基于多數(shù)據(jù)融合的山林防火系統(tǒng)

暢 柯 房 亮

（延安大學(xué)物理與電子信息學(xué)院，陜西延安 716000）

隨著全球氣候變暖的不斷加劇，各種極端氣象頻繁發(fā)生，全球大范圍山林火災(zāi)發(fā)生的概率不斷提高，特別在干旱少雨的季節(jié)，山林防火的任務(wù)更為繁重[1]。經(jīng)調(diào)查，現(xiàn)階段我國大部分地區(qū)山區(qū)防火采用人工巡邏與衛(wèi)星圖像相結(jié)合的方式：人工巡邏往往巡查路徑單一，并且搜查面積較小；衛(wèi)星圖像因為樹冠的遮擋和氣象條件限制，往往是出現(xiàn)重大災(zāi)情時才能發(fā)現(xiàn)。因此，現(xiàn)有的山區(qū)防火方式往往不能及時發(fā)現(xiàn)災(zāi)情。

由于受護林人員監(jiān)管不良、交通不便、氣候干燥等因素影響，國內(nèi)山區(qū)森林發(fā)生火災(zāi)后破壞性極大、救助異常困難、救火所損耗人力物力巨大。針對這種情況，本文建立了一套基于多數(shù)據(jù)融合的山林防火系統(tǒng)。本系統(tǒng)通過分模塊化的溫濕度傳感器、CO濃度傳感器、煙霧傳感器和土地墑情傳感器統(tǒng)一采集數(shù)據(jù)[2-3]，采用無線遠(yuǎn)程傳輸技術(shù)進行數(shù)據(jù)監(jiān)測與統(tǒng)計，實現(xiàn)了基于多數(shù)據(jù)融合的山林火災(zāi)監(jiān)控[4]。根據(jù)國家山林保護與監(jiān)測現(xiàn)狀，在山林火災(zāi)發(fā)生時可及時掌握火災(zāi)情況，能準(zhǔn)確把握森林著火點，防止火災(zāi)造成不可挽救的損失；及時對森林火災(zāi)進行災(zāi)后營救和重建工作，高效開展預(yù)防和應(yīng)急處理，盡可能減少山林著火后造成的山林資源破壞、山林架構(gòu)異常、經(jīng)濟損耗等問題。

1 系統(tǒng)總體方案的設(shè)計

山林防火系統(tǒng)由傳感器數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、多數(shù)據(jù)融合模塊和報警模塊等4個部分組成。為了保證山林情況檢測的全面性，采取了林間定點、定位放置的方式對環(huán)境進行實時檢測。由所設(shè)置的各種傳感器進行數(shù)據(jù)采集，然后由無線模塊將采集的數(shù)據(jù)定時傳輸并發(fā)送至公共端，再進行多數(shù)據(jù)融合處理，產(chǎn)生決策輸出傳至定點火情系統(tǒng)，再由火情系統(tǒng)將監(jiān)測情況發(fā)送至報警系統(tǒng)，從而對山林情況進行全方位監(jiān)測。山林防火系統(tǒng)的整體框架如圖1所示。

2 系統(tǒng)設(shè)計

2.1 數(shù)據(jù)采集模塊

數(shù)據(jù)采集模塊主要通過各類傳感器模塊采集外部環(huán)境參數(shù)并將其進行整合發(fā)送，由溫濕度傳感器、CO濃度傳感器、煙霧傳感器、土地墑情傳感器以及電源等組成，主控芯片為STM32F407。溫濕度傳感器采用DHT11傳感器，將采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過自帶的A/D模塊轉(zhuǎn)換后將信號通過DATA數(shù)據(jù)口傳輸給單片機。CO濃度采集模塊采用MQ-7傳感器，通過DOUT端口與單片機端口相連，監(jiān)測CO濃度。煙霧檢測模塊采用MQ-2傳感器監(jiān)測空氣中山林燃燒后產(chǎn)生的有害氣體濃度，通過自身的DOUT輸出數(shù)據(jù)口與單片機相連接。土壤墑情采集模塊采用LM393比較器連接土壤濕度監(jiān)測探頭，再由比較器的基極U3、U4向單片機進行數(shù)據(jù)傳輸，完成土壤墑情監(jiān)測。通過系統(tǒng)程序的設(shè)計，由單片機進行數(shù)據(jù)的接收、預(yù)處理，最終完成對山林環(huán)境系統(tǒng)的多數(shù)據(jù)采集，并儲存在單片機中。

2.2 數(shù)據(jù)收發(fā)模塊

數(shù)據(jù)收發(fā)模塊用單片機控制，通過LoRa SX1278無線模塊來讀取單片機中采集的所有數(shù)據(jù)信息，并將其及時傳輸至管理公共端。單片機將讀取數(shù)據(jù)的請求發(fā)送至LoRa無線模塊的RXD端口，請求成功后由LoRa無線模塊進行數(shù)據(jù)讀取，再通過TXD端口將數(shù)據(jù)輸出傳輸至公共端。

2.3 多數(shù)據(jù)融合模塊的設(shè)計

火災(zāi)的發(fā)生存在含糊性、不精確性和復(fù)雜性。模糊控制利用已有的經(jīng)驗來建立隸屬函數(shù)、模糊集和模糊推理規(guī)則，但用戶無法直接得到最佳的規(guī)則和隸屬度函數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在大量的數(shù)據(jù)中尋找特定的模式來辨別因果關(guān)系，從而生成模糊邏輯規(guī)則。因此，在本系統(tǒng)中采用模糊控制和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這2種具有互補性的技術(shù)。

2.3.1 信息的預(yù)處理。由數(shù)據(jù)采集模塊采集到的傳感器信號，將其進行A/D轉(zhuǎn)換。由于本系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)如溫度、濕度、土壤墑情值在不同時間段或者特殊氣象情況下容易產(chǎn)生較大波動，很難采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)去衡量預(yù)測采集點的真實情況。本系統(tǒng)采用在同一時間點用n組采集系統(tǒng)采集的n組數(shù)據(jù)進行方差[5]計算，以判斷采集點的火情。

計算任意采集點j的各個參數(shù)的方差值：

2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將預(yù)處理后的方差數(shù)據(jù)傳入事先調(diào)試好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到數(shù)據(jù)對應(yīng)的明火概率、陰燃火概率和無火概率。選用非線性識別3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其分為輸入層、隱蔽層和輸出層。輸入層有個5節(jié)點，分別為溫度信號、濕度信號、土地墑情信號、CO濃度信號和煙霧濃度信號各自的方差值。輸出層有3個節(jié)點，分別為明火概率、陰燃火概率和無火概率。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選用一些典型的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練值[6-7]，對樣本值進行重復(fù)訓(xùn)練，直至達到數(shù)據(jù)處理的精度要求[8]。

2.3.3 模糊控制。以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理得到的數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過模糊控制的處理，得到更為精確的火災(zāi)發(fā)生概率。模糊控制的具體流程為模糊化、模糊邏輯推理、去模糊化、決策化輸出，經(jīng)過這4個步驟可以得到任意監(jiān)測點的災(zāi)情概率[9]。

2.4 定位火情判斷

本系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)在任意采集點并非相互獨立、毫無關(guān)系，相鄰區(qū)域任一點數(shù)據(jù)產(chǎn)生變化，其他鄰近模塊的數(shù)據(jù)也會出現(xiàn)波動的情況。因此，在檢測到出現(xiàn)災(zāi)情點時，將相鄰區(qū)域的8個采集點調(diào)集進行二次采集。將二次采集的數(shù)據(jù)再次進行多數(shù)據(jù)融合分析。

若相鄰8個采集點中有3個及以上采集點均出現(xiàn)火情預(yù)警，在出現(xiàn)預(yù)警的所有點中，概率最高的點可能為火情中心且極大可能已經(jīng)發(fā)生災(zāi)情蔓延，則將該采集點的坐標(biāo)發(fā)送至報警模塊。

若相鄰的8個采集點中有1～2個在持續(xù)監(jiān)測時發(fā)出災(zāi)情概率較低的警戒，可能該區(qū)域有某種環(huán)境因素產(chǎn)生異常情況。應(yīng)持續(xù)關(guān)注該區(qū)域的傳感器數(shù)據(jù)，并采取相應(yīng)措施預(yù)防災(zāi)情。

若只有該監(jiān)測點1個采集點有災(zāi)情預(yù)警，鄰近點顯示無異常，則應(yīng)對該點進行持續(xù)監(jiān)測。若后續(xù)檢測正常，則為誤報；若一直都僅為該點顯示異常，即表明該點數(shù)據(jù)采集模塊出現(xiàn)了故障，需要進行檢修記錄報備。

2.5 報警模塊

報警模塊接收定位火情判斷模塊的火情判斷信息：若判斷為有災(zāi)情發(fā)生，報警模塊接收該定點坐標(biāo)，向該設(shè)備的管理人員撥打電話并報警；若為區(qū)域內(nèi)某一數(shù)據(jù)異常，則通知管理人員進行探查并分析異常原因；若為誤報，則只記錄不警報；若數(shù)據(jù)采集點出現(xiàn)錯報，則及時聯(lián)系管理人員進行模塊檢修。

3 系統(tǒng)性能測試

3.1 數(shù)據(jù)模擬結(jié)果

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本集根據(jù)我國國家標(biāo)準(zhǔn)匯編與各種核心期刊文章研究結(jié)果的數(shù)據(jù)整合，選取了50組典型數(shù)據(jù)進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，包括25組明火數(shù)據(jù)、15組陰燃火數(shù)據(jù)和10組無火情數(shù)據(jù)。采用MATLAB進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測試[10-11]，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬測試結(jié)果見表1。再使用MATLAB模糊邏輯工具進行結(jié)果數(shù)據(jù)的仿真，產(chǎn)生模糊規(guī)則，仿真結(jié)果見表2。

3.2 實地模擬結(jié)果

為了驗證系統(tǒng)的性能，本系統(tǒng)選擇在磚窯灣鎮(zhèn)山王河村老馬山牧場進行性能測試。測試一共放置了10個采集模塊，對周圍500 m2的山林形成全方位的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，采集定點環(huán)境數(shù)據(jù)以及山腳農(nóng)戶處檢測到的山林環(huán)境參數(shù)。因為缺少高精度校準(zhǔn)設(shè)備，不能對系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)進行誤差率的計算。測試時間為12月下旬，當(dāng)天山林氣溫為-7℃，濕度為30%。先測試正常山林情況的數(shù)據(jù)，得到5個模塊所在山林的溫度、濕度、土壤墑值、CO濃度以及煙霧濃度的數(shù)據(jù)情況，數(shù)據(jù)融合后決策輸出＜0.25，報警系統(tǒng)顯示無火情。將10個采集模塊以6 m為間距放置在一個區(qū)域。在居中的采集模塊旁邊用鐵盆燃燒木材進行火災(zāi)模擬，系統(tǒng)能將10組數(shù)據(jù)及時傳輸?shù)焦捕诉M行數(shù)據(jù)融合處理并分析出各個點的災(zāi)情概率，通過定位火情判斷，報警模塊可報出居中模塊的坐標(biāo)。室外的山地實地測試結(jié)果表明，本系統(tǒng)可有效采集林間的環(huán)境參數(shù)，在發(fā)生火災(zāi)時能及時傳遞異常情況和進行林間災(zāi)情定位，從而更好地輔助火災(zāi)援救。

表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬結(jié)果

表2 長持續(xù)時間的決策仿真結(jié)果

4 結(jié)語

本文針對干旱少雨的陜北地區(qū)山林防火任務(wù)繁重的現(xiàn)實需求，運用特征數(shù)據(jù)識別、傳感器應(yīng)用、單片機控制、低功耗設(shè)計、林間無線傳輸通信、多數(shù)據(jù)融合處理以及林間無線定位等技術(shù)，研究了一種能夠可靠識別火情數(shù)據(jù)的山林火災(zāi)監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計方案。該山林防火系統(tǒng)能夠有效減少山林火災(zāi)發(fā)生造成的重大損失，可以對陜北地區(qū)的植被進行實時監(jiān)測保護，為踐行“綠水青山就是金山銀山”的理念提供保障。