基于大数据的森林火灾预警系统查看源代码讨论查看历史

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基于大数据的森林火灾预警系统本方案提供了一种对森林环境、火情监测的解决方案，通过远程数据监测系统可以对森林颗粒物、气压、温湿度以及预警防火等级进行实时有效的监测管理，可在全国大部分重点林区建立一套先进且完善的森林防火体系，真正实现提前预警、精确定位、科学调度、及时处理，最大限度的减少林火损失，森林是一个国家乃至世界的自然资源和珍贵财富。当前，水土流失、温室效应、泥石流、洪涝灾害的发生都与森林有着密切的联系。但是，由于气候较为干燥，森林内可燃物增多和一些人为因素的影响都是引发森林火灾的原因，同时使森林面临着被大火毁灭的威胁。另外，由于近年来森林中常有火灾发生，使得森林覆盖面积和资源大量减少。而且，森林火灾对资源的损害是无法在短时间内进行恢复的，会给森林带来严重的破坏，也会威胁到广大人民群众的根本利益，阻碍国家经济的发展和社会的和谐稳定。因此，森林防火应成为森林管理工作的重中之重，森林防火工作的进行刻不容缓。即本方案实施目的是为了保护物种多样性，保持生态平衡和促进经济的不断发展。

我们邀请到了阿坝州黑水国有林保护局九零四林场副场长徐强作为我们森林防火顾问，他从事森林防火工作17年，拥有丰富的森林防火经验，后期试点也将选择在黑水林业局进行实地测试。

技术要点

硬件模块，基于STM32单片机，传感器驱动，Zigbee通信，GPS数据获取，NBiot芯片MQTT协议等技术，完成底层数据采集和传输，保障了整个系统的数据来源。

软件模块，前端基于HTML，JavaScript，JQuery等技术的运用对大数据分析的结果和底层上传的数据进行可视化处理，使得用户能有一个良好的交互。后端基于Python Django框架，结合nginx+uWSGI完成服务器部署，主要完成数据获取存储，数据封装，为整个系统提供完整的数据链接。

大数据模块，使用Hadoop框架中Hadoop HDFS进行数据存储，调用Yarn进行资源的调度与管理，使用Hadoop MapReduce对数据进行离线计算，实现了数据存储，数据处理，数据分析并生成结果。

项目进展

我们团队拥有一个很明确的目标，就是我们团队在保证经济效益的同时，也要为社会带来一定的效益，能够从学校创业开始，走向市场化道路，为以后留下宝贵的创业经验和一些优秀的精神财富。目前我们已经完成了团队的建设，拥有一些前期的经验。后期我们将进一步完善关键技术，弥补市场营销方面的短板，为后期的工作打下基础。未来我们将致力于物联网手段和互联网市场，让我们的团队走出学校，走向更大的市场，使更多的林场远离火灾以减少国家和人民的经济损失。

五年之内，在四川成立森林哨兵公司，能够做到实现四川范围内，林场的全面检测。

十年之内，在多个省进行推广，让我们的项目能够检测全国大范围内的所有林场，真正的做到全面检测和全面覆盖。

最后，进行全国推广，让所有的森林都能够用上我们的设备，让我们的设备能够做到全国的森林检测与预防，从而实现我们企业与国家双赢的局面。