AI在森林草原防火技术中的应用

20XX/XX/XXAI在森林草原防火技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

森林草原防火的时代挑战与AI技术机遇02

AI图像识别技术原理与核心架构03

智能监测与早期预警系统应用04

火灾风险预测与评估模型实践05

火场态势分析与智能决策支持CONTENTS目录06

无人机与机器人协同灭火体系07

典型区域应用案例深度解析08

“十八清”与AI融合的智能管控体系09

技术挑战与未来发展趋势森林草原防火的时代挑战与AI技术机遇01森林火灾的危害与发生现状森林火灾对生态环境和人类社会构成严重威胁，我国每年因人为原因引发的森林火灾占比超90%。仅2019年就发生森林火灾2345起，受害森林面积约13505公顷。传统人工巡检的局限性传统人工巡查覆盖面积不足5%，高山、峡谷等复杂地形成为监管盲区，且面临效率低下、成本高、危险等问题，例如20万亩林地需30名护林员每天徒步10公里，仍难以及时发现隐患。传统技防手段的不足传统视频监控依赖人工盯屏，火点发现平均耗时40分钟，易错过黄金扑救窗口；且误报率高，光影变化、炊烟等易引发误报警，消耗大量应急资源，部分监控系统误报率甚至超过35%。森林火灾的严峻形势与传统防控痛点AI技术重构防火监测体系多光谱融合感知技术可见光+热成像双光谱识别，结合7x24小时不间断监测，实现烟雾形态、颜色、扩散特征分析及异常高温点探测，有效弥补传统人工瞭望塔和卫星监测的盲区大、发现晚的弊端。深度学习智能识别算法通过对海量森林火灾图片和视频训练，AI模型能精准区分“火灾烟雾”与“云雾”“雾霾”“炊烟”等干扰项，如陌讯AI视觉算法火点识别准确率超95%，烟雾识别距离可达3公里，大幅降低误报率。毫秒级实时响应机制依托边缘计算技术，在前端摄像头端直接完成数据处理，从图像采集到报警推送仅需500毫秒，如重庆森林草原智慧防火管理平台从发现火情到现场处置流程用时不到9分钟，显著提升应急响应效率。空天地一体化监测网络构建“固定摄像头+无人机巡检+卫星数据融合”多端协同方案，固定摄像头覆盖重点区域，无人机按预设航线巡航实时回传画面，融合气象卫星数据动态调整监测阈值，实现全域覆盖、全时在线。2026年政策导向：科技赋能森林防火新要求

法规明确科技应用方向《森林草原防灭火条例》强调“科技赋能、精准防控”，要求各地结合“一张图”建设，推动AI模型与防火业务系统深度融合，实现从灾后应对到灾前预防的转变。

智能监测体系建设要求多地政策要求构建“空天地一体化”火情监测体系，如重庆投入约8亿元建成林火视频监控系统3460套，布设林下红外自动报警器3464个，开展无人机巡护，提升早期发现能力。

数据驱动的精准防控山西“十八清”数据底盘与AI结合，实现火险智能研判、火源精准识别和路径智能规划，要求动态更新防火“活地图”，为AI模型训练和智能决策提供基础。

应急响应与资源调度智能化政策要求加强应急准备，如四川等地推广“无人机智能巡检”“大风联动自动化开关跳闸”等技术，AI辅助生成最优路径与物资调配方案，提升应急指挥效率。AI图像识别技术原理与核心架构02可见光识别：捕捉烟雾形态与颜色特征通过高清摄像头采集林区图像，AI算法（如计算机视觉CV）实时分析视频流，识别烟雾的形态、颜色、扩散特征，有效监测白天及可见度较好情况下的火情迹象。热成像识别：探测肉眼难见的高温火点热成像模块可探测到肉眼看不见的异常高温点（火点），即使在夜间或烟雾不明显时也能发挥作用，实现7×24小时不间断监测，弥补可见光识别在低光照等条件下的不足。双光谱协同：提升识别准确性与降低误报率结合可见光与热成像双光谱数据，AI模型能够将“火灾烟雾”与“云雾”、“雾霾”、“炊烟”等干扰项区分开来，如SkeyeVSS方案通过多光谱融合分析技术使识别准确率突破98.7%，误报率降低。多光谱融合识别技术：可见光与热成像协同深度学习模型构建：从CNN到动态特征提取

CNN架构在火灾识别中的核心优势CNN通过自动学习层次化特征（从边缘到纹理再到物体），无需手动设计特征提取器，相比传统方法准确率提升40%以上，非常适合图像识别任务。

典型CNN模型结构设计例如采用4层卷积+2层全连接的架构：初始卷积层用64个3x3卷积核捕获基础边缘特征，中间层用128个卷积核学习复杂纹理，最后用64个卷积核强化特征，结合Flatten层与Dense层实现分类。

动态特征与多模态融合技术通过光流场突变检测等方法提取动态特征，结合可见光的颜色直方图、热成像的温度梯度分析等多维度信息，如SkeyeVSS方案采用的多模态检测算法，可使误报率降低42%，响应速度提升65%。

模型优化策略：Dropout与归一化在全连接层引入Dropout层（如随机丢弃20%神经元）可显著降低过拟合风险；对图像像素值进行归一化处理（缩放到0到1之间），能加速模型收敛，防止梯度消失或爆炸问题。端边云协同架构：实时响应与精准研判端侧智能感知：前端数据采集与初步识别端侧部署800万像素可见光和近红外监控设备，实现观测距离的大幅度提升。通过软件定义摄像机进行原始视频分析，对森林火情进行初步识别，为后续处理提供数据支撑。边侧高效处理：本地化实时分析与快速响应边侧通过Atlas智能计算设备，直接对接前端监控设备，支持多种业务实时处理与多路数据分析，提供“1对N”的识别特性。可在500毫秒内完成90%的实时分析，实现火情的快速响应，如陌讯AI视觉算法从图像采集到报警推送仅需500毫秒。云端深度研判：全局分析与二次复核云端部署基于深度学习的推理平台和硬件加速服务，对待检测视频序列进行烟火二次识别复核，确保预警识别的准确性。同时结合GIS、气象等多源数据，实现火势蔓延预测等全局分析，如华为与恩博方案中云端进行二次分析复核以提升准确性。协同工作机制：算力分配与数据交互通过灵活分配算力，端侧负责原始数据采集与初步识别，边侧进行实时本地化分析，云端进行深度研判与全局协同，形成互补协同的工作方式。正常状态下每5分钟传输心跳包，预警状态实时传输视频流，断网场景则本地存储并断点续传，放大边缘计算与云计算的应用价值。智能监测与早期预警系统应用037×24小时不间断监测网络部署空天地一体化监测体系构建构建“卫星遥感+无人机巡航+地面传感器+视频监控”的立体化监测网络，实现对林区全域、全时、多维度的火情监测覆盖。如重庆市投入约8亿元建成林火视频监控系统3460套，布设林下红外自动报警器3464个，并开展无人机巡护。多光谱融合感知技术应用在高点部署高清双光谱（可见光+热成像）摄像头，AI算法实时分析视频流识别烟雾形态、颜色、扩散特征及异常高温点，即使夜间或烟雾不明显时也能发挥作用。例如，SkeyeVSS方案采用多光谱融合分析技术，实现98.1%的识别准确率。边缘-云端协同智能分析采用端边云协同架构，边缘侧完成90%实时分析（延迟<500ms），云端进行多点位关联分析与火势蔓延预测。华为与恩博方案通过端侧原始视频分析、边侧一次分析、云侧二次分析复核，确保预警及时性和准确性，平均早两个小时发现火情。复杂环境适应性部署保障针对林区复杂地理气候条件，采用宽温设计（-40℃~70℃）、IP67防护等技术，确保设备在极端环境下稳定运行。如博州精河国有林管理局小海子项目为监控设备配置光伏板、储能电池等组件，解决野外供电难题，保障全天候智能监控“不断档”。多光谱融合感知技术应用01可见光识别：捕捉烟雾形态与颜色特征通过高清摄像头采集林区图像，AI算法（如计算机视觉CV）实时分析视频流，识别烟雾的形态、颜色、扩散特征，有效监测白天及可见度较好情况下的火情迹象。02热成像识别：探测肉眼难见的高温火点热成像模块可探测到肉眼看不见的异常高温点（火点），即使在夜间或烟雾不明显时也能发挥作用，实现7×24小时不间断监测，弥补可见光识别在低光照等条件下的不足。03双光谱协同：提升识别准确性与降低误报率结合可见光与热成像双光谱数据，AI模型能够将“火灾烟雾”与“云雾”、“雾霾”、“炊烟”等干扰项区分开来，如SkeyeVSS方案通过多光谱融合分析技术使识别准确率突破98.7%，误报率降低。边缘-云端协同智能分析边缘侧实时本地化分析

边缘侧通过Atlas智能计算设备等，直接对接前端监控设备，支持多种业务实时处理与多路数据分析，可在500毫秒内完成90%的实时分析，实现火情的快速响应，如陌讯AI视觉算法从图像采集到报警推送仅需500毫秒。云端深度研判与全局协同

云端部署基于深度学习的推理平台和硬件加速服务，对待检测视频序列进行烟火二次识别复核，确保预警识别的准确性。同时结合GIS、气象等多源数据，实现火势蔓延预测等全局分析，如华为与恩博方案中云端进行二次分析复核以提升准确性。协同工作与数据交互机制

通过灵活分配算力，端侧负责原始数据采集与初步识别，边侧进行实时本地化分析，云端进行深度研判与全局协同。正常状态下每5分钟传输心跳包，预警状态实时传输视频流，断网场景则本地存储并断点续传，放大边缘计算与云计算的应用价值。复杂环境适应性部署保障

极端气候防护设计采用宽温设计（-40℃~70℃）、IP67防护等级，确保设备在暴雨、暴雪、强风等极端天气下稳定运行，适应全国林区气候条件。

能源供应自主化方案配置太阳能供电系统，如100W高效太阳能板搭配40AH-100AH锂电池，实现无市电区域7x24小时不间断监测，40AH电池可连续工作3天以上。

复杂地形通信优化采用LoRaWAN与NB-IoT混合组网技术，节点间距500米左右，动态调整休眠周期与传输功率，确保复杂地形中95%以上数据传输可靠性，解决偏远林区通信盲区问题。

抗干扰与误报控制通过多光谱融合感知技术（可见光+热成像）结合动态权重视觉融合算法，在雾霾、光影变化等环境下提升识别准确性，如SkeyeVSS方案误报率降低42%，有效减少自然干扰因素影响。火灾风险预测与评估模型实践04多维度数据采集体系构建整合卫星遥感（如高分卫星0.5米分辨率）、无人机巡查（每日巡航200平方公里）、地面传感器（间距500米的温湿度、可燃气体浓度监测节点）等多源数据，为火险评估提供全方位信息支撑。动态权重视觉融合算法应用基于贝叶斯估计的动态权重分配机制，根据气象条件自适应调整卫星遥感、地面传感器和无人机巡检数据的贡献度，在雾霾天气下提升激光雷达数据权重，使火情识别准确率从78%提升至92%。火险等级预测模型构建利用机器学习算法（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（通过卫星遥感监测）、地形地貌、人类活动数据，生成高精度的“火险等级地图”。“十八清”数据底盘与AI融合应用基于“十八清”涵盖的林地种类、林分结构、火源点等18类核心要素数据底盘，AI模型可动态预测火险等级，提前发布预警，实现从灾后应对到灾前预防的转变。多源数据融合的火险等级评估基于深度学习的火灾预测系统构建

多源数据融合预处理整合MODIS数据、地表温度反演、植被长势指标（如NDVI）、气象数据（温湿度、风速）及地形数据，构建综合数据集，为模型训练提供多维度输入。

深度学习模型架构设计采用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，结合循环神经网络（RNN）或时空图卷积网络（ST-GCN）捕捉动态变化，如4层卷积+2层全连接的CNN架构用于基础特征学习。

动态危险性评估模型融合植被可燃性、气象因子、历史火情等数据，构建森林火灾动态危险性模型，实现火险等级实时评估与区域化预测，辅助资源前置部署。

模型优化与验证策略引入Dropout层（随机丢弃20%神经元）降低过拟合，通过归一化加速收敛；利用自制标注数据集（含无人机航拍、地面监测数据）进行训练，模型准确率可达90%以上。动态预警阈值自适应系统多源数据驱动的阈值调整机制基于历史火情数据与实时气象、植被含水率、可燃物载量等数据流，利用强化学习算法自动调整预警阈值，实现不同环境条件下的精准预警。复杂场景下的误报率优化在云南干湿季交替等复杂场景下，系统通过动态阈值调整，使误报率从传统固定阈值的25%显著降至9%，大幅提升预警准确性。响应时间的显著提升动态预警阈值自适应系统结合边缘计算技术，将火情响应时间从传统方式的数十分钟缩短至15分钟内，为“打早、打小、打了”争取宝贵时间。火场态势分析与智能决策支持05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"，集成地形地貌、植被类型、可燃物载量等多维参数，实现火场环境的精准数字化映射。火势蔓延动态预测模型运用时空图卷积网络（ST-GCN），融合气象数据（风速、湿度、温度）和实时火场态势，模拟火势发展方向、速度及影响范围，预测平均误差可控制在8%以内。多场景扑救策略模拟推演在数字孪生环境中测试不同扑救方案效果，如隔离带设置、水源调度、力量部署等，通过AI算法评估策略有效性，辅助指挥中心制定"打早、打小、打了"的最优处置方案。实战应用与决策支持价值欧洲SFM项目集成数字孪生与AI模型，为指挥官提供实时火线、预测蔓延范围、资源位置等可视化信息，自动推荐行动方案，显著提升复杂火情下的决策效率与响应速度。数字孪生与火场蔓延路径模拟灭火资源调度与路径规划优化

01AI驱动的灭火资源智能调配基于火势规模、蔓延速度、火场优先级等多因素，AI算法可智能分配消防力量（人员、飞机、车辆）及物资（灭火剂、水源），实现资源利用最大化。如欧洲SFM项目集成AI模型，为指挥官提供综合决策支持平台，自动推荐行动方案。

02扑火队伍最优路径规划结合GIS地理信息系统、实时火场数据（温湿度、风力风向）及地形地貌，AI为消防队员规划最安全、最快捷的进入与撤离路径，避开危险区域，避免“满山寻火”，提升扑救效率。

03多装备协同作战调度机制AI协调“无人机+灭火机器人+地面队伍”多装备协同，如无人机群进行空中侦察和精准投弹，智能灭火机器人突进火线，地面队伍跟进清理，形成立体化作战体系，如川渝毗邻地区实战演练中多装备高效攻坚。

04动态资源调度与应急响应火情发生后，AI结合实时火情变化和资源状态，动态调整调度方案。系统发现火情后自动推送信息至相关部门，启动快速反应机制，如重庆森林草原智慧防火管理平台从发现火情到现场处置流程用时不到9分钟。多部门协同联动机制跨区域信息共享与联动建立省、市、县多级平台视频级联共享机制，实现全网视频资源汇聚和集中管理，满足上级对下级视频查询调阅，促进森林防火工作协同监管与信息互通。如川渝毗邻地区森林防灭火实战演练，两地装备协同、人员联动，提升跨区域应急处置顺畅度。多部门数据融合与决策支持将AI模型接入应急、林业、消防、属地政府等多部门系统，实现火情信息一键推送、多方联动。系统发现疑似火情后，自动推送火点位置、火势信息至相关部门，启动快速反应机制，大幅缩短处置时间。应急资源智能调配与指挥AI辅助生成最优路径与物资调配方案，结合GIS地理信息系统，为扑火队伍规划最优扑救路径，联动扑火队管理系统实现快速调度。在扑救核心阶段，配合“国家综合性力量+地方专业队伍+社会志愿者”协同作战，展现立体化、现代化灭火战术。无人机与机器人协同灭火体系06无人机巡查技术规范与标准化作业

首部国家级技术标准发布2026年1月28日，国家标准化管理委员会发布GB/T47054-2026《森林草原防火无人机巡查技术规范》，该标准于2026年5月1日起实施，是我国无人机参与林草防火领域的第一部国家级技术标准。

标准研制与归口单位标准由全国森林草原防火标准化技术委员会（TC523）归口，主管部门为国家林业和草原局。起草组由中国林业科学研究院资源信息研究所牵头，联合南京林业大学、国家林业和草原局森林草原火灾预防监测中心等20余家科研院所、高校及行业领军企业共同完成。

全流程规范与机型覆盖标准系统规定了防火无人机巡查的工作人员资质、装备配置与作业安全等基础要求，明确日常巡查与火情巡查的具体任务内容。对作业全流程——作业准备、实施、完成——给出详细规范，并实现多旋翼、固定翼、复合翼等主流机型全覆盖。

异常情况处置与安全保障针对野外复杂环境，标准重点明确了RTK信号丢失、电磁干扰、电量异常等突发情况下的应急处置程序，为保障作业安全划定了红线，标志着我国森林草原防火无人机巡查工作正式迈入标准化、规范化、体系化的高质量发展新阶段。无人机集群协同监测与灭火应用

多机型协同巡查体系依据GB/T47054-2026《森林草原防火无人机巡查技术规范》，整合多旋翼、固定翼、复合翼等主流机型，实现对重点区域的全覆盖巡航。例如，固定翼无人机每日可巡航200平方公里，多旋翼无人机则可进行精细化侦察。

AI赋能自主巡飞与火情识别无人机搭载可见光+热成像双光谱设备，结合AI图像识别算法，可精准识别火点及烟雾，烟雾识别距离可达3公里，火点定位误差控制在10米以内。如川渝演练中，无人机集群自动起飞，三维建模实时回传火线走向。

智能投送与空中灭火支援大型无人机如翼龙-2可搭载灭火弹进行精准投掷，扑灭初期火源或清理隔离带；还能为被困人员投送补给，建立空中通信中继，确保“三无”地区的火情监控和通信畅通，显著提升应急处置效率。

空地协同数据融合与指挥无人机实时回传的监测数据与地面传感器、卫星遥感数据融合，通过边缘计算与云端协同处理，为指挥中心提供动态火情态势。如“广政通”平台实现秒级响应，AI精准锁定起火点并辅助生成最优扑救路径。智能灭火机器人与装备应用

地面智能灭火机器人攻坚智能灭火机器人可深入高温、浓烟等危险火场，搭载高扬程远程供水系统等装备高效扑火。在2026年川渝毗邻地区森林防灭火实战演练中，智能灭火机器人配合国家专业队伍立体作战，展现了“打早、打小、打了”的实战效能。

消防机器狗态势感知消防机器狗搭载态势感知传感器，实时监测火场温湿度、风力、风向、经纬度等核心数据，通过5G网络回传指挥中心，为指挥决策和安全扑救提供精准数据支撑，保障救援人员安全。

无人机集群协同灭火无人机群通过AI协同，可自动规划巡飞路径，执行火情侦察、精准投掷灭火弹、建立空中通信中继等任务。如四川省凉山州等地使用大型无人机，在“三无”（无信号、无道路、无人员）地区实现火情监控和通信畅通，提升灭火效率。典型区域应用案例深度解析07川渝毗邻地区森林防灭火实战演练

演练背景与规模2026年3月26日，四川省广安市邻水县广合镇与重庆合川区交界处模拟突发森林火灾，600余名应急人员、20支专业队伍参与，是广安首次联合川渝毗邻地区进行的“硬核实战”演练。

空天地一体化侦察体系火情突发后，“广政通”平台秒级响应，AI精准锁定起火点；无人机集群从机巢自动起飞，化身“空中侦察兵”，三维建模实时回传火线走向，实现火情可视化研判。

智能装备与立体作战风向突变时，智能灭火机器人、高扬程远程供水系统齐上阵，配合国家专业队伍立体作战。卫星遥感、AI算法大数据平台精准分析火情，展现“人防、技防、物防、智防”融合新跨越。

跨区域协同与能力提升川渝两地实现装备协同、人员联动，跨区域应急处置流程顺畅，为应对复杂火情积累宝贵经验，被评价为四川森林防灭火演练的“活范本”，标志着区域体系化作战能力实现新跨越。黄河口国家公园智慧管理系统MOE混合专家大模型构建专属防火监测智能体该系统基于MOE混合专家大模型搭建了专属防火监测智能体，实现对火情的精准识别与智能研判，为湿地生态系统筑牢防火安全屏障。"天空地海人"一体化监测体系构建了"天空地海人"一体化监测体系，统一调度卫星扫描、无人机巡航、地面哨兵、海上雷达等多终端协同作业，实现全域监测。显著提升监测与响应效能通过该智慧管理系统，黄河口国家公园候选区全域监测覆盖率提升至95%以上，火情响应时间缩短至10分钟以内，烟火事件误报率降至5%以下，重大火情发生率同比下降70%。博州小海子森林资源智能管护项目前端感知数字化，火情监测精准高效

新建林火视频监控点，配备高精度热成像双光谱重载云台摄像机，实现重点林区24小时全天候、全方位自动扫描。系统捕捉疑似火点后，自动报警并精准锁定经纬坐标，为“早发现、早出动、早扑灭”提供数据支撑。能源保障智能化，野外监控稳定运行

建设适应林区特点的独立供电系统，科学配置光伏板、储能电池等组件，为监控设备和数据传输系统提供持续、稳定的绿色能源，解决野外监控设备长期稳定运行的能源瓶颈问题。数字赋能生态治理，提升防火综合效能

项目实现了对森林资源的实时动态监管和火情的早期智能识别，将火情发现模式从被动响应转向主动预警。精准的火点定位为应急处置提供精确导航，极大提升了火灾预防和扑救指挥效率，是“数字赋能治理、智慧守护生态”的有益实践。恩施州森林防火应用场景

智能监测体系建设投入恩施州累计投入资金2235.24万元，系统推进森林火险预警监测能力提升，重点布设重点火险区、森林资源集中分布区域及生态地位重要的自然保护地。

多元化智能设备部署截至目前，共布设林火视频监控系统71套，配备多旋翼无人机29架、野外红外火焰探测相机44套、智能语音监控系统44套等设施设备。

监测覆盖与能力提升通过系列智能设备部署，森林火险监测覆盖率提升至14.62％，持续推动森林防火工作向规范化、现代化、专业化方向稳步迈进，切实筑牢森林资源安全防线。

未来发展方向恩施州将以入选湖北省“数智＋”场景育新行动为契机，强化林火视频监控系统常态化维护保养和实操实训，提升森林火险精准识别、快速响应、科学处置能力。“十八清”与AI融合的智能管控体系08“十八清”数据底盘构建“十八清”核心要素构成涵盖林地种类、林分结构、火源点、危险线路、保护目标、防火力量等18类核心要素，形成防火管理的基础数据清单。数据采集与动态更新机制明确数据采集标准与流程，通过人工踏查、遥感监测、物联网感知等多手段获取数据，并建立动态更新机制，确保数据时效性与准确性。AI模型训练与智能决策支撑作为AI模型训练的关键基础数据，为火险智能研判、火源精准识别、路径智能规划等提供数据支撑，推动从灾后应对到灾前预防的转变。与“一张图”系统深度融合以“十八清”为基础构建全域覆盖、精准防控的防火“活地图”，实现与智能系统的深度融合，助力构建“天上看、地上查、网上管”的智能防火新格局。火险智能研判与动态预警基于“一张图”中的“林分结构清”“火险区划清”等数据，AI模型可动态融合实时气象、植被含水率等信息，精准预测火险等级，提前发布预警，实现从被动应对到主动预防的转变。火源精准识别与行为管控通过“一张图”整合的视频监控资源，AI图像识别技术能自动监测农田用火、祭祀烧纸等违规行为，结合“火源点清”数据，实现对人为火源的实时识别与精准管控，从