一、卫星林火监测及信息传输有关问题的探讨（论文文献综述）
张朔[1]（2021）在《基于物联网的林火预测及识别技术研究》文中进行了进一步梳理森林大火绝不仅仅是一般的自然灾害,更是一种严重破坏生态环境,威胁着人类生命财产安全的灾难。森林火灾因破坏性大、突发性强,是全球生态安全最大威胁之一。我国是森林火灾较为严重的国家,由于自然与历史的原因,森林火灾频频发生,对我国森林资源和生态环境的破坏十分严重。林火不仅烧毁森林,降低林木密度,还破坏森林结构。森林火灾产生的烟雾是大气污染源四大类中的一种,林火的频发,使得当前的雾霾天气雪上加霜,同时由于植被的破坏,也降低了森林防风固沙的功能。当前,全球变暖和降雨量减少导致极端天气异常频繁,沙漠化、沙尘暴和森林火灾也日趋严重,保护森林资源刻不容缓。林火的频发和破坏力使林火防控变得非常重要,世界各国为此不遗余力。造成森林火灾的因素众多,原因复杂,难以准确量化,这也是林火研究虽然历经近百年,但是森林火灾不降反升的主要原因。近年来,物联网、大数据和以机器学习为代表的人工智能技术的快速发展,为解决林火等级预测提供了契机。物联网能够大范围实时获取全维度、全时相、全尺度现地数据,为林火发生预测包括森林可燃物含水率在内的可变因子监测提供了可能。同时,借助机器学习技术,可以从逆向角度分析林火驱动因子与林火发生的关系,避免了传统的以定常值为参数的广义线性模型面临精度低和解释能力差的问题。本文借助于物联网和机器学习技术研究林业物联网和林火监测的关键技术,主要包括林业物联网数据传输关键技术、基于物联网声音频谱分析的林火监测关键技术和基于物联网和支持向量机的林火气象等级预测模型,具体包括:（1）森林环境下物联网数据传输模型的研究在林业物联网技术应用中,通常以太阳能转换系统来获取能源并为物联网系统提供能量然而受制于转换技术的发展,太阳能板吸收的外部能量并不能保证节点持续工作,所以节点工作状态通常大部分时间维持在一个较低的占空比。另外节点获取能量严重依赖于外部环境,当外部环境发生变化时,节点的能量补给随之发生变化。因此传感器必须不断地调整其占空比来适应能量消耗,网络路由处于动态调整模式。本文提出了一种混合异步同步MAC协议的通信方案,以减少端到端（E2E）时延,传感器将根据自身的能量供应和实际情况在异步和同步系统之间切换,以适应其占空比。（2）基于物联网林火声音频谱分析技术研究森林火灾伴随着强烈的声音信号产生,引起森林原有的声压或者噪声的变化,地表火和树冠火发生时对森林噪音影响有明显差别。树冠火的噪声振幅明显高于地表火,在频谱分析中,树冠火在低频区域有明显的变化特点,而地表火在高频区域有显着的变化特征。本文提出一种根据声音频谱特征来识别地表火和树冠火,建立一种基于频谱分析技术的自动分析模型,该模型可以对大数据系统中的声音数据进行自动频谱分析,监测林火的发生。并通过研究地表火和树冠火声音频谱特征,通过对所监测森林区域声音频谱分析,及时识别地表火和树冠火。（3）基于物联网和支持向量机的森林火险气象预测技术研究森林地区的气象参数是森林火灾发生的关键因素之一,森林火灾的发生与温度、风速、湿度和降雨量等气象因素密切相关。本文提出了一种利用无线传感器网络（WSNs）采集气象参数,并利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）评估森林火灾危险等级与气象数据之间的关系。
孙晓芳[2]（2020）在《基于边缘计算的森林火灾视频识别技术的研究》文中提出2020年《全球森林资源评估》科学报告指出,我国森林覆盖率大约为22.96%,年均净增加量位于全世界第一。然而我国林地分布区域化明显,主要林区为南方集体林区、东北林区、北方林区和西南林区,森林生态环境较为脆弱,容易发生重、特大森林火灾。因此,利用现有的高效技术和方法实现对森林火灾的监测和预警,加强对森林火灾监测系统的研究具有极为重要的意义。本文对传统林火烟雾视频识别算法进行优化,综合运用图像处理、人工智能,模式识别以及云计算技术等方法,建立了基于边缘计算的火灾数据监测预警云平台系统,提高了林火视频监测的时效性和有效性。（1）视频数据预处理是林火烟雾视频关键帧提取前的首要环节,本文提出了一种基于SURF和SIFT特征的视频镜头边界检测算法。该算法镜头边界检测准确率为93%（切变镜头）和76%（渐变镜头）,召回率为95%（切变镜头）和90%（渐变镜头）,F1Score为93.9%（切变镜头）和82.4%（渐变镜头）。实验结果表明该算法综合性能优于像素帧差法等同类型算法,针对视频特征具有更好的查全率和查准率。（2）针对基于传统聚类方法提取视频关键帧需要人工调整聚类中心和聚类数量的缺陷,本文提出了基于改进K-Means的林火烟雾视频关键帧提取算法。该算法基于传统K-Means算法并引入层次聚类与K近邻算法的思想,关键帧的识别准确率为94%,召回率为87%,F1Score为90.3%。实验结果表明该算法在保证准确率和减小冗余度的同时能够完整地表达视频内容。（3）云、雾与烟的视频接近度非常高,为减少林火监测的误报率,本文依据林火监测对象的特点和林火监测的流程,使用HOG特征与支持向量机结合构建了森林火灾烟雾识别模型,即HOGSVM模型,林火烟雾识别准确率达到87.7%。该算法方便网络模型处理,能够满足边缘计算终端设备要求,减少计算量、提高训练识别效果。（4）提出了基于改进Faster R-CNN的林火烟雾视频图像目标识别模型,该模型利用CNN网络之间的特征提取的优势,提取烟雾特征。为保证构建的模型符合边缘计算终端设备的需求,使用Soft-NMS算法来改进Faster R-CNN模型,建立Impro FRCNN模型,以保证计算的快速和准确,林火烟雾目标识别的准确率达到93.1%。（5）通过分析林火监测数据的特点和设备连接模块的功能需求,设计基于Edge X Foundry的边缘计算智能网关软件系统总体设计方案;设计了基于CoAP设备通讯协议规范的设备连接模块的软件架构;设计了基于Consul服务发现框架的注册配置服务;设计访问设备的统一接口的命令控制服务组件,经由Impro FRCNN深度挖掘数据,实现对设备、数据的统一管理;设计实现了边缘智能网关设备;实现了边缘平台训练模型并下发模块,增强了系统的兼容性。综上,本文针对森林火灾视频识别技术利用边缘计算技术对传统云中心的架构进行了改进,提出基于Edge XFoundry框架的边缘计算平台总体方案,并根据方案结合嵌入式技术和识别算法,构建了终端-边缘-云结构的林火识别边缘计算系统,创新性的将林火识别算法和边缘计算相结合,充分解决了传统云在终端设备密集增长带来的故障率高、时效性差的问题,为我国森林防火的自动化、信息化提供了一种新的手段。
蒋琳琳[3]（2020）在《多源森林火灾监测信息集成研究》文中指出随着卫星监测、航空监测、近地面巡护以及地面巡护等技术日臻完善,森林火灾监测技术已经在我国各级森林防火管理部门得到广泛应用。然而,现有的森林火灾监测信息管理模式,特别是不同来源的森林火灾监测信息的分散存储、简单集中管理的模式,导致森林火灾的监测信息出现信息孤岛,不能满足跨部门协同监测的需求。因此,急需建立打通各种监测信息的信息孤岛,使各种信息能协同运作,快速流动,为高效进行森林火灾监测预警和指挥扑救提供信息支撑。本文通过设计多源森林火灾监测信息集成方案,将多种来源的森林火灾监测信息进行分类和标准化处理,提出了支持地面巡护、近地面监测、航空巡护及卫星监测四类监测信息集成的主数据模型和异构数据集成的方案,在此基础上设计了多源森林火灾监测信息集成系统架构和内部的功能模块,针对集成数据进行分析和管理。主要研究工作和研究结果如下:（1）多源森林火灾监测信息集成方案设计。为适应森林火灾多种形式的监测信息数据源,数据集成方法采用PostgreSQL+PostGIS+MongoDB+Web API的组合形式。在分析数据特征的基础上,设计数据模型和关系,存储到PostSQL中,由PostGIS提供空间信息服务,对外利用Web API的访问接口提供数据服务,用户无需了解森林火灾监测信息的来源、结构、存储方式和位置,只需遵循Web API的接口访问规范就能获得所需的数据。（2）多源森林火灾监测信息数据库设计。采用关系型数据库PostgreSQL搭配PostGIS拓展插件构成的空间数据库,以及非关系型数据库MongoDB共同构成数据存储层。对多源森林火灾监测信息集成数据库进行需求分析、概念设计和逻辑设计,建立各实体与其属性之间的关系,根据E-R关系模型以及数据表之间的耦合关系,建立星型数据库概念模型,将分散的异构数据集成为多源森林火灾监测信息。（3）多源森林火灾监测信息集成系统设计。建立基于ASP.NET、Web API框架的多源森林火灾监测信息集成系统,通过对该系统进行需求分析和可行性分析,构建了数据采集模块、流媒体管理模块、系统管理模块和基础数据管理模块等四大功能管理模块,采用MQ消息队列将各模块进行连接。（4）多源森林火灾监测信息集成系统应用实现。运用Web API技术实现了前端和空间数据库的访问连接,通过GIS接口对森林火灾监测信息集成数据进行查询、统计和分析,实现了森林火灾监测空间信息和属性信息的集成。多源森林火灾监测信息的集成和应用,为快速判定森林火灾发生位置,发布森林火灾预警信息,实现数据的合理集成存储和敏捷高效管理,以及森林火灾监测数据生产、应急指挥调度等应用之间搭建起数据沟通的桥梁。
吕万鹏[4]（2020）在《遥感技术在南方森林航空消防中的应用》文中认为简述了遥感技术的定义、发展及应用。以南方森林航空消防的实际工作为例,从森林火灾预警监测和森林火灾扑救两个方面详细讨论了遥感技术在南方森林防火中的应用。
高宇[5]（2020）在《基于FPGA的林火视觉检测与软硬件协同设计》文中研究说明森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害,森林火灾早期预警是森林防火领域中最重要的研究课题之一。烟雾是森林火灾早期最显着的视觉现象,因此,基于视频检测的林火烟雾识别技术具有重要的研究意义。本文将前端检测方案引入近地林火视频监控方案中。通过搭建基于FPGA（Field Programmable Gate Array）的高性能前端计算平台,结合自主提出的林火监控算法与自主设计的专用硬件加速电路,实现了软件算法到硬件设备的协同设计方案。该方案的提出可以有效的减少传统方案中大范围的网络视频传输和供电要求。本文的研究内容有:（1）提出“烟雾根”的基本概念,并设计了一种基于烟雾根节点与物理扩散模型的林火烟雾检测方法。大量实验证明,该方案对与烟雾形态相似、颜色相近的干扰物（如:云朵、晨雾等）具有较好的免疫性能。（2）提出了一种全尺度下的烟雾根节点检测方法。该方法同时兼顾了远距离与近距离烟雾场景下的烟雾根提取,并且创造性的引入一个离散化的小型数据库代替了似然函数的计算过程并实时维护更新,其基于连续内存的索引结构设计对硬件实现较为友好。（3）自主设计了以ZYNQ7Z020芯片为核心的ARM-FPGA异构计算平台以及由OV7850芯片构成的双目摄像头图像采集模块,并成功实现联合调试,验证了平台的设计完整性。（4）提出了基于FPGA的MSER算法硬件加速设计方案,设计了部分专用硬件加速电路模块,并给出了详细的设计方案说明与部分开源代码,以及时序仿真结果,为软件算法在异构平台上的进一步部署工作打下了基础。
孙德鹏[6]（2020）在《智慧林业防火物联网智能分析平台关键技术研究》文中提出近年来,我国森林火灾频发,给森林资源及人民生命财产带来巨大的损失。对此,国家先后制定了《森林防火条例》和《中国智慧林业发展指导意见》,提出将先进的科学技术应用到我国森林防火工作中。尤其是“智慧林业”概念的提出,为我国森林防火工作出具了更为完整、系统的技术体系和指导意见。本文以“智慧林业”为框架,以崂山国家森林公园为研究区域,研究如何将三维地理信息技术、无线传感器网络技术、人工智能等新一代前沿技术应用于森林防火系统建设中,并搭建智慧林业防火物联网智能分析平台。本文研究的主要内容有:（1）为减少山地森林环境对防火物联网节点选址的影响,提出三维GIS和层次分析法集成的节点优化选址策略,实现了候选节点在有效覆盖、地形通视、监测位置、光照辐射、可视域范围等外部影响因素上的定量表达和权重排序,以达到森林防火物联网节点优化选址的目的;（2）研究了基于Web GIS的森林防火三维地理信息数据可视化技术。利用Arc GIS三维开发技术,通过高程数据与卫星遥感影像叠加的方式,实现了高分辨率的真三维影像地形图的构建,并完成了3ds Max制作的森林防火资源地物三维模型的融合展示,为森林防火三维地理信息数据可视化及智能分析提供了基础底图;（3）针对森林火灾扑救过程中林区路网不完善、路径规划不合理的问题,提出林火扑救道路选线模型。首先利用GPS轨迹数据提取了林区路网,其次利用图论的Node-Arc模型和Arc GIS的Coverage地理数据模型完成了林区路网拓扑结构的构建与存储,最后结合森林环境特点,设计了将高程差作为启发信息的A*算法,并验证了将其应用到森林火灾路径规划的可行性。本文结合森林防火的实际需求,实现了智慧林业防火物联网智能分析平台,并根据功能的不同分为图层管理模块、防火物联网模块、智能视频监控模块和生态环境检测模块。相比传统森林防火平台,该平台具有实时渲染地形影像、当地地名、林区路网、防火资源等静态数据以及林区人群活动信息、生态环境参数等动态数据的功能,可为森林防火系统建设提供参考。
林海峰[7]（2019）在《森林环境下的无线传感器网络研究及应用》文中指出无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）技术的应用促进了林业现代化建设。林区WSN应用技术是我国林业可持续发展的重要研究课题,也是目前林业生态监测的研究热点。林区无线传感器网络的应用,首先要解决森林环境下有限能量供给与数据低延迟传输问题。由于森林环境区域大且树木密度不均、森林高度动态变化、信号易遮挡等特点,在森林环境中易造成节点能量耗尽快、网络生命周期短及数据传输延迟大的困境。其次,无线传感器网络的应用通常是以最大数据采集为核心,但数据高采集率与有限能量供给的矛盾不可避免,因此需要构建以有限能量供给为约束的最大数据采集率模型,以保障无线传感器网络的最优采集工况。本文从森林环境下无线传感器网络技术应用出发,围绕传感器节点的能量自收集永置功能分析、传感器节点传输路由策略、数据采集、融合与模糊推理决策火险预警过程等方面开展无线传感器网络在林业上的应用研究,从而为基于可充电无线传感器网络的林火预警问题的整体解决提供方案。主要研究成果如下:（1）分析了可充电无线传感器网络中的能量动态补给情况,提出了基于能量的传输控制协议,有效地提高了数据传输效率。在可充电无线传感器网络中,根据数据传输链路上节点数量,计算网络E2E（end-to-end）平均延迟时间,若在数据传输过程中,网络延迟远大于平均延迟时间,说明在降低网络延迟方面还有很大的空间,可以采用传输控制模型降低数据传输延迟。考虑到节点能量获取的有限性和时变性,将节点工作时间划分为由多个时间片组成的工作时间表,并将其共享给邻居节点。采用工作时间表机制减少了节点用于邻居发现的能耗,提高了传输效率;（2）分析平均延迟时间,提出利用传输控制模型,实现数据的及时传输。能量传输控制模型充分考虑了节点能量获取具有时变性和不确定性,当节点能量发生变化,特别是获取能量较高时,为了提高节点能量利用率,节点可以根据自身能量变化随时调整传输距离,而无须改变工作时间表中的工作时间片数量,这样就保证工作时间表的稳定性。这一模型主要是用来控制节点的传输半径来降低延迟,节点跳过最近邻居节点,将单跳距离的传输转换成节点直接与多跳范围内的节点传输,实施能量传输算法一次,节点延迟降低一个工作周期;（3）分析了网络数据采集情况,提出了以网络节点最大数据采集率为最优目标的设计模型,实现数据采集的最大化。根据传感器网络节点的能量转换率和数据流量守恒原则,建立以节点最大数据采集率为最优目标的线性规划模型。该模型以实现网络中所有源节点数据采集率的最大化。对每一节点,若不考虑数据丢失和能量损耗,节点发送的数据等于节点接收的数据与节点采集的数据之和,节点消耗的能量不会大于节点获取的能量,以此为依据建立网络最大数据采集率模型;（4）分析了网络异构数据的特点,提出了一种从空间和时间属性上融合森林环境因子的融合策略,实现降低数据冗余和减少带宽的运行消耗。在研究内容（3）的基础上,增加数据融合算法,提出基于数据融合算法的最优目标线性规划模型,利用最优化技术求解网络节点数据采集率的上限,并建立具有数据融合的网络数据低延迟传输和数据采集高速率通信链路;（5）以数据低延迟传输和节点数据最大采集率为目标,提出了基于模糊推理策略的森林火险预警系统,及时预警森林火险指数。该系统针对所研究区域特性,在林火高发区域部署大量无线传感节点,用于实时监测森林环境气象状况,同时,也考虑了监测区域人流对林火影响及时间因素、历史火灾情况,更加全面分析林火成因,所提出的预警系统将自动和灵活地进行加权模糊推理,具有更大的灵活性。本文的总体研究目标着眼于森林环境,实现低延迟和高采集率性能的可充电无线传感器网络森林火险预警问题,重点解决森林环境因子、节点能量自采集与能耗管理,达到“永久部署”目的,通过兼顾重点监测区域与网络部署策略,提出了基于模糊推理的林区潜在火险风险识别技术的研究,为无线传感器网络的森林火险预警提供了必要的技术支持。
代大春[8]（2019）在《林火安防实时监测系统研究与设计》文中进行了进一步梳理火灾对森林造成的破坏难以估量,对森林火情实时监测,尽可能早的发现识别是否有火灾发生具有重大现实意义。在森林安全防护方面,国内外众多学者进行了研究并进行了森林火灾监测的实际应用。由于监控设备的监测范围有限、同时受林区环境影响,导致监控系统实时性差、覆盖范围有限等问题,针对这些问题,研究了一种基于红外监控技术的林火安防实时监测系统。本文的主要研究内容包括:（1）分析了红外热成像的原理,对比了其于可见光在森林火灾图像方面的特点,研究了火势蔓延的特点,提出基于红外视频图像的林火监测识别方案;（2）设计了基于FPGA的红外图像视频硬件采集系统,其主要有图像采集模块、数据缓存模块和VGA显示模块,达到了视频实时显示的要求;（3）对采集的火灾红外视频进行图像预处理:首先对红外视频进行直方图均衡性校正,然后对视频通过帧差法检测出火灾疑似区域,再通过Canny算子进行疑似区域边缘检测并将疑似区域从背景中分割出来,最后进行数学形态学的闭运算操作,得到完整的分割部分;（4）对分割出来的疑似区域进行火焰的静态特征、纹理特征和动态特征进行提取,并进行数据归一化处理,分析了提取的特征能够排除那些非火灾因素的干扰;（5）对火灾进行模式识别:通过提取的疑似区域特征来进行支持向量机分类器进行识别,选取径向基核函数作为向量的核函数并采用交叉验证法确定惩罚因子c和核函数参数g的值,之后与BP神经网络的火灾识别性能进行比较,前者在识别效果上更好,在测试样本上准确率高达93.8333%,最后采用MATLAB和Visual C++软件通过混编的方式实现林火安防实时监测平台。本论文的研究成果可作为森林防火监测领域的参考资料,为林火行为的研究以及扑火现场指挥提供重要的火场信息服务,具有一定的参考价值。
张毅[9]（2019）在《平昌县森林防火建设体系研究》文中指出森林火灾的预防、扑救和保障系统是森林防火工作中三个相互联系和相互影响的过程。正确处理三者关系,对于有效控制森林火灾的发生和蔓延,减少森林大火造成的经济损失具有至关重要的意义。平昌县森林资源丰富,天然林和人工针叶林比重大,易燃类树种分布较广,林下可燃物载量达36t/hm2,一直在持续增加,燃烧因子面宽量大,森林火险等级在《全国森林防火规划（2016-2025）》中定为高风险区,存在发生重、特大森林火灾的潜在威胁,森林防火形势严峻。2001-2015年平昌县发生森林火灾80起,其中较大火灾8起,一般火灾72起,火场面积103.14hm2,受灾害森林面积91.36hm2。目前平昌县森林防火综合体系还存在林火监测和通讯覆盖度不高、森林防火队伍能力建设严重不足、森林防火基础设施薄弱和预防扑救组织困难等主要问题。针对以上情况,本文采用文献阅读法、调查法和个案研究法,通过对平昌县森林资源现状、森林防火现状和多年来的森林火灾成因及特点等进行调查对策分析,以全县天然林区和人工针叶林区森林防火综合治理为重点,将全县划分为西部深丘生态保护区、东部-北部低山区和中部-南部浅丘区三大森林防火区域进行建设研究,主要以防火预防监测系统、防火扑救系统和防火保障系统为研究内容,寻求达到《四川省森林防火规划（2016—2025年）》所要求的标准且适合平昌县的森林防火综合体系。以期为川东北的森林防火研究提供一定的科学理论依据。主要研究结果如下:（1）防火预防监测系统方面,构建林火监测体系,实现全县视频了望监测覆盖率达到95%以上;火源管理装备建设和野外违规用火监管力度将得到加强;防火应急道路密度和林火阻隔网密度超过标准。（2）防火扑救系统方面,组建专业打火队伍,修建扑火专业队营房,配备先进的灭火机具装备,实现扑火专业队当日到达火场和参与救援火灾率100%。（3）防火保障系统方面,完善宣传教育工程,提供森林航空消防保障,全县森林火场通讯覆盖率达到100%。
崔金刚[10]（2019）在《森林近地面温度监测与遥感图像配准方法研究》文中进行了进一步梳理温度测量是森林环境监控的一个重要部分,在森林保护、森林生态、森林防火等领域有重要的意义。森林发生火灾时会使周边环境温度上升并伴随有显着的红外辐射,监测到这些信息就可以对火灾进行报警。林区由于面积大、交通不便、林冠郁闭度大、林窗小和保留木多等因素,传统测量手段难以获得全面准确的温度信息。本监测方法的设计构想是在利用遥感卫星进行全局监测的同时,对特定区域进行定点温度监测,并形成温度监测网络,最终建立一个以温度信息为检测目标的包含森林近地温度与卫星红外图像相结合的,能够达到点与面全方位覆盖的监测体系,该方法可以为森林火灾的预测与防控提供支持。本论文以森林发火灾时产生的近地温度与红外图像信息为研究目标,在以下几个方面进行了研究:（1）设计了一个基于STC89C52单片机并具备无线传输方式的地面温度监测系统以对特定区域的温度进行定点测量,温度采集选用DS18B20传感器,数据传输选用nRF24L01,具备无线传输功能,可以和六个设为发射模式的nRF24L01相互通信。为弥补单一传感器温度监测范围小的缺点,实验时采用了多节点分布式的温度监测方式。（2）为满足对地面温度监测的需要,设计了一种基于磁流体光纤的温度传感器。该传感器采用对温度敏感的磁性材料作为敏感元件,并把该磁性材料制作成磁流体注入到毛细光纤中作为导光介质,通过感应敏感元件的磁场变化来测量外界温度的变化。为研究传感器的工作机理,根据传感器波导结构中有效光学折射率的可调性,对传感器波导结构的光学特性进行了模拟和分析,进而实现了空间磁场强度与方向的检测,最后测试了磁性材料的温度性质,建立了温度与波长之间的关系。利用该结构实现温度的测量是光纤传感器应用领域中一个有意义的尝试。（3）为了获得准确的地理位置与温度信息,针对遥感卫星获得的多波段图像,提出了一种用于红外图像与可见光图像配准的相似性方法,并采用ETM卫星数据进行验证。选择搜索窗的大小为50×50像素,测试了图像的平移、旋转和缩放等因素对相似性准则的影响,结果表明ME曲线的最小值点均对应着最佳配准位置。与传统的梯度互信息配准方法相比较,本文提出的配准方法具有较高的准确性。（4）针对森林环境及地貌特点,提出了一种适用于林区检测的多波段图像配准的小成分子空间配准准则,分析了不同配准形状对小成分子空间方法的影响,不同成分数量对小成分子空间方法的影响以及噪声对小成分子空间方法的影响。同时本文还对小成分方法的亚像素配准性能进行了研究,并采用ETM卫星数据进行了实验验证。
二、卫星林火监测及信息传输有关问题的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、卫星林火监测及信息传输有关问题的探讨（论文提纲范文）
（1）基于物联网的林火预测及识别技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 林火的概述 |
| 1.1.2 林火的危害性 |
| 1.2 国内外林火现状 |
| 1.3 国内外林火预测进展与挑战 |
| 1.3.1 国内外研究进展 |
| 1.3.2 林火预测面临的挑战 |
| 1.4 国内外林火监测进展与挑战 |
| 1.4.1 林火监测现状 |
| 1.4.2 林火监测面临的挑战 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 1.6 论文内容安排 |
| 第二章 森林环境下物联网数据传输模型研究 |
| 2.1 问题分析 |
| 2.2 无线传感器网络协议栈概述 |
| 2.3 能量模型 |
| 2.4 网络模型 |
| 2.5 异步系统建模 |
| 2.5.1 网络系统启动 |
| 2.5.2 加入新的传感器节点 |
| 2.5.3 逻辑分隔 |
| 2.6 同步系统建模 |
| 2.6.1 数据传输 |
| 2.6.2 工作时间的调整 |
| 2.6.3 低功耗的时间同步 |
| 2.7 混合异步同步系统 |
| 2.7.1 传感器在同步系统和异步系统之间切换。 |
| 2.7.2 加速发现模式 |
| 2.8 仿真评估 |
| 2.8.1 异步通信模式下的系统实现 |
| 2.8.2 HAS-MAC的平均E2E延迟 |
| 2.8.3 系统性能比较 |
| 2.9 本章小结 |
| 第三章 基于物联网声音频谱分析技术的林火监测模型研究 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.2 无线传感器在林业中的应用 |
| 3.3 声音频谱分析 |
| 3.4 声音的采集和传输 |
| 3.5 树冠火和地表火分类算法 |
| 3.6 实验结果分析 |
| 3.6.1 实验设备 |
| 3.6.2 声谱分析结果 |
| 3.6.3 实验对比 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于支持向量机的森林火险气象预测模型研究 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.2 机器学习在林火中的应用 |
| 4.3 方法设计 |
| 4.3.1 系统框架 |
| 4.3.2 数据采集 |
| 4.3.3 数据传输 |
| 4.3.4 数据预处理 |
| 4.3.5 支持向量机模型 |
| 4.4 模型应用与分析 |
| 4.4.1 研究区域分析 |
| 4.4.2 实验分析 |
| 4.4.3 主成分分析 |
| 4.4.4 模型对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与期望 |
| 攻读学位期间的学术成果 |
| 参考文献 |
（2）基于边缘计算的森林火灾视频识别技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林火灾视频识别技术研究现状 |
| 1.2.2 边缘计算研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和方法 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 2 视频识别相关技术 |
| 2.1 视频检索技术 |
| 2.2 视频数据特点及结构 |
| 2.2.1 视频数据特点 |
| 2.2.2 视频数据结构 |
| 2.3 视频检索原理及关键技术 |
| 2.3.1 视频检索原理 |
| 2.3.2 视频检索关键技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于SURF和SIFT特征的林火烟雾镜头边界检侧 |
| 3.1 特征融合的方法 |
| 3.1.1 局部特征 |
| 3.1.2 特征融合 |
| 3.2 林火烟雾镜头边界变换的检测方法 |
| 3.3 林火烟雾镜头边界检测 |
| 3.4 结果评价指标 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于K-Means的林火烟雾视频关键帧提取 |
| 4.1 关键帧提取原理 |
| 4.2 基于聚类的林火烟雾视频关键帧提取算法 |
| 4.2.1 聚类特征的提取 |
| 4.2.2 K-Means聚类 |
| 4.2.3 基于改进K-Means的关键帧提取算法 |
| 4.2.4 林火烟雾视频关键帧提取算法流程 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于HOG_SVM模型的林火烟雾视频识别 |
| 5.1 HOG特征 |
| 5.2 SVM原理 |
| 5.3 视频图像预处理 |
| 5.3.1 数据预处理 |
| 5.3.2 数据增强 |
| 5.4 基于HOG_SVM林火烟雾识别模型的构建 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 实验环境 |
| 5.5.2 HOG特征可视化 |
| 5.5.3 基于HOG_SVM模型识别效果 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于Faster R-CNN的林火烟雾视频识别 |
| 6.1 深度学习技术 |
| 6.1.1 深度学习特点 |
| 6.1.2 深度学习在视频检索中的应用 |
| 6.2 Faster R-CNN相关理论 |
| 6.2.1 卷积神经网络基本理论 |
| 6.2.2 Faster R-CNN模型原理 |
| 6.2.3 模型常用函数 |
| 6.3 基于Faster R-CNN林火烟雾识别模型的构建 |
| 6.3.1 Faster R-CNN识别模型 |
| 6.3.2 Faster R-CNN模型训练 |
| 6.3.3 改进的Faster R-CNN模型 |
| 6.4 实验结果与分析 |
| 6.4.1 实验数据集与环境 |
| 6.4.2 模型表现分析 |
| 6.4.3 与传统模型的比较 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 森林火灾监侧边缘计算架构设计 |
| 7.1 典型边缘计算平台 |
| 7.1.1 移动边缘计算 |
| 7.1.2 雾计算 |
| 7.1.3 Edge X Foundry |
| 7.1.4 朵云计算平台 |
| 7.2 边缘计算平台的选择 |
| 7.3 森林火灾监测边缘设备描述 |
| 7.4 森林火灾监测Edge X Foundry框架设计 |
| 7.4.1 设备服务层设计 |
| 7.4.2 核心服务层设计 |
| 7.4.3 支持服务层设计 |
| 7.4.4 输出服务层设计 |
| 7.5 森林火灾监测边缘计算网关设计与实现 |
| 7.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 附件 |
（3）多源森林火灾监测信息集成研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林火灾监测研究现状 |
| 1.2.2 信息集成研究现状 |
| 1.3 存在的问题和研究前景 |
| 1.3.1 存在的问题 |
| 1.3.2 研究前景 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 森林火灾监测信息特征分析及信息集成 |
| 2.1 森林火灾监测信息源分类 |
| 2.1.1 地面巡护 |
| 2.1.2 近地面监测 |
| 2.1.3 航空巡护 |
| 2.1.4 卫星监测 |
| 2.2 森林火灾监测信息特征 |
| 2.2.1 文字信息 |
| 2.2.2 图片信息 |
| 2.2.3 语音信息 |
| 2.2.4 流媒体信息 |
| 2.3 数据存储管理技术 |
| 2.3.1 关系型数据库 |
| 2.3.2 NoSQL数据库 |
| 2.4 数据集成技术 |
| 2.5 森林火灾监测信息集成分析 |
| 2.5.1 数据结构与关系 |
| 2.5.2 Web API集成接口设计 |
| 3 多源森林火灾监测信息集成系统设计 |
| 3.1 多源森林火灾监测信息集成系统需求分析 |
| 3.1.1 功能需求分析 |
| 3.1.2 性能需求分析 |
| 3.2 多源森林火灾监测信息集成系统总体设计 |
| 3.2.1 设计目标 |
| 3.2.2 设计准则 |
| 3.2.3 系统架构 |
| 3.3 多源森林火灾监测信息集成数据库设计 |
| 3.3.1 数据库需求分析 |
| 3.3.2 数据库概念设计 |
| 3.3.3 数据库逻辑设计 |
| 3.3.4 数据库物理设计 |
| 3.3.5 数据字典 |
| 3.4 多源森林火灾监测信息集成系统详细设计 |
| 3.4.1 数据采集模块 |
| 3.4.2 流媒体管理模块 |
| 3.4.3 系统管理模块 |
| 3.4.4 基础数据管理模块 |
| 3.4.5 Web API接口管理模块 |
| 4 多源森林火灾监测信息集成系统实现 |
| 4.1 多源森林火灾监测信息集成数据库实现 |
| 4.1.1 关系型非空间数据库的创建 |
| 4.1.2 关系型空间数据库的创建 |
| 4.1.3 非关系型数据库的创建 |
| 4.2 多源森林火灾监测信息集成系统模块实现 |
| 4.2.1 数据采集模块 |
| 4.2.2 流媒体管理模块 |
| 4.2.3 系统管理模块 |
| 4.2.4 基础数据管理模块 |
| 4.2.5 系统仪表盘 |
| 4.3 多源森林火灾监测信息集成系统服务对象 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 (攻读学位期间的主要学术成果) |
| 致谢 |
（4）遥感技术在南方森林航空消防中的应用（论文提纲范文）
| 1 遥感技术概述 |
| 1.1 遥感的定义 |
| 1.2 遥感技术的发展 |
| 1.3 遥感技术的应用 |
| 2 遥感技术在南方森林航空消防工作中的应用情况 |
| 2.1 遥感技术在南方林火监测中的应用 |
| 2.2 遥感技术在南方森林火灾扑救中的应用 |
| 3 结语 |
（5）基于FPGA的林火视觉检测与软硬件协同设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于人工特征提取的林火烟雾检测方案 |
| 1.2.2 基于多特征提取与自动分类的林火检烟雾测方案 |
| 1.2.3 基于全自动特征提取与判定的林火烟雾方案 |
| 1.3 选题意义 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第2章 基于烟雾根节点与流体力学理论的林火烟雾识别 |
| 2.1 引论 |
| 2.2 烟雾根与根节点提取计算 |
| 2.2.1 烟雾根的基本概念 |
| 2.2.2 烟雾根节点的抽象与提取 |
| 2.2.3 烟雾根节点的扫描与计算 |
| 2.3 烟雾流体力学模型的设计 |
| 2.3.1 基于Navier-Stokes方程的流体力学建模 |
| 2.3.2 二维图像模拟引擎搭建 |
| 2.4 算法实验 |
| 2.4.1 参数设定 |
| 2.4.2 实验结果与评估 |
| 2.5 实验结论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 全尺度下的烟雾根检测算法 |
| 3.1 引论 |
| 3.2 基于MSER算法与Vi Be算法的背景融合策略 |
| 3.2.1 全尺度下的烟雾连通域提取 |
| 3.2.2 基于Bayes理论的快速图像融合计算 |
| 3.2.3 融合数据库设定与硬件友好型计算设计 |
| 3.3 算法实验 |
| 3.3.1 参数设定 |
| 3.3.2 实验结果与评估 |
| 3.4 实验结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 高速电路与硬件计算平台设计 |
| 4.1 引论 |
| 4.2 核心芯片简介与板卡系统设计方案 |
| 4.2.1 基于ZYNQ7Z020的异构计算平台 |
| 4.2.2 双目摄像头设计与通信方式 |
| 4.3 计算平台板卡设计 |
| 4.3.1 电源树架构及关键芯片选型 |
| 4.3.2 电源芯片供电电路设计 |
| 4.3.3 板卡功率统计与供电链路连接 |
| 4.3.4 PCB设计及部分布线展示 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于FPGA的 MSER加速器设计 |
| 5.1 引论 |
| 5.2 MSER算法加速器设计 |
| 5.2.1 基于异构计算平台的加速设计方案 |
| 5.2.2 基于FPGA的 MSER算法加速策略 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 展望研究 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（6）智慧林业防火物联网智能分析平台关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林防火平台研究现状 |
| 1.2.2 无线传感器网络在森林防火中的研究现状 |
| 1.2.3 GIS在森林防火中的研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 森林防火相关技术研究 |
| 2.1 无线传感器网络基础理论 |
| 2.2 WebGIS概述 |
| 2.2.1 WebGIS原理 |
| 2.2.2 WebGIS体系架构 |
| 2.3 ArcGIS三维开发技术 |
| 2.3.1 3dsMax三维模型生成 |
| 2.3.2 ArcGIS Pro三维服务发布 |
| 2.3.3 ArcGIS Enterprise三维服务管理 |
| 2.3.4 ArcGIS API for Java Script三维服务开发 |
| 2.3.5 空间数据库技术 |
| 2.4 路径规划算法 |
| 2.4.1 盲目式搜索算法 |
| 2.4.2 启发式搜索算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于三维GIS与 AHP的防火物联网节点优化选址 |
| 3.1 节点优化选址策略提出 |
| 3.1.1 防火物联网背景 |
| 3.1.2 影响节点选址因素 |
| 3.2 递阶层次结构构造 |
| 3.3 三维GIS空间分析计算 |
| 3.4 节点优化选址策略实例验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于WebGIS的森林防火三维地理信息数据可视化 |
| 4.1 地理信息数据获取与预处理 |
| 4.2 三维影像地形可视化 |
| 4.2.1 数字高程模型建模 |
| 4.2.2 瓦片金字塔结构 |
| 4.2.3 瓦片存储管理 |
| 4.2.4 三维影像地形可视化实现 |
| 4.3 三维防火资源地物模型可视化 |
| 4.3.1 三维防火资源地物模型建模 |
| 4.3.2 三维防火资源地物模型格式转换及发布 |
| 4.3.3 三维防火资源地物模型可视化实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 林火扑救道路选线模型研究 |
| 5.1 林区路网提取 |
| 5.1.1 轨迹数据获取 |
| 5.1.2 林区路网提取 |
| 5.2 林区路网拓扑结构构建及存储 |
| 5.2.1 拓扑结构构建 |
| 5.2.2 拓扑结构存储 |
| 5.3 林火扑救最优路径求解 |
| 5.3.1 A*算法基本原理 |
| 5.3.2 本文启发函数设计 |
| 5.3.3 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 智慧林业防火物联网智能分析平台设计与实现 |
| 6.1 智慧林业防火物联网体系架构 |
| 6.2 平台总体设计 |
| 6.2.1 总体结构设计 |
| 6.2.2 数据库设计 |
| 6.3 平台开发环境 |
| 6.4 平台功能模块设计与实现 |
| 6.4.1 图层管理模块 |
| 6.4.2 防火物联网模块 |
| 6.4.3 智能视频监控模块 |
| 6.4.4 生态环境检测模块 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所获得的研究成果 |
| 致谢 |
（7）森林环境下的无线传感器网络研究及应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 无线传感器网络概述 |
| 1.2.1 无线传感器网络结构 |
| 1.2.2 无线传感器网络特点 |
| 1.2.3 无线传感器网络的应用 |
| 1.3 无线传感器网络林业应用概述 |
| 1.3.1 无线传感器网络感知层林业应用 |
| 1.3.2 无线传感器网络网络层林业应用 |
| 1.3.3 无线传感器网络网络传输层林业应用 |
| 1.3.4 无线传感器网络网络应用层林业应用 |
| 1.4 森林火险气象等级概述 |
| 1.4.1 森林火险等级划分 |
| 1.4.2 森林防火的意义 |
| 1.5 问题的提出 |
| 1.6 国内外研究现状分析 |
| 1.7 研究意义 |
| 1.8 主要研究内容 |
| 1.8.1 基于传输能量控制的数据传输延迟模型研究 |
| 1.8.2 基于数据融合策略的最大数据采集率模型研究 |
| 1.8.3 建立基于无线传感器网络技术的森林火险监控体系 |
| 1.9 本文组织结构 |
| 2 森林环境下的数据低延迟传输模型研究 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 网络低延迟模型 |
| 2.2.1 网络模型 |
| 2.2.2 数据延迟模型设计 |
| 2.2.3 传输控制模型降低网络延迟 |
| 2.2.4 采用2 跳机制的数据传输延迟界限实现 |
| 2.2.5 采用多跳机制的数据传输延迟界限实现 |
| 2.2.6 考虑能量补给实际情况下的数据传输延迟分析 |
| 2.2.7 分布式情况下的数据传输延迟分析 |
| 2.2.8 数据传输控制模型中的节点能量分析 |
| 2.3 数据延迟实验分析 |
| 2.4 基于TELOSB节点的协议实现 |
| 2.4.1 TelosB节点介绍 |
| 2.4.2 基于TelosB节点的协议实现 |
| 2.4.3 TelosB节点的性能分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 数据采集高速率模型研究 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 能耗模型 |
| 3.2.2 能量补充模型 |
| 3.2.3 路由模型 |
| 3.3 数据采集高速率模型设计 |
| 3.3.1 模型描述 |
| 3.3.2 分布式数据最大采集率模型 |
| 3.4 系统仿真 |
| 3.4.1 环境设置 |
| 3.4.2 系统执行 |
| 3.4.3 模型效果比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 无线传感器网络技术在森林防火中的应用与验证 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 相关研究 |
| 4.3 基于无线传感器网络的森林火灾预测模糊推理系统 |
| 4.3.1 火灾气象监测 |
| 4.3.2 模糊推理系统简介 |
| 4.3.3 相关参数规范化 |
| 4.3.4 模糊三角数方案 |
| 4.3.5 加权模糊推理方案 |
| 4.3.6 加权模糊森林火灾预测 |
| 4.4 模糊推理系统在南京市紫金山森林火灾预警中的应用 |
| 4.4.1 南京市区域特点 |
| 4.4.2 装置部署 |
| 4.4.3 系统实施 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 主要研究结论 |
| 5.2 主要创新点 |
| 5.3 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 科研项目、发表论文和知识产权 |
（8）林火安防实时监测系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 林火监测预警现状 |
| 1.3 基于图像的火灾检测技术研究现状 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.5 本文章节安排 |
| 第二章 火灾图像特性分析及系统框架设计 |
| 2.1 红外图像成像原理 |
| 2.2 火灾燃烧特点 |
| 2.3 红外与可见光视频监测分析 |
| 2.4 森林火灾监测系统框架设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 视频图像处理系统硬件设计 |
| 3.1 图像采集处理系统工作原理 |
| 3.2 视频图像处理系统功能模块设计 |
| 3.2.1 视频图像采集 |
| 3.2.2 图像转换 |
| 3.2.3 图像缓存接口设计 |
| 3.2.4 实时显示模块设计 |
| 3.2.5 电源模块设计 |
| 3.3 硬件电路板设计 |
| 3.4 硬件系统调试 |
| 3.5 采集系统低功耗设计与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 火灾红外视频的图像处理 |
| 4.1 红外图像非均匀性校正 |
| 4.2 视频中运动目标的检测 |
| 4.2.1 背景差分法 |
| 4.2.2 帧间差分法 |
| 4.3 火灾图像的平滑处理 |
| 4.3.1 领域平均法 |
| 4.3.2 中值滤波 |
| 4.3.3 高斯滤波 |
| 4.4 红外图像分割 |
| 4.4.1 区域生长法分割 |
| 4.4.2 基于边缘检测的图像分割 |
| 4.5 火灾图像的形态学处理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 火灾的特征提取与识别 |
| 5.1 火灾的特征提取 |
| 5.2 特征分析与归一化处理 |
| 5.3 红外视频图像林火模式识别 |
| 5.3.1 BP神经网络 |
| 5.3.2 支持向量机(SVM)分类器 |
| 5.3.3 训练样本集 |
| 5.3.4 支持向量机的林火识别建模 |
| 5.3.5 BP神经网络的林火识别建模 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 火灾识别结果分析与监测系统实现 |
| 6.1 林火识别仿真分析 |
| 6.1.1 林火模式识别的性能评价 |
| 6.1.2 支持向量机的林火识别分析 |
| 6.1.3 BP神经网络与支持向量机分类器测试对比分析 |
| 6.2 林火识别系统软件实现 |
| 6.2.1 软件架构设计 |
| 6.2.2 实时监测平台实现 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）平昌县森林防火建设体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 林火预测预报技术 |
| 1.2.2 林火监测技术 |
| 1.2.3 防火通讯技术 |
| 1.2.4 林火阻隔技术 |
| 1.2.5 林火扑救技术 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 研究目标和研究内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容与技术路线 |
| 2 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然资源概况 |
| 2.1.2 社会经济情况 |
| 2.1.3 林情概况 |
| 2.1.4 火源和火情 |
| 2.2 平昌县森林防火体系现状 |
| 2.2.1 组织机构和责任制度 |
| 2.2.2 防火面临形势 |
| 2.2.3 防火存在的主要问题 |
| 2.2.4 必要性分析 |
| 2.3 研究方法 |
| 3 平昌县森林防火建设布局 |
| 3.1 西部深丘生态保护区 |
| 3.2 东部-北部低山用材林区 |
| 3.3 中部-南部浅丘工业原料林区 |
| 4 森林防火预防监测系统 |
| 4.1 预警和监测预防 |
| 4.1.1 火险预报预警 |
| 4.1.2 监测预防 |
| 4.2 地面巡护预防 |
| 4.2.1 巡护便道 |
| 4.2.2 巡护设备 |
| 4.3 火源管理预防 |
| 4.4 阻隔带预防 |
| 4.4.1 防火应急道路 |
| 4.4.2 生物防火林带 |
| 4.5 小结 |
| 5 森林防火扑救系统 |
| 5.1 扑火专业队建设 |
| 5.2 扑火机具装备和消防蓄水池建设 |
| 5.2.1 扑火机具类 |
| 5.2.2 安全防护类 |
| 5.2.3 野外生存类 |
| 5.2.4 工程机械类 |
| 5.2.5 防火车辆类 |
| 5.2.6 消防蓄水池建设 |
| 5.3 森林火灾扑救组织工作 |
| 5.3.1 组织指挥 |
| 5.3.2 扑救力量组织 |
| 5.3.3 做好协调保障 |
| 5.4 小结 |
| 6 森林防火保障系统 |
| 6.1 宣传教育工程 |
| 6.1.1 常规性森林防火宣传教育 |
| 6.1.2 重点时段集中宣传 |
| 6.2 物资储备库和检查站建设 |
| 6.3 通信和信息工程 |
| 6.3.1 固定电话通讯 |
| 6.3.2 移动通信通讯 |
| 6.3.3 无线电通讯 |
| 6.4 森林航空消防 |
| 6.5 小结 |
| 7 综合防火体系构建 |
| 8 结论与建议 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（10）森林近地面温度监测与遥感图像配准方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 森林灾害与预防 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 基于温度的森林火灾监测原理 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 基于温度信息的森林火灾监测方法的研究现状 |
| 1.3.2 基于温度信息的森林火灾预警理论的研究 |
| 1.3.3 光纤温度传感器的研究现状 |
| 1.3.4 图像配准技术的研究现状 |
| 1.4 研究内容及创新点 |
| 2 地面温度监测系统的整体设计 |
| 2.1 地面温度监测系统的整体构思 |
| 2.2 无线测温系统结构 |
| 2.3 系统硬件电路的设计 |
| 2.3.1 单片机最小系统电路 |
| 2.3.2 DS18B20温度采集模块 |
| 2.3.3 nRF24L01无线收发模块 |
| 2.3.4 液晶显示模块 |
| 2.3.5 声光报警模块 |
| 2.3.6 系统电路原理图 |
| 2.4 系统软件的设计 |
| 2.4.1 系统软件流程图设计 |
| 2.4.2 DS18B20温度采集模块程序设计 |
| 2.4.3 nRF24L01无线收发模块程序设计 |
| 2.4.4 信号传输端nRF24L01程序设计 |
| 2.4.5 液晶显示模块程序设计 |
| 2.4.6 声光报警模块程序设计 |
| 2.5 系统的安装与调试 |
| 2.5.1 硬件电路实物图的焊接与组装 |
| 2.5.2 系统软硬件的调试 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于磁流体光纤的温度传感器研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于磁流体光纤传感器的特点及进展 |
| 3.3 磁流体光纤的制作 |
| 3.4 工作机理研究 |
| 3.5 实验结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 多光谱图像配准研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 红外图像与可见光图像配准 |
| 4.2.1 多光谱图像匹配分类 |
| 4.2.2 Landsat-7卫星波段信息 |
| 4.3 图像配准的基础理论 |
| 4.4 已有多光谱配准准则的局限性 |
| 4.4.1 基于特征的图像配准方法 |
| 4.4.2 基于灰度的图像配准方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 小成分及噪声成分图像配准准则与信号检测 |
| 5.1 小成分配准方法的原理 |
| 5.2 基于小成分及噪声成分的配准相似性准则 |
| 5.3 小成分子空间准则的性能分析 |
| 5.4 小成分方法的实验测试 |
| 5.4.1 实验采用的数据 |
| 5.4.2 ME准则相似性性能曲线 |
| 5.4.3 配准点对的正确率 |
| 5.4.4 噪声性能测试 |
| 5.4.5 亚像素配准精度测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、卫星林火监测及信息传输有关问题的探讨（论文参考文献）
- [1]基于物联网的林火预测及识别技术研究[D]. 张朔. 南京林业大学, 2021(02)
- [2]基于边缘计算的森林火灾视频识别技术的研究[D]. 孙晓芳. 东北林业大学, 2020(09)
- [3]多源森林火灾监测信息集成研究[D]. 蒋琳琳. 中南林业科技大学, 2020(02)
- [4]遥感技术在南方森林航空消防中的应用[J]. 吕万鹏. 森林防火, 2020(02)
- [5]基于FPGA的林火视觉检测与软硬件协同设计[D]. 高宇. 北京林业大学, 2020(03)
- [6]智慧林业防火物联网智能分析平台关键技术研究[D]. 孙德鹏. 北京工业大学, 2020(06)
- [7]森林环境下的无线传感器网络研究及应用[D]. 林海峰. 南京林业大学, 2019(05)
- [8]林火安防实时监测系统研究与设计[D]. 代大春. 东华理工大学, 2019(01)
- [9]平昌县森林防火建设体系研究[D]. 张毅. 四川农业大学, 2019(01)
- [10]森林近地面温度监测与遥感图像配准方法研究[D]. 崔金刚. 东北林业大学, 2019