自陕西理工大学绿色盾防项目团队结束实地勘察,便全身心投入到紧张的技术攻坚阶段。我们深知,要让火灾预警系统高效运行,必须突破重重技术难关。
面对林场复杂多变的环境,数据处理成为首要攻克的难题。传感器在工作过程中会产生海量数据,其中夹杂着动物活动、气候变化、自然电磁干扰等众多干扰因素。为了从这些纷繁复杂的数据中准确筛选出与火灾相关的信息,团队成员日夜钻研,运用机器学习中的降噪算法对数据进行预处理。经过反复测试和优化,成功去除了大量噪声,大大提高了数据的准确性和可靠性,让系统能够更精准地识别火灾信号。
在数据传输环节,为确保预警信息能在第一时间送达,团队采用了低功耗广域网技术(LPWAN)。林场地域广阔,部分偏远区域信号
微弱,传统通信技术难以满足需求。而 LPWAN 技术以其覆盖范围广、功耗低、穿透能力强的独特优势,成功解决了这一难题。即使在深山密林中,传感器采集到的关键数据也能稳定、快速地传输到监控中心,为火灾防控争取宝贵的时间,对于森林火灾预防措施,传感器是极为关键的一环。
同时,团队在智能化火灾风险评估模型的开发上也取得了重大进展。该模型依托地理信息系统(GIS)技术,将林场的地形、植被分布、气象条件等多源数据进行整合分析。通过对历史火灾数据的深度学习和实时监测数据的动态更新,模型能够对不同区域的火灾风险进行量化评估,并生成直观的风险地图。森林防火部门借助这一地图,可提前预判高风险区域,制定针对性的防控策略,实现精准防控。
随着一项项技术难题的攻克,绿色盾防火灾预警系统逐渐从蓝图走向现实。项目团队正向着最终目标全力冲刺,力求为森林防火事业打造出一套高效、智能的预警利器。