摘要：本文綜述了森林火災(zāi)識(shí)別與預(yù)測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀，探討了基于探測(cè)器、深度學(xué)習(xí)、YOLO算法、增強(qiáng)回歸樹和支持向量機(jī)等方法的應(yīng)用。研究發(fā)現(xiàn)，YOLO算法等深度學(xué)習(xí)方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜任務(wù)時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異，而BRT和SVM在中小規(guī)模數(shù)據(jù)集上具有較好的魯棒性和解釋性。因此，未來的研究選擇應(yīng)根據(jù)具體的任務(wù)需求來選擇適當(dāng)?shù)募夹g(shù)方法，并結(jié)合多種算法的特點(diǎn)進(jìn)一步優(yōu)化算法，提高大規(guī)模數(shù)據(jù)處理效率，加強(qiáng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用，提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

關(guān)鍵詞：森林火災(zāi)；深度學(xué)習(xí)；增強(qiáng)回歸樹；支持向量機(jī)；YOLO

引言

森林在地球生態(tài)系統(tǒng)中扮演著不可替代的角色，維持著生物多樣性和生態(tài)平衡，調(diào)節(jié)氣候、水循環(huán)和土壤質(zhì)量，并為人類社會(huì)提供豐富的生物資源和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。森林火災(zāi)是一種嚴(yán)重的自然災(zāi)害，不僅對(duì)生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重破壞，還可能影響空氣質(zhì)量和氣候，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。森林火災(zāi)的形成原因多樣，包括干旱、雷擊等自然因素，以及人為放火、亂扔煙蒂等人為因素?；馂?zāi)具有突發(fā)性和快速蔓延性，建立一個(gè)能夠動(dòng)態(tài)更新數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)火災(zāi)態(tài)勢(shì)的系統(tǒng)尤為重要。為了提前采取防范措施，減少森林火災(zāi)對(duì)生態(tài)環(huán)境的損害和資源的損失，需建立完善的森林火災(zāi)預(yù)測(cè)模型。近年來，隨著技術(shù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)方法在火災(zāi)圖像的特征提取與分類中得到廣泛應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)模型和其他方法的結(jié)合大大提高了火災(zāi)識(shí)別的準(zhǔn)確性、可靠性和實(shí)時(shí)性。

一、文獻(xiàn)綜述

（一）森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究現(xiàn)狀

隨著技術(shù)的快速發(fā)展，衛(wèi)星圖像和無人機(jī)配備高分辨率攝像頭進(jìn)行火災(zāi)監(jiān)測(cè)已經(jīng)成為主流方法之一，同時(shí)深度學(xué)習(xí)方法也被廣泛應(yīng)用于火災(zāi)圖像的特征提取與分類。董澤豪、范丞、苗澤陽等人設(shè)計(jì)了一種基于LoRa無線傳輸技術(shù)的森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，結(jié)合各類傳感器和Cortex-M0內(nèi)核的STM32F103C8T8單片機(jī)，通過LoRa模塊實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離、低功耗的數(shù)據(jù)傳輸，成功實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、多參數(shù)采集和低成本的目標(biāo)[1]。陳靜研究了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用，提出并改進(jìn)了基于DV-Hop算法的節(jié)點(diǎn)定位方法，通過引入熵權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)分析法，顯著提高了節(jié)點(diǎn)定位的精度，為森林火災(zāi)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警提供了可靠的技術(shù)支持[2]。

（二）基于探測(cè)器的火災(zāi)識(shí)別技術(shù)

傳統(tǒng)的火災(zāi)探測(cè)技術(shù)根據(jù)使用的傳感器類型，可以將火災(zāi)識(shí)別技術(shù)分為煙霧探測(cè)器、熱感應(yīng)器、光纖傳感器、紅外線探測(cè)器。這些技術(shù)不僅可以檢測(cè)傳統(tǒng)的火災(zāi)特征，還可以結(jié)合圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等，更準(zhǔn)確、更可靠地識(shí)別火災(zāi)。朱博采用了多傳感器融合技術(shù)，通過結(jié)合CO（一氧化碳）傳感器、TVOC（總揮發(fā)性有機(jī)化合物）傳感器和PM10（可吸入顆粒物）傳感器分別監(jiān)測(cè)環(huán)境中特定氣體濃度和顆粒物濃度，為火災(zāi)探測(cè)提供了關(guān)鍵的物理參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)飛機(jī)貨艙內(nèi)火災(zāi)的智能識(shí)別[3]。鄔馳宇的研究基于多傳感器融合與深度學(xué)習(xí)，提出了改進(jìn)的YOLO v3算法結(jié)合點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行火災(zāi)侵限檢測(cè)，顯著提升了檢測(cè)精度和實(shí)時(shí)性[4]。

（三）基于深度學(xué)習(xí)的火災(zāi)識(shí)別技術(shù)

在火災(zāi)識(shí)別技術(shù)的研究中，常用的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）等。梅雨翾使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)自制了包含3000張圖像的森林火災(zāi)數(shù)據(jù)集，并改進(jìn)了目標(biāo)檢測(cè)算法SSD和YOLO v7-tiny，顯著提升了檢測(cè)速度和精度[5]。沈有為提出了兩種適用于高空巡檢的森林火災(zāi)檢測(cè)模型YOLO_MC和YOLO_MCLite，并結(jié)合Transformer和Rep模塊優(yōu)化了YOLO v5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提升了檢測(cè)精度和硬件感知力[6]。張政利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提出了改進(jìn)的DETR算法和基于YOLO的輕量級(jí)檢測(cè)算法，通過多尺度特征融合和改進(jìn)損失函數(shù)等方法，顯著提升了檢測(cè)精度和實(shí)時(shí)檢測(cè)效率[7]。

（四）基于分類算法的森林火災(zāi)預(yù)測(cè)系統(tǒng)

劉芳結(jié)合蟻群算法的正反饋原理和并行處理能力設(shè)計(jì)了一種新的算法模型，有效地避免了傳統(tǒng)聚類算法中易出現(xiàn)的局部最優(yōu)現(xiàn)象，提高了聚類的整體性能。將改進(jìn)的蟻群聚類算法應(yīng)用于森林火災(zāi)預(yù)測(cè)領(lǐng)域中高維度和大數(shù)值的數(shù)據(jù)處理，在時(shí)間復(fù)雜性和聚類準(zhǔn)確性之間取得了良好平衡[8]。趙茹提出了一種基于Spark分布式計(jì)算框架的改進(jìn)層疊支持向量機(jī)（Cascade SVM）模型，并結(jié)合鯨魚優(yōu)化算法（WOA）對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，改進(jìn)后的模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練時(shí)間顯著減少，準(zhǔn)確率有所提升[9]。Mahmoud I A M利用圖像處理技術(shù)和支持向量機(jī)（SVM）探測(cè)和識(shí)別森林火災(zāi)。通過采用具有特殊小波分析的顏色與運(yùn)動(dòng)特征，使用背景差分模型提取移動(dòng)區(qū)域，并采用CIE Lab*顏色空間和SVM確定候選火災(zāi)區(qū)域并分為火災(zāi)區(qū)或非火災(zāi)區(qū)[10]。

二、研究方法

（一）基于YOLO算法的圖解目標(biāo)檢測(cè)法

YOLO（You Only Look Once）系列算法主要用于實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別，如圖1所示。通過單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將輸入的圖像劃分成多個(gè)網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格單元預(yù)測(cè)多個(gè)邊界框，每個(gè)邊界框包含目標(biāo)的位置及類別概率。為了使結(jié)果更精確，YOLO算法通過綜合損失函數(shù)來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)。

在YOLO系列算法中，YOLO v1開創(chuàng)了將目標(biāo)檢測(cè)視為回歸問題的先河，通過單階段卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了端到端的訓(xùn)練，大幅提升了檢測(cè)速度。YOLO系列不斷優(yōu)化，YOLO v2引入批量歸一化和錨框思想，提升了模型的穩(wěn)定性和適應(yīng)性；YOLO v3通過更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、殘差連接和多尺度預(yù)測(cè)，進(jìn)一步提高了精度和速度；YOLO v4和YOLO v5優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略，采用更高效的骨干網(wǎng)絡(luò)和特征融合策略；最新的YOLO v6、YOLO v7和YOLO v8顯著提高了算法效率和性能，繼續(xù)保持在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。在森林火災(zāi)預(yù)測(cè)和識(shí)別相關(guān)研究中，YOLO v5和YOLO v8較為常用。兩者具有快速準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)能力，可以幫助監(jiān)測(cè)火災(zāi)熱點(diǎn)和燃燒區(qū)域提供實(shí)時(shí)反饋，以支持火災(zāi)應(yīng)急處理。然而，森林火災(zāi)預(yù)測(cè)和識(shí)別是復(fù)雜的任務(wù)，需要結(jié)合多種數(shù)據(jù)源，如氣象、地形、植被等信息以及專業(yè)知識(shí)進(jìn)行綜合分析。

YOLO算法是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用。它利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)，通過單一模型直接在圖像中預(yù)測(cè)多個(gè)邊界框和類別概率。利用深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大表示學(xué)習(xí)能力，YOLO算法可以有效地從原始圖像中學(xué)習(xí)和識(shí)別出復(fù)雜的視覺特征，如物體的形狀、大小、位置等。YOLO算法還可以基于深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，通過大量數(shù)據(jù)進(jìn)行端到端的學(xué)習(xí)，使得模型能夠在多種場(chǎng)景下進(jìn)行泛化和適應(yīng)。

（二）基于增強(qiáng)回歸樹（Boosted Regression Trees）的分類算法

BRT是一種擬合統(tǒng)計(jì)模型，與傳統(tǒng)的擬合模型有很大不同，其將回歸樹（Regression Tree）和增長(zhǎng)（Boosting）兩種方法結(jié)合了起來?；貧w樹（Regression Tree）是一種用遞歸二進(jìn)制拆分（Recursive Binary Splits）將因變量與預(yù)測(cè)因子聯(lián)合起來的模型。增長(zhǎng)（Boosting）可以結(jié)合多個(gè)簡(jiǎn)單模型并提升預(yù)測(cè)能力。二者結(jié)合成BRT模型，可以看作一種加持的回歸模型，將一個(gè)個(gè)簡(jiǎn)單樹（Simple Tree）向前逐步擬合，能適應(yīng)復(fù)雜的非線性關(guān)系，并自動(dòng)處理因子變量之間的交互效應(yīng)，可以提高模型的穩(wěn)定性和精度?；貧w樹算法通過遞歸將數(shù)據(jù)集切割成多組易于建模的子數(shù)據(jù)集，再利用線性回歸方法對(duì)子數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模，增強(qiáng)算法首先構(gòu)造預(yù)測(cè)函數(shù)系列，按照一定規(guī)律將各函數(shù)序列組合成預(yù)測(cè)函數(shù)，以提高弱分類算法的準(zhǔn)確度。模型可寫成M棵分類回歸樹相加的形式：

BRT最初設(shè)計(jì)用于回歸，通過一些變種和技巧，可以將其應(yīng)用于分類問題。在使用BRT進(jìn)行分類時(shí)，一種常見的做法是將分類標(biāo)簽編碼為數(shù)值，通常是0和1，使用BRT模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，BRT會(huì)逐步構(gòu)建一系列回歸樹，每棵樹都試圖糾正之前樹的殘差，以逐漸擬合目標(biāo)變量（即分類標(biāo)簽）。所有樹的預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)被組合起來，生成最終的分類結(jié)果。BRT可以很好地處理非線性關(guān)系和復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，能用于評(píng)估火災(zāi)發(fā)生因素特征的重要性，找出對(duì)于預(yù)測(cè)火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)最為關(guān)鍵的因素。由于BRT訓(xùn)練過程中需要構(gòu)建多個(gè)回歸樹，并需要在每一步優(yōu)化損失函數(shù)，計(jì)算成本較高，在大型數(shù)據(jù)集或需要實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的場(chǎng)景下不適用。

（三）基于支持向量機(jī)算法SVM的分類算法

SVM是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。它通過找到能夠?qū)⒉煌悇e的樣本分隔開的最優(yōu)超平面來進(jìn)行分類。在森林火災(zāi)預(yù)測(cè)中，SVM可用于將潛在火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域與非風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行分類，如圖2所示。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，提取特征向量、利用SVM分類器進(jìn)行特征向量的訓(xùn)練，最終得到一個(gè)分類器，使用測(cè)試數(shù)據(jù)驗(yàn)證訓(xùn)練出的分類器模型是否準(zhǔn)確。對(duì)于待檢測(cè)的數(shù)據(jù)或視頻圖像，先提取出特征向量，再將得到的特征輸入已訓(xùn)練好的SVM分類器，即可判斷是否發(fā)生火災(zāi)。

在森林火災(zāi)預(yù)測(cè)模型中，SVM算法是常見的分類算法。它能有效地處理非線性的數(shù)據(jù)關(guān)系，建構(gòu)復(fù)雜的火災(zāi)預(yù)測(cè)模型。由于SVM的訓(xùn)練會(huì)受到核函數(shù)選擇的影響，在數(shù)據(jù)量較大的情況下，計(jì)算復(fù)雜度會(huì)隨之增加，核函數(shù)的選擇也會(huì)受限。因此，SVM并不適用于研究較多且較復(fù)雜的數(shù)據(jù)。

增強(qiáng)回歸樹（BRT）和支持向量機(jī)（SVM）是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的代表，在數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別中有著廣泛應(yīng)用。增強(qiáng)回歸樹（BRT）通過組合多個(gè)決策樹來構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的預(yù)測(cè)模型，每棵樹都對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸，Boosting方法通過迭代訓(xùn)練新的樹，修正先前樹的誤差，從而提高整體模型的性能。這種方法在處理非線性關(guān)系和復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時(shí)非常有效。支持向量機(jī)（SVM）是一種二分類模型，通過找到將兩個(gè)類別分隔開的最優(yōu)超平面來實(shí)現(xiàn)分類。它可以通過核方法擴(kuò)展到非線性問題，并對(duì)于高維空間數(shù)據(jù)具有較好的泛化能力。SVM在處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集和需要高精度分類的任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。

YOLO算法利用深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有高效的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)能力。其優(yōu)勢(shì)包括快速處理整張圖像、端到端的訓(xùn)練方式以及對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景和多對(duì)象的良好適應(yīng)能力。通過自動(dòng)學(xué)習(xí)特征和建模復(fù)雜關(guān)系，YOLO算法在目標(biāo)檢測(cè)中性能顯著提升，廣泛應(yīng)用于需要快速準(zhǔn)確檢測(cè)領(lǐng)域，如森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)和交通場(chǎng)景分析。

結(jié)語

森林火災(zāi)預(yù)測(cè)與識(shí)別技術(shù)不斷發(fā)展，展現(xiàn)出各種技術(shù)的優(yōu)劣。本文通過比較得出，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法如增強(qiáng)回歸樹和支持向量機(jī)在處理非線性關(guān)系和復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面表現(xiàn)出色。然而，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)計(jì)算復(fù)雜度較高，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)，對(duì)計(jì)算資源要求較高。相比之下，深度學(xué)習(xí)方法如YOLO算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜任務(wù)時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異，能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)的高級(jí)特征，適應(yīng)性強(qiáng)，在處理小目標(biāo)和復(fù)雜背景時(shí)可能表現(xiàn)不佳，需要大量計(jì)算資源和數(shù)據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，選擇的技術(shù)方法應(yīng)取決于具體的任務(wù)需求、數(shù)據(jù)規(guī)模和計(jì)算資源。未來的研究應(yīng)繼續(xù)探索如何結(jié)合多種技術(shù)方法優(yōu)化這些算法，提高其在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的處理效率以及森林火災(zāi)預(yù)測(cè)與識(shí)別的準(zhǔn)確性，為保護(hù)森林資源和人類生命財(cái)產(chǎn)安全提供更強(qiáng)有力的技術(shù)支持。參考文獻(xiàn)

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