基於大數據的森林火災預警系統
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基於大數據的森林火災預警系統本方案提供了一種對森林環境、火情監測的解決方案,通過遠程數據監測系統可以對森林顆粒物、氣壓、溫濕度以及預警防火等級進行實時有效的監測管理,可在全國大部分重點林區建立一套先進且完善的森林防火體系,真正實現提前預警、精確定位、科學調度、及時處理,最大限度的減少林火損失,森林是一個國家乃至世界的自然資源[1]和珍貴財富。當前,水土流失、溫室效應、泥石流、洪澇災害的發生都與森林有着密切的聯繫。但是,由於氣候較為乾燥,森林內可燃物增多和一些人為因素的影響都是引發森林火災的原因,同時使森林面臨着被大火毀滅的威脅。另外,由於近年來森林中常有火災發生,使得森林覆蓋面積和資源大量減少。而且,森林火災對資源的損害是無法在短時間內進行恢復的,會給森林帶來嚴重的破壞,也會威脅到廣大人民群眾的根本利益,阻礙國家經濟的發展和社會的和諧穩定。因此,森林防火應成為森林管理工作的重中之重,森林防火工作的進行刻不容緩。即本方案實施目的是為了保護物種多樣性,保持生態平衡和促進經濟的不斷發展。
我們邀請到了阿壩州黑水國有林保護局九零四林場副場長徐強作為我們森林防火顧問,他從事森林防火工作17年,擁有豐富的森林防火經驗,後期試點也將選擇在黑水林業局進行實地測試。
目錄
技術要點
硬件模塊,基於STM32單片機,傳感器[2]驅動,Zigbee通信,GPS數據獲取,NBiot芯片MQTT協議等技術,完成底層數據採集和傳輸,保障了整個系統的數據來源。
軟件模塊,前端基於HTML,JavaScript,JQuery等技術的運用對大數據分析的結果和底層上傳的數據進行可視化處理,使得用戶能有一個良好的交互。後端基於Python Django框架,結合nginx+uWSGI完成服務器部署,主要完成數據獲取存儲,數據封裝,為整個系統提供完整的數據鏈接。
大數據模塊,使用Hadoop框架中Hadoop HDFS進行數據存儲,調用Yarn進行資源的調度與管理,使用Hadoop MapReduce對數據進行離線計算,實現了數據存儲,數據處理,數據分析並生成結果。
項目進展
我們團隊擁有一個很明確的目標,就是我們團隊在保證經濟效益的同時,也要為社會帶來一定的效益,能夠從學校創業開始,走向市場化道路,為以後留下寶貴的創業經驗和一些優秀的精神財富。目前我們已經完成了團隊的建設,擁有一些前期的經驗。後期我們將進一步完善關鍵技術,彌補市場營銷方面的短板,為後期的工作打下基礎。未來我們將致力於物聯網手段和互聯網市場,讓我們的團隊走出學校,走向更大的市場,使更多的林場遠離火災以減少國家和人民的經濟損失。
五年之內,在四川成立森林哨兵公司,能夠做到實現四川範圍內,林場的全面檢測。
十年之內,在多個省進行推廣,讓我們的項目能夠檢測全國大範圍內的所有林場,真正的做到全面檢測和全面覆蓋。
最後,進行全國推廣,讓所有的森林都能夠用上我們的設備,讓我們的設備能夠做到全國的森林檢測與預防,從而實現我們企業與國家雙贏的局面。
參考文獻
- ↑ 收藏!我國各種自然資源圖,搜狐,2022-12-10
- ↑ 常見七種傳感器介紹,其中屬物理傳感器應用最廣泛 ,搜狐,2017-06-16