息。通过后台算法评估，自动形成火情风险提示“一张图”，结合地形、历史火情等要素分析工作盲点，及时预警巡查整改隐患。人机联合预警火情，火灾信息一键下达基层护林员及村（社）网格员根据应用推送信息巡查重点防火点位。监测设备或巡查人员发现火灾信息后，平台立即发出警告，同步将火情信息、周边资源发送至消防、应急等部门及属地乡镇分管领导、网格员，实现“打早灭小”，已完成森林火灾“打早灭小”107次。联合处突高效互通，实景处置一屏指挥根据预案一键下发指令，部门和人员权责自动匹配，实现“一键召集”。系统自动搜集周边5公里内可调配资源，规划最优调度路线。开发“融合通信”板块，归集多方通讯系统，利用单兵设备、GPS定位、无人机等实时回传现场情况，灾害现场、指挥中心、手机端三方画面同步，平均处置效率提高60%以上。全过程复盘评价，督考评价一步溯源上线“复盘评价”“实战训演”“督考评价”模块，火情处置完毕后自动对各部门、队伍及人员履职和处置情况留痕归档，分析实战或演练情况，联动响应时间、救援到达时间等重要节点形成情况表，生成响应率、处置率、满意率等多维考评指标，为考评提供参考。关键技术创新与装备研发05抗火树种筛选与创新应用突破传统单一树种局限，创新性筛选出铁冬青等16种抗火树种和枫香等6种兼顾生态景观及抗污性的抗火树种，为生物防火林带建设提供优质苗木资源。多树种乔灌混合配置模式提出“多树种乔灌混合、多类型多层次”的新型生物防火林带建设理念，不仅有效阻隔林火蔓延，还提升了森林生态系统的多样性和稳定性。生态与防火性能协同提升兼顾生态景观与抗火性能，所构建的生物防火带在发挥防火阻隔功能的同时，改善了林区生态环境，实现了生态保护与森林防火的有机统一。生物防火林带建设技术创新AI红外热成像精准识别系统

核心技术参数与性能采用640×480红外探测器，可探测5公里内1平方米的火情事件，500米内人员活动精准捕捉。配合自主算法，实现无漏报、误报率小于1%的高精度监控，7分钟完成360度全域扫描。

多光谱融合识别技术结合可见光与热成像双光谱识别，AI算法实时分析视频流，识别烟雾形态、颜色、扩散特征，同时热成像模块探测肉眼不可见的异常高温点，有效区分云雾、雾霾、炊烟等干扰项。

快速预警与定位机制系统检测到疑似火情后，10秒内自动生成报警信息，通过App、短信推送至相关人员手机，并自动定位火点经纬度，调取最近摄像头跟踪放大确认，较传统预警方式提前30分钟以上。

实际应用案例成效浙江省“森林火灾智能预警系统”部署数千个双光谱摄像头，多数火情在蔓延成灾前被扑灭；海州区森林防火监测预警系统自建成以来多次提前预警火情，实现森林火情智能预警。无人机森林防火智能巡护监测系统多源多模态高质量数据集构建依托固定翼与旋翼无人机，搭载可见光、热红外、倾斜摄影及激光雷达等多源传感器，在多气象、多地形、多林型条件下采集数据，经关键帧筛选、图像增强、空间清洗等处理，采用“双人初标+专家复核”标注，一致性达100%，为系统提供数据支撑。全流程火情监测技术突破灾前提出鲁棒多视角烟火实时监测技术，识别精度≥99%、定位误差<1m；灾中构建结构稀疏判别子空间特征表示模型，复杂条件下人员检测精度≥95%；灾后建立森林生物量反演模型，预估精度≥90%，大幅提升监测与评估能力。规模化应用与显著成效系统在2022北京冬奥会核心赛区成功应用，预警早期火情13次，实现防火“零失误”；目前已部署全国20余省市，累计监测面积超100万亩，近三年签订合同9.18亿元，新增利润3.4亿元，年均增收节支0.76亿元。技术创新点与示范价值创新点在于全流程数据驱动，融合多模态数据形成高精度数据集；算法性能领先，火情识别精度超99%、误报率低于0.8%；示范带动效应强，形成可推广的“无人机+智能监测”新模式，获奥组委及多地政府高度评价。地空配合立体灭火装备体系

航空消防机型实战优化优化M-26、K-32及M-171等主要航空消防机型应用，整合航空灭火与人力扑打、风力灭火、以水灭火、以火攻火等多种手段，形成地空协同作战体系。

地面灭火装备技术突破研发高压远程输水系统，流量达9.32m³/h，扬程500米以上，输水距离超3800米；便携式水泵仅重35公斤，扬程400米以上，适合复杂地形快速扑救。

航空灭火配套装备升级开发航空机载灭火剂加注机和直升机定点投水水囊，提升航空灭火效率，实现对偏远火点的精准投送与快速压制。

无人机灭火协同应用大型无人机（如翼龙-2）可飞跃复杂地形，执行空中勘察、抛投灭火剂、建立空中通信中继等任务，保障“三无”地区火情监控和通信畅通。智慧森林防火实施路径06多源数据要素融合集成气象、林业、消防等8个部门29类关联数据，打通省市区8个系统平台，汇集蓄水桶、救援队伍、物资储备仓库等静态数据，共享基层治理四平台、110联动中心等动态事件库，实现“静”“动”数据一网归集。跨部门数据共享标准建立统一的数据接口和格式标准，推动应急、林草、气象、消防、交通等部门数据资源互联互通，确保数据实时更新与高效流转，为协同指挥和智能决策提供数据支撑。数据安全与隐私保护在数据整合共享过程中，严格遵循数据安全管理规范，采用加密传输、访问控制等技术手段，保护敏感信息和个人隐私，确保数据使用合规合法。数据驱动的决策支持融合多部门数据资源，依托人工智能技术和云计算，对海量数据进行智能化分析处理，形成可视化、动态更新的“森林防灭火一张图”，提供智能辅助决策建议，提升火灾处置效率。数据资源整合与共享机制基础设施建设与运维保障

智能感知设备部署科学部署热成像无人机、机巢无人机、热成像摄像机等设备，如贵州省建立多元化立体监测体系，实现24小时不间断自动监测；衢江区升级50个高空烟感瞭望探头、170个瞭望监测点及13000多路监控设备，实现风险火情一图掌控。

通信网络与电力保障对接融合通讯平台，搭载自组网电台、双模终端等机动化设备，在“弱网”“断网”“无网”情况下5分钟内部署网络，如贵州省罗甸县火情中快速建立覆盖22平方公里的自组网；采用太阳能供电等方式，确保深山林区智能监测设备的稳定电力支持。

数据资源整合与管理集成气象、林业、消防等多部门数据，打通省市区多级系统平台，汇集应急资源数据，实现“静”“动”数据一网归集。如衢江区融合8个数源部门29类关联数据，烟台黄渤海新区建成森林防火“一张图”，整合视频监控、基础资源等多类型信息。

运维机制与技术支持建立设备定期巡检、故障快速响应机制，确保监测设备持续有效运行。如赣榆区对预警平台功能检查完善，对盲区进行全覆盖；依托专业科研团队，如广东省林科