無(wú)人機(jī)技術(shù)賦能森林防火：從監(jiān)測(cè)預(yù)警到災(zāi)后重建的全鏈條應(yīng)用森林火災(zāi)作為生態(tài)安全的重大威脅，其防控效率直接關(guān)乎生物多樣性保護(hù)、碳匯安全與人民生命財(cái)產(chǎn)安全。傳統(tǒng)森林防火依賴人工巡檢、衛(wèi)星遙感與地面監(jiān)控，但受限于地形復(fù)雜度、氣象條件與響應(yīng)時(shí)效，難以實(shí)現(xiàn)“打早、打小、打了”的核心目標(biāo)。無(wú)人機(jī)技術(shù)的介入，以其機(jī)動(dòng)性、多傳感器協(xié)同能力與智能分析優(yōu)勢(shì)，重塑了森林防火的全流程作業(yè)模式，成為生態(tài)安全防線的“空中尖兵”。一、日常監(jiān)測(cè)：構(gòu)建森林火情“動(dòng)態(tài)感知網(wǎng)”（一）高效巡檢：突破地形與人力限制在山區(qū)、原始林區(qū)等復(fù)雜地形，人工巡檢存在“視野盲區(qū)”與“時(shí)效滯后”問(wèn)題，衛(wèi)星遙感則受限于重訪周期（如光學(xué)衛(wèi)星每日僅過(guò)境1-2次）。無(wú)人機(jī)憑借垂直起降能力，可在15分鐘內(nèi)完成起飛準(zhǔn)備，以____公里/小時(shí)的巡航速度，對(duì)重點(diǎn)林區(qū)開展“網(wǎng)格化”巡檢。例如，西南某省將無(wú)人機(jī)巡檢與人工巡護(hù)結(jié)合后，火情早期發(fā)現(xiàn)率提升60%，單次巡檢覆蓋面積達(dá)傳統(tǒng)人工的8倍。（二）多傳感器協(xié)同：從“可見(jiàn)”到“可感”的升級(jí)可見(jiàn)光相機(jī)：白天捕捉植被異常（如枯焦、煙霧），通過(guò)高分辨率圖像（0.1-0.5米像素）識(shí)別疑似火點(diǎn)。熱成像儀：突破晝夜與煙霧限制，在夜間或濃煙環(huán)境下，通過(guò)捕捉地表溫度異常（如隱火、地下火），識(shí)別傳統(tǒng)手段難以發(fā)現(xiàn)的火情。激光雷達(dá)（LiDAR）：測(cè)繪林區(qū)三維地形，生成數(shù)字高程模型（DEM），為滅火方案設(shè)計(jì)（如隔離帶規(guī)劃）提供精準(zhǔn)地形數(shù)據(jù)，同時(shí)監(jiān)測(cè)植被密度變化，預(yù)判火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。二、智能預(yù)警：火點(diǎn)識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判的“神經(jīng)中樞”（一）實(shí)時(shí)傳輸與AI火點(diǎn)識(shí)別無(wú)人機(jī)將采集的圖像/視頻實(shí)時(shí)回傳至指揮中心，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或YOLO算法，可在秒級(jí)內(nèi)識(shí)別火點(diǎn)、煙霧，并區(qū)分誤報(bào)（如炊煙、工業(yè)廢氣）。某林區(qū)試點(diǎn)的“無(wú)人機(jī)+AI”預(yù)警系統(tǒng)，火點(diǎn)識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)92%，誤報(bào)率降低75%，為早期處置爭(zhēng)取關(guān)鍵時(shí)間。（二）動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：從“發(fā)現(xiàn)火”到“預(yù)判火”通過(guò)融合歷史火災(zāi)數(shù)據(jù)、植被類型（針葉林/闊葉林易燃性）、氣象參數(shù)（溫度、濕度、風(fēng)速），無(wú)人機(jī)搭載的邊緣計(jì)算模塊可生成火勢(shì)蔓延熱力圖，預(yù)判火災(zāi)在2小時(shí)、6小時(shí)后的影響范圍，輔助指揮部提前部署隔離帶、調(diào)配滅火力量。在2023年某山地火災(zāi)中，該技術(shù)使撲火響應(yīng)時(shí)間縮短40%，過(guò)火面積減少30%。三、撲救輔助：火場(chǎng)一線的“戰(zhàn)術(shù)支援者”（一）火場(chǎng)偵查：穿透濃煙的“眼睛”火災(zāi)發(fā)生后，無(wú)人機(jī)抵近火場(chǎng)，通過(guò)紅外熱成像+可見(jiàn)光雙光融合，實(shí)時(shí)回傳火線長(zhǎng)度、蔓延方向、被困人員位置（熱源特征），為指揮部提供“上帝視角”。2022年某森林火災(zāi)中，無(wú)人機(jī)發(fā)現(xiàn)3名被困人員并引導(dǎo)救援，使救援時(shí)間縮短至15分鐘。（二）物資投送與通信中繼精準(zhǔn)投送：向被困人員投送水囊、急救包，或向消防前線投送滅火彈（需經(jīng)審批），解決“最后一公里”補(bǔ)給難題。通信中繼：在山區(qū)基站損壞時(shí)，無(wú)人機(jī)搭載Mesh自組網(wǎng)設(shè)備，建立臨時(shí)通信鏈路，保障指揮調(diào)度指令傳輸，避免“信息孤島”。四、災(zāi)后評(píng)估：生態(tài)修復(fù)的“數(shù)字參謀”（一）過(guò)火面積與損失測(cè)繪無(wú)人機(jī)通過(guò)傾斜攝影+激光雷達(dá)，生成火場(chǎng)三維模型，精準(zhǔn)計(jì)算過(guò)火面積（誤差≤5%），對(duì)比衛(wèi)星遙感（誤差常＞10%）更具時(shí)效性。某火災(zāi)后，無(wú)人機(jī)3天完成評(píng)估，傳統(tǒng)人工+衛(wèi)星方法需2周，為保險(xiǎn)理賠與生態(tài)修復(fù)提供依據(jù)。（二）植被恢復(fù)監(jiān)測(cè)搭載多光譜相機(jī)的無(wú)人機(jī)，采集歸一化植被指數(shù)（NDVI）數(shù)據(jù)，分析植被葉綠素含量變化，評(píng)估火災(zāi)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的長(zhǎng)期影響。通過(guò)對(duì)比災(zāi)后1個(gè)月、3個(gè)月的NDVI值，可量化植被恢復(fù)進(jìn)度，為造林計(jì)劃（如樹種選擇、密度規(guī)劃）提供數(shù)據(jù)支撐。五、技術(shù)優(yōu)勢(shì)：傳統(tǒng)手段的“代際突破”維度無(wú)人機(jī)技術(shù)傳統(tǒng)手段（人工/衛(wèi)星）----------------------------------------------------------------------------機(jī)動(dòng)性垂直起降，15分鐘內(nèi)響應(yīng)人工需集結(jié)，衛(wèi)星受軌道限制時(shí)效性實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸，分鐘級(jí)響應(yīng)人工反饋滯后，衛(wèi)星重訪周期長(zhǎng)成本效益單日運(yùn)營(yíng)成本＜直升機(jī)1/10，降低人力投入人工成本高，直升機(jī)租賃費(fèi)用昂貴安全性避免人員進(jìn)入高?；饒?chǎng)人工巡護(hù)/撲救傷亡風(fēng)險(xiǎn)高六、發(fā)展瓶頸與破局路徑（一）續(xù)航與載荷的“矛盾”當(dāng)前多旋翼無(wú)人機(jī)續(xù)航僅20-40分鐘，固定翼雖達(dá)1-2小時(shí)，但載荷能力有限。未來(lái)需研發(fā)氫燃料無(wú)人機(jī)（續(xù)航提升至3-5小時(shí)）、太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)（長(zhǎng)航時(shí)駐空），或通過(guò)“蜂群協(xié)同”（多機(jī)接力作業(yè)）突破續(xù)航瓶頸。（二）氣象與空域的“雙重制約”氣象：大風(fēng)（≥6級(jí)）、暴雨、雷電限制飛行，需優(yōu)化無(wú)人機(jī)抗風(fēng)結(jié)構(gòu)（如折疊式機(jī)翼、矢量推進(jìn)），并與氣象部門建立“飛行窗口期”預(yù)警機(jī)制?？沼颍旱涂湛沼?qū)徟爆?，需推?dòng)“一鍵報(bào)備”系統(tǒng)與空管部門數(shù)據(jù)互通，實(shí)現(xiàn)“即報(bào)即飛”，同時(shí)劃定“森林防火專屬空域”，保障應(yīng)急作業(yè)優(yōu)先級(jí)。（三）數(shù)據(jù)處理的“算力挑戰(zhàn)”無(wú)人機(jī)每日產(chǎn)生TB級(jí)圖像/點(diǎn)云數(shù)據(jù)，需部署邊緣計(jì)算設(shè)備（如無(wú)人機(jī)端AI芯片）實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)分析、按需回傳”，并搭建云端AI平臺(tái)（如基于Transformer的多模態(tài)分析模型），提升火點(diǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判的精度與速度。七、未來(lái)展望：技術(shù)融合與生態(tài)共建（一）AI大模型賦能：從“感知”到“認(rèn)知”未來(lái)，無(wú)人機(jī)將搭載多模態(tài)大模型，實(shí)現(xiàn)火點(diǎn)識(shí)別、火勢(shì)預(yù)測(cè)、救援路徑規(guī)劃的“端到端”智能決策。例如，結(jié)合衛(wèi)星遙感的宏觀數(shù)據(jù)與無(wú)人機(jī)的微觀數(shù)據(jù)，生成“全省森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)熱力圖”，輔助年度防火規(guī)劃。（二）“空-天-地”一體化體系無(wú)人機(jī)與低軌衛(wèi)星（如“吉林一號(hào)”星座）、地面物聯(lián)網(wǎng)傳感器（土壤濕度、可燃物溫度）聯(lián)動(dòng)，構(gòu)建全域感知網(wǎng)絡(luò)。例如，衛(wèi)星監(jiān)測(cè)大范圍高溫區(qū)域，無(wú)人機(jī)抵近確認(rèn)并跟蹤，地面?zhèn)鞲衅鲗?shí)時(shí)反饋火場(chǎng)周邊環(huán)境參數(shù)，形成“發(fā)現(xiàn)-確認(rèn)-處置-評(píng)估”的閉環(huán)。（三）政策與產(chǎn)業(yè)協(xié)同推動(dòng)《無(wú)人機(jī)森林防火應(yīng)用規(guī)范》立法，明確作業(yè)資質(zhì)、數(shù)據(jù)共享、安全標(biāo)準(zhǔn)；鼓勵(lì)“政產(chǎn)學(xué)研用”協(xié)同，如高校研發(fā)長(zhǎng)航時(shí)無(wú)人機(jī)，企業(yè)提供AI算法，政府采購(gòu)服務(wù)并開放林區(qū)數(shù)據(jù)，形成技術(shù)