基于無人機的森林火災風險評估模型研究森林火災是威脅森林資源安全、生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定和人民生命財產安全的主要災害之一。傳統(tǒng)火災風險評估方法多依賴于地面巡檢和氣象數(shù)據(jù)監(jiān)測，存在覆蓋范圍有限、時效性差、人力成本高等問題。隨著無人機技術的快速發(fā)展，其搭載的多光譜、高光譜、熱成像等傳感器能夠高效獲取森林地表、植被和火源環(huán)境信息，為火災風險評估提供了新的技術手段。基于無人機的森林火災風險評估模型研究，旨在通過多源數(shù)據(jù)融合與智能化算法，實現(xiàn)對火災風險的動態(tài)監(jiān)測與精準預測，為森林防火決策提供科學依據(jù)。一、無人機技術在森林火災風險評估中的應用優(yōu)勢無人機具有機動性強、飛行高度靈活、數(shù)據(jù)獲取效率高等特點，相比傳統(tǒng)方法在森林火災風險評估中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。1.高分辨率數(shù)據(jù)獲?。簾o人機搭載的高分辨率相機、多光譜傳感器和熱成像儀，能夠獲取厘米級地表細節(jié)和植被溫度信息。例如，多光譜數(shù)據(jù)可以反映植被冠層的光譜特征，通過分析植被指數(shù)（如NDVI、NDWI）變化，可判斷地表植被的干燥程度和易燃性。熱成像儀則能直接探測地表溫度異常，識別潛在的火源或早期火點。2.大范圍快速覆蓋：傳統(tǒng)地面巡檢往往受地形和交通條件限制，而無人機可快速覆蓋偏遠山區(qū)或復雜地形區(qū)域，短時間內完成大面積森林的巡查。結合自動化飛行路徑規(guī)劃技術，可實現(xiàn)對重點區(qū)域的重復監(jiān)測，提高風險評估的全面性。3.實時動態(tài)監(jiān)測：無人機可通過4G/5G網(wǎng)絡實時傳輸數(shù)據(jù)，結合邊緣計算技術，在飛行過程中即時分析火險等級，動態(tài)調整監(jiān)測策略。這種實時性對于早期火災預警至關重要，能夠縮短響應時間，降低火災損失。4.成本效益優(yōu)化：相比人工巡檢，無人機作業(yè)可大幅降低人力成本，減少人員暴露于火險區(qū)域的風險。同時，通過任務規(guī)劃優(yōu)化，可提升單次作業(yè)效率，進一步降低綜合成本。二、基于無人機的森林火災風險評估模型構建森林火災風險評估模型通常基于多源數(shù)據(jù)的綜合分析，主要包含數(shù)據(jù)采集、特征提取、風險評估和決策支持四個環(huán)節(jié)。（一）數(shù)據(jù)采集與預處理無人機數(shù)據(jù)采集需考慮多傳感器協(xié)同作業(yè)，以彌補單一傳感器的局限性。具體包括：-高分辨率光學影像：用于地表覆蓋分類、植被分布分析；-多光譜數(shù)據(jù)：計算植被指數(shù)，評估植被水分含量和燃燒風險；-熱成像數(shù)據(jù)：識別地表溫度異常，監(jiān)測火點或熱源。數(shù)據(jù)預處理環(huán)節(jié)需解決幾何校正、輻射校正和噪聲抑制問題。例如，光學影像需進行正射校正以消除畸變，熱成像數(shù)據(jù)需消除環(huán)境溫度干擾，多光譜數(shù)據(jù)需進行大氣校正以增強光譜特征。此外，多源數(shù)據(jù)需統(tǒng)一到相同時空坐標系，為后續(xù)融合分析提供基礎。（二）火險因子特征提取森林火災風險評估基于多因素綜合分析，主要火險因子包括：1.氣象因子：溫度、濕度、風速、相對濕度等，可通過地面氣象站或機載氣象傳感器獲?。?.植被因子：植被類型、密度、含水率等，可通過多光譜指數(shù)計算和激光雷達（LiDAR）數(shù)據(jù)反演；3.地表因子：坡度、坡向、土壤類型等，可通過高分辨率地形圖分析；4.人為活動因子：道路、居民點分布等，可通過高分辨率光學影像提取。特征提取方法需結合機器學習和物理模型。例如，利用隨機森林算法從多光譜數(shù)據(jù)中提取植被干燥度指數(shù)，結合氣象數(shù)據(jù)構建火險等級模型；利用LiDAR數(shù)據(jù)計算冠層高度和密度，評估植被易燃性。（三）風險評估模型構建風險評估模型可采用基于閾值的分類模型或基于機器學習的預測模型。1.閾值分類模型：根據(jù)歷史火災數(shù)據(jù)確定火險因子閾值，例如，當植被指數(shù)低于特定值且溫度高于閾值時，判定為高風險區(qū)域。該方法簡單直觀，但泛化能力有限。2.機器學習模型：采用支持向量機（SVM）、梯度提升樹（GBDT）或深度學習模型（如CNN、Transformer）進行火險預測。例如，輸入多源數(shù)據(jù)特征后，模型可輸出火災風險概率圖，實現(xiàn)動態(tài)風險評估。模型訓練需利用歷史火災案例和模擬數(shù)據(jù)，通過交叉驗證優(yōu)化參數(shù)。同時，需考慮模型的可解釋性，確保評估結果的可靠性。（四）決策支持系統(tǒng)模型輸出結果需轉化為可視化決策支持工具，例如：-火險等級圖：以不同顏色區(qū)分低、中、高、極高火險區(qū)域；-動態(tài)監(jiān)測平臺：集成無人機實時數(shù)據(jù)，自動更新火險評估結果；-預警推送系統(tǒng)：對高風險區(qū)域進行自動報警，并推薦巡檢路線。三、無人機技術的局限性及改進方向盡管無人機在森林火災風險評估中優(yōu)勢明顯，但仍存在一些技術挑戰(zhàn)：1.續(xù)航能力限制：現(xiàn)有電池技術難以支持長時間連續(xù)作業(yè)，需發(fā)展氫燃料電池或無線充電技術；2.復雜環(huán)境適應性：強風、暴雨、低能見度等極端天氣影響無人機穩(wěn)定性，需優(yōu)化抗風設計和冗余系統(tǒng)；3.數(shù)據(jù)處理效率：海量無人機數(shù)據(jù)傳輸和處理需依賴高性能計算平臺，可探索邊緣計算與云計算協(xié)同方案。未來研究方向包括：-人工智能與無人機協(xié)同：利用AI實時分析多源數(shù)據(jù)，自動識別火險區(qū)域；-多平臺融合監(jiān)測：結合衛(wèi)星遙感、地面?zhèn)鞲衅骱蜔o人機，構建立體化監(jiān)測網(wǎng)絡；-仿生技術應用：研發(fā)仿生無人機，提升在復雜地形中的作業(yè)能力。四、應用案例與效果評估某省森林防火部門于2022年部署基于無人機的火災風險評估系統(tǒng)，覆蓋面積達5000平方公里。系統(tǒng)運行結果表明：-火險監(jiān)測準確率：植被指數(shù)與氣象數(shù)據(jù)融合模型的火險識別準確率達85%，較傳統(tǒng)方法提升30%；-早期火災預警：成功識別3起早期火點，延誤時間平均12小時，有效控制火勢蔓延；-巡檢效率提升：單次作業(yè)覆蓋面積較人工巡檢擴大5倍，人力成本降低60%。該案例驗證了無人機技術在森林火災風險評估中的實用性，但也反映出數(shù)據(jù)傳輸延遲和惡劣天氣下的作業(yè)穩(wěn)定性問題。五、結論基于無人機的森林火災風險評估模型通過多源數(shù)據(jù)融合與智能化算法，實現(xiàn)了對火災風險的動態(tài)監(jiān)測與精準預測，