近些年来,我国林火发生频率呈现明星上升趋势,给全球各地带来了巨大的经济损失与生态危害。火灾发生时,由于缺乏及时有效的监测手段,往往错过了最佳的灭火时机,导致灾情蔓延,损失加重。现有的森林火灾监测预警系统虽然有一定成效,但普遍存在监测精度不足、响应时间慢等问题,亟需一种更加智能化、精准化的解决方案。

为了弥补传统监测系统的不足,广州工商学院林哨科技团队通过多次走进森林、深入调研现有系统的痛点,并在胡垂立教授和蔡敏老师的指导下,最终成功研制出采用多源高分卫星遥感技术的创新产品,旨在通过智能化技术实现森林火灾的"早发现、早预警、早处置",为森林防火筑起一道"科技防火墙"。

该系统深度融合多源高分卫星遥感数据,突破了传统单一监测模式的局限,实现全天候、高精度、全覆盖的火情监测与预警。林哨科技团队提出了一种基于全自动化数据处理及火点判别方法。通过实时自动大数据解决方案和云端分布式数据存储,对海量遥感数据进行自动处理和监控,系统能在卫星数据接收后迅速完成火点识别与定位,并实时推送预警信息至消防、林业等相关部门,为灾情初期黄金救援时间争取主动权。同时,采用基于机器学习模型的火灾检测方法,通过深度卷积神经网络精准提取遥感影像中的火灾特征,提升火灾探测的精准度与效率。

据统计,我国每年因森林火灾造成的直接经济损失超百亿元。本系统规模化应用后,可以有效提升火灾防控功能,同步实现年度千万吨级碳减排目标。项目已与广东省环境监测中心、山西省森林防火中心达成合作,并取得显著成效。

展望未来,林哨科技团队计划将系统应用拓展至草原、湿地等各类生态保护区,为“双碳”战略实施与生物多样性保护提供有力支持。团队将继续致力于系统的优化升级,并积极推动其在实践中的广泛应用。他们坚信,通过持续的努力与创新,该系统将为森林防火工作注入更多科技动能,为守护我们的绿色家园贡献更大力量。

图为团队成员合照