無人機圖像采集技術在森林防火的應用

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摘要：近年來森林火災時有發生，給人們的生命和財產安全帶來了很大威脅。筆者針對無人機獲取森林圖像及處理分析的技術研究，介紹了無人機的特點，分析了無人機圖像采集處理技術在森林火災防控中的技術要點，旨在對森林火災進行更好地預防和控制。

關鍵詞：無人機；森林防火；圖像處理；AI火點識別

森林火災既是八大自然災害之一，又是破壞森林三大自然災害之首。科技發展到今天，人類對森林火災的控制效果依然較差，究其原因，一方面是森林火災發生的時間難以事先預測，另一方面因為火災發生后，大火會借助風勢及周邊森林等易燃物蔓延和擴大，對森林系統甚至人類造成不可估量的危害和損失。森林火災事件時有發生，整體來看，面臨的整體防火形勢依然嚴峻。隨著社會的進步和發展，森林防火體系也在持續地完善和優化，森林火災監測方式也呈現多樣化的特點，目前無人機圖像采集技術在森林火災預防方面的應用最為廣泛。無人機圖像采集是借助固定翼無人機搭載吊艙/視頻攝像頭，無人機會根據需要不定時地在森林上空進行巡航、拍攝，從而獲取不同時段的森林圖像，獲取的圖像通過鏈路實時回傳到地面站，再利用不同的識別算法對森林火災進行監測預警，減少森林火災的發生。

一、無人機概況分析

（一）無人機的結構和類型

無人機是由遙控站管理的航空器，也稱遙控駕駛航空器，機上沒有駕駛員，能一次或多次使用，可以自行控制也可以遠程引導。無人機系統也稱無人駕駛航空器系統，由飛機機體、飛控系統、數據鏈系統、發射回收系統等組成。其中，飛控系統是無人機系統的“心臟”，對其飛行性能起決定性的作用，對無人機的穩定性、數據傳輸的可靠性、精確度、實時性等都有重要影響；數據鏈系統可以保證對遙控指令的準確傳輸，保證無人機接收、發送信息的實時性和可靠性；發射回收系統則是保證無人機順利升空，以達到安全的高度和速度飛行，并在執行完任務后，從天空安全回落到地面。按飛行平臺構型的不同，可將無人機分為固定翼無人機、旋翼無人機等；按用途可分為軍用、民用無人機；按照無人機的活動半徑，又分為超近程（15km以內）、近程（15～50km之間）、短程（50～200km之間）無人機等；按照執行任務的高度不同，分為超低空（0～100m）、低空（100～1000m）、中空（1000～7000m）無人機等。

（二）無人機在森林防火中應用的優勢

無人機使用靈活，具備全天候，受氣象、環境條件影響偏小等特性。同時，機上無駕駛員，可以不用考慮人的生理承受能力和體力限制，可執行枯燥、危險、污染性大的工作，即3D任務（Dangerous，Dirty，Dull），用途廣泛。無人機應用于森林防火最突出的優勢在于能夠快速到達現場，很好地完成林區的低空巡護任務，在火災撲救處置過程中，提升對火點核查時效及火場環境的偵查能力。無人機所提供的火情信息，可以讓森林消防隊伍對火情進行宏觀掌握，更好地進行火災撲救。

二、無人機森林圖像采集處理與識別分析

（一）無人機森林圖像采集流程

無人機森林圖像采集通常是借助固定翼無人機裝載攝像頭通過巡航對森林進行圖像拍攝，采集過程通常包括以下流程：（1）設備地面展開；（2）根據任務對航線進行規劃設計；（3）飛行前設備檢查；（4）啟動動力系統；（5）飛機起飛；（6）到達作業地點、作業采集；（7）返回降落；（8）飛機落地后檢查維護；（9）數據后期處理。具體作業流程如圖1所示。

（二）無人機森林圖像處理

由于采集的圖像不可避免地會受到不同程度的外界環境干擾，比如煙霧、噪聲等，因此，進行正式分析識別前應對圖像進行去噪復原、邊緣檢測、圖像分割等處理，以便為后續特征提取和分析打下基礎。1.森林圖像降噪處理無人機采集圖像過程中，噪聲是圖像中一個常見且占比較大的干擾因素，而產生噪聲的原因也較多，包括無人機本身受外界環境干擾，比如會受到惡劣天氣、強磁場等影響，噪聲會對圖像的處理造成大的影響，而圖像降噪處理的本質是采取有效措施最大限度減少圖像中噪聲的處理過程，不可能消除噪聲，只能盡力降低。當前一般是根據實際情況采用適合的濾波器處理圖像，包括小波濾波、中值濾波和高通濾波等。2.森林圖像分割處理森林圖像分割選取處理是后續識別分析的基礎工作，是選擇敏感點、可疑點、重點關注點的過程，森林范圍一般較大，不宜全面識別分析，也不利于提高工作效率。圖像分割方法有灰度閾值分割、顏色分割等。彩色圖像是指每個像素由RGB分量構成的圖像，而森林火災的火焰顏色在圖像中較為明顯，通常使用RGB彩色空間進行分割即可完成分割目的。而灰度閾值分割是通過圖像灰度級選擇一個較好的灰度閾值。閾值的設置是至關重要的，因為閾值過大或過小都可能產生誤判或多判，不利于對目標進行分析。分割圖像的前提是需要有明顯顏色差異等條件，而森林圖像中的土壤等灰度值同森林中的太陽光線等環境接近，形成準確的分割極為不易，實踐中應注意分割方法的選擇。3.森林圖像邊界提取森林圖像的邊界提取在森林防火中具有非常重要的作用，需要將分割后的森林火災火焰的邊界線從森林圖像中提取出來，以便用于后期要素的提取分析，通常用的圖像邊界線提取算法是梯度算法。

（三）無人機森林圖像特征提取與識別分析

當前，森林防火的研究多在火災事后控制上，森林火災的預防措施效果不佳或力度不夠，有些依靠護林員巡山，效率低下，未能達到真正的森林防火目的，而無人機森林圖像特征提取與識別分析能有效對森林火災進行預防。研究發現，利用無人機對森林圖像進行提取，通過對森林土壤圖像灰度值進行分析，確定森林環境的濕度情況，以此判斷森林火災等危險性；火災發生后，利用森林圖像提取，針對火焰的特征，采取先進的識別算法原理，對火災火焰目標進行識別分析等，綜合利用這些技術可以為森林火災預防及森林火災撲救提供有力的技術支撐。1.森林圖像濕度特征分析相關研究表明，在森林環境中，可以通過建立土壤圖像灰度值與濕度值的關系函數，通過森林土壤圖像灰度值監測森林環境的濕度，當森林中的濕度低于一定閾值時，就需要對森林進行相應的火災預防工作，以達到森林火災預防的目的。森林圖像中土壤腐殖層像素的灰度值可以反映出土壤中的含水量，通過太陽光譜中的光反射信息可以估算出土壤腐殖層的含水量。在可見光的范圍內，土壤腐殖層表面的含水量越高，則土壤圖像的灰度值越小；反之，土壤中含水率越低，則圖像灰度值越大。可以通過森林圖像先測量土壤濕度，再獲得森林圖像的平均灰度值，最后建立森林土壤圖像的灰度值與含水量之間的關系，從而確定預警值。2.森林火災的火焰特征分析火災本質是一種燃燒現象，并且伴隨著發光發熱的現象，一旦有火災的發生就必然有火焰的出現。在進行森林火災識別時，可依靠火焰顏色的分割對森林火災圖像進行有效甄別，初步確定火災可疑區域或敏感范圍。但是，由于森林火災火焰的顏色受外界（比如陽光）干擾較大，為了能準確判定是否發生了火災，就需要研究森林火災火焰的特征來增強識別的科學性和準確性，因此，研究森林火災的火焰特征顯得格外重要。火焰的顏色是由焰心向焰外、由黃色到紅色漸變的，其中以紅色為主。而森林火災發生后，火焰等特征一般會非常突出。火災是動態的，火焰區域也是動態的，而非火災是靜態的或相對不變的，因此可以從固定和變化的角度考慮問題，實踐中可以通過非火災區域的面積變化來判斷火災發生的區域。由于森林火災的火焰受風等因素影響很大，其圓形度較小（周長與面積的比值），而太陽光的圓形度一般接近1，所以當圓形度與1偏離較大時，則為火災發生區域。實踐中可以將此特征作為森林火焰的判斷依據之一。另外，森林火災發生后，火焰受到風等外界因素的影響，火焰的邊緣會產生抖動現象，呈現在森林圖像上，邊緣曲線會呈現鋸齒狀，或者出現許多的尖頂點。但相對太陽光等穩定的光源，雖然在圖像上也會存在尖角，但數量上基本穩定，不會大量出現。相比而言，森林火災火焰由于外部干擾因素多，其尖角特征是動態的，會隨著火勢而持續變化。因此，也可以通過識別火焰的尖角特征來區分森林火災火焰和其他干擾光源。3.利用森防AI火點識別森林防火最理想的技術手段是采用全天候、高密度、高精度的無人機圖像采集技術對森林火災進行監測，采用這種巡航、采集、處理、分析、識別報警、火點定位一體化系統將為森林防火作出強有力的貢獻。基于森防巡查過程AI火點識別自動預警的技術是無人機森林圖像最直接的提取與識別分析方法，通過人工智能技術，系統采用不同的光學相機進行拍攝，并根據照片的拍攝參數，來自動識別出火點/火情，在查全率和查準率上實現大幅提升，同時通過應用系統進行自動預警，提升森防巡檢作業效率。實踐中，應結合多種方法，增強識別判定結果的可靠性，提高預防森林火災的能力。

三、無人機圖像采集技術在森林防火中的應用

（一）無人機圖像采集技術在森林防火中的應用現狀

無人機在實際應用過程中表現出了自身的優勢及價值，長遠來看，在森林防火工作中，無人機的應用將越來越廣泛，對森林防火工作相當有利。一方面，無人機圖像采集技術的應用可明顯降低森林防火的工作強度，通過圖像采集與識別分析，無須實地巡檢就能大范圍地掌握森林火災形勢，大大降低了防火工作的難度；另一方面，無人機圖像采集技術的應用，明顯提升了森林防火的工作效率。森林面積一般較大，且火災具有突發性特點，需要及時發現、及時處理，避免火災蔓延。通過合理使用無人機圖像采集技術可監測可視范圍內任一角落，及時發現火災隱患。然而，無人機森林圖像采集技術的實際應用過程中，其作用并沒有完全展現出來。從無人機的普及度比較小到森林工作人員未能熟練掌握無人機及森林圖像處理技術等，都造成了無人機森林圖像采集技術未能從根本上發揮其價值。另外，我國無人機森林圖像采集技術水平與世界水平還存在一定差距，仍需深入研究。總體來看，無人機圖像采集技術在森林防火中的應用范圍還不夠廣，還不夠深入，存在技術體系不完善，管理措施不到位，硬件配套不齊全等劣勢，與當前森林防火的嚴峻形勢不匹配，對于滿足森林防火的實際需要仍差距較大。

（二）無人機圖像采集技術在森林防火中的應用前景

一方面，無人機圖像采集技術獲取的森林圖像具有高效率、高精度、大范圍等特點；且無人機能按照設定的線路飛行，能夠全天候、全方位監測林區，機動靈活性強，成本低，且能識別可疑目標，對重點目標進行重點監測，常規目標常規監測，且在不良環境下依然具備監測能力，為森林防火數據采集、處理、分析提供了強大的技術支撐，由此可見，無人機圖像采集技術在森林防火中的應用前景將更加廣闊。另一方面，無人機森林圖像采集的應用技術體系將更加完善，技術手段將更加智能化、便捷化。隨著社會的不斷進步，技術的不斷迭代、更新，森林防火的體系將會更加完善，不論是技術上，還是管理、應用上，將形成地空一體的全方位綜合體系，不斷地加強新技術和應用研究，比如，在無人機動力方面，可以考慮采用新能源、新技術提高無人機的續航時間、承載能力；再比如，在數據鏈傳輸的安全性和可靠性方面，尤其是海量數據的傳輸，在森林圖像處理分析識別技術的深度和效率方面，以及在新材料、新軟件的研發應用等方面都將朝著智能化、便捷化等方向發展，從而提高森林圖像采集和處理效率等。

四、結語

未來，會有更加先進的技術及設備應用到森林防火工作中，但無人機圖像采集技術在森林防火中的應用前景仍不可小覷，仍需加強這方面的研究，使森林防火工作變得更加便捷、高效、智能，為國家森林資源保護作出應有的貢獻。

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作者：邢志斌 王培毅 伍剛 單位：山西航空產業集團有限公司 山西通用航空無人機有限公司 成都縱橫大鵬無人機科技有限公司