基于多传感器数据融合的早期林火识别-论文.pdf

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1、西北林学院学报2O15，30(4)：178～183JournalofNorthwestForestryUniversitydoi：10．3969／j．issn．1001—7461．2015．04．28基于多传感器数据融合的早期林火识别赖小龙，于文华，赵燕东，颜小飞(北京林业大学工学院，北京100083)摘要：针对我国林火监测现状，为加强近地面监测中的早期林火发现，提出采用多传感器数据融合算法对早期林火进行识别的方法。通过设计林火仿真试验，采集CO浓度、C0浓度、烟雾浓度与空气温湿度等多传感器数据，并通过初步

2、分析从中选取关键贡献率传感器数据。然后分别采用BP神经网络算法、神经模糊系统算法与支持向量机算法对数据进行识别与分析，并在每个算法中均设置三输入与九输入2种不同输入向量数以进行比较。最后通过定义的识别性能评价参数对识别效果进行比较，得出支持向量机算法在一定范围内能较好地实现对早期林火的识别。关键词：林火识别；数据融合；BP神经网络；模糊神经系统；支持向量机中图分类号：S762．3文献标志码：A文章编号：1001—7461(2O15)040178一O6EarlyForestFireDetectionAlgor

3、ithmBasedonMulti—sensorDataFusionLAIXiao—long·YUWen—hua，ZHAOYan—dong。YANXiao-fei(SchoolofTechnology，BeijingForestryUniversity，Beijing100083，China)Abstract：Inordertoimprovethedetectionofearlyforestfiremonitorneartheground，thispaperproposedthreealgorithmsofm

4、ulti—sensordatafusionafteranalyzingthedomesticstatusofforestfiremonitoring．Inthesimulationexperimentofforestfire，thedatawhichincludedconcentrationsofcarbondioxide，carbonmonoxide，smoke，airtemperatureandhumiditywerecollected．Afterbeinganalyzedpreliminarily，t

5、hedataofthemainlycontributivesensorswerepickedout．Andthenthreealgorithms，whichincludedBPneuralnetwork，fuzzyneuralsystemandsupportvectormachinewereusedtoanalyzetheexperimentdataandidentifythefirestatus．Inthealgorithms，threeinputvectorsandnineinputvectorswer

6、ebothsetasinputsforcomparison．Atlastthreeparametersofidentificationperformanceweredefinedtocomparetheidentification'sperformanceofthethreealgorithms．Theconclusionwasthatthealgorithmofsupportvec—tormachineswasabletoperformagoodidentificationoftheearlyforest

7、firewithinacertainrange．Keywords：forestfireidentification；multi～sensordatafusion；BPneuralnetwork；fuzzyneuralsystem；supportvectormachine森林火灾给人类带来巨大的损失，早期林火监针对我国的实际情况，在很长的一段时间内，近测是实现对森林火灾“早发现、早扑救”的主要措施。地面的监测方式都将是森林火灾监测预报中的重要目前，我国在森林防火工作中已初步实现了卫星监举措之一l_4]。而监测

8、设备中单一传感器提供的数测、飞机巡护、嘹望台监测和地面人员巡护的立体监据又无法对火灾发生时森林环境参数信息进行全面测手段。国外尤其是欧美等发达国家，传统的人工的描述，且可能出现漏测漏报等失效问题，所以需要巡护、人T嘹望塔监控方式正逐渐被航空巡护、卫星融合多传感器所采集的环境信息，进行处理和分析，监测、高空红外探火以及自动嘹望塔所替代口]。从而识别火灾状态。]。收稿日期：2015-03—02修回日期：2015032