摘要
本发明公开了一种森林火灾的预测方法,包括以下步骤:步骤1:将森林区域划分为若干子区域,生成数字地图;步骤2:采集各子区域的火灾因子,火灾因子包括静态火灾因子和动态火灾因子;步骤3:基于火灾因子进行风险分级,输出区域分类信息;步骤4:根据区域分类信息部署监测网络并获取监测数据;步骤5:通过图神经网络模型处理监测数据,输出火险概率;步骤6:火险概率超过阈值时,启动应急响应机制。本发明能够通过融合静态与动态火灾因子、结合气象数据动态修正风险分类、差异化部署监测资源、采用双通道图神经网络模型优化预测精度,并建立监测到预测再到应急的闭环机制,提升森林火灾预测的准确性与应急处置能力。
技术关键词
火灾
移动传感装置
神经网络模型
生成数字地图
因子
气体检测单元
植被
地形特征
运动控制模块
无人机集群
内部温度传感器
时间变化特征
动态
卫星遥感监测
卫星遥感数据
地面气象站
地形数据库
空间分布特征
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样本
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