到位！火灾智能监控系统，清明祭祖更安全！
而且，森林火灾是世界性林业的重要灾害之一，具有突发性和随机性，全球各地均有损失庞大的火灾发生，这会造成林业资源的重大损失和全球性环境污染，于是森林火灾的预警、补救及灭火工作变得愈发重要，而这均取决于对森林火灾的监控是否及时。
随着科学技术的发展，森林火灾的监控早已脱离人工监控，且进入了智能化、数字化时代。现有的森林火灾监控综合了AI识别技术、遥感技术、无线通信、可见光识别、热成像技术、数字图像处理技术、边缘识别技术等智能化科技手段，实现了对森林火灾数据的采集、计算、处理等工作，详情如下图所示：
具体的，针对森林火灾监控，传统的卫星遥感火灾有着较多的应用，如：深圳航天智慧城市系统技术研究院有限公司于2020年申请了一种关于基于天空地一体化的森林火灾监控专利，具体详情如下：
一种基于天空地一体化的森林火灾监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1. 对高时空分辨率多源卫星遥感数据的预处理：通过卫星地面站实时接收极轨气象卫星遥感数据、静止气象卫星遥感数据、SAR卫星数据，对遥感数据进行预处理，并构建基于卫星传感器的红外辐射归一化模型； S2. 天空地一体化协同监测与多源数据融合处理：通过基于统一地理空间坐标框架的天空地观测影像配准融合技术，将图像特征配准且不同分辨率的多源影像数据拼接融合，并输出全局拼接影像图； S3. 天空地一体化高精度森林火灾智能识别监测：利用监测区域的历史遥感数据，建立疑似森林火灾热点历史数据库，对疑似森林火灾热点进行时空聚类，排除虚假森林火灾热点，得出真实的森林火灾热点数据；建立森林火灾红外辐射归一化模型，并确定森林火灾热点判定阈值； S4. 森林火灾火险天气等级建模与预警：根据森林火灾热点历史数据库，建立森林火灾火险天气等级模型计算森林火险天气指数，并将该指数划分为多个等级，根据多个等级指数绘制森林火险天气等级实时动态分布图，并预警区域内的火灾发生趋势。
该技术通过融合卫星遥感、无人机遥感、地面感知等天空地立体化的感知监测手段，并创新性提出多源数据融合分析监测技术，实现多源多尺度、高精度、全天候的森林火灾预测、识别和应急协同的创新，突破制约森林火灾监测与预警的重大技术瓶颈，为森林火灾监测预警提供全方位、全覆盖的感知监测手段，从而加快火灾应急救援效率，降低森林火灾对林区周边人民群众的生命财产威胁。
当然，基于对可见光和近红外光谱敏感的摄像机监控技术在森林火灾监控中也有着很大的应用，如：
一种基于红外热成像技术的森林火灾预警系统，包括：
红外摄像头(1)，架设在需要实施火灾预警监控的林地制高点，用以拍摄其中一个监控区域的红外热图，并输出与该监控区域的包含有温度测量值T的红外热图相关的红外热图模拟信号，其中该红外摄像头(1)包括前端测温及报警模块(11)，其应用包含于其中的温度监控数学模型进行计算，获得报警温度值Talarm，并针对其中的异常情况输出超温报警信号； 视频转换设备(2)，与该红外摄像头(1)连接，将该红外摄像头(1) 输出的红外热图模拟信号转换为用于标准网络传输的红外数字信号，以及接收来自该红外摄像头(1)的超温报警信号，并将此信号转换为数字信号； 以及监控计算机(3)，用以生成并输出针对该红外摄像头(1)的控制信号，以及用以接收所述红外数字信号并对其进行分析和处理，在接收到所述超温报警信号的数字信号时，基于所述分析确定险情发生位置。
该技术基于全新的模糊算法以及热成像数据，自动调节报警参数，达到了在不同距离、不同时间及不同季节都能自动报警的目的，满足了针对森林防火监控环境下的报警需要。
此外，基于ZigBee无线传感器网络的森林火灾监测系统也是很重要的选择，如：
一种基于蚁群优化的BP神经网络WSN森林火灾防范系统，其特征在于：
包括无线传感器网络和森林火灾预测模型；无线传感器网络用于采集森林中的环境影响因素数据，并将采集到的数据提供给森林火灾预测模型；森林火灾预测模型依据环境影响因素数据判断发生火灾的概率；所述无线传感器网络由部署在森林中的若干无线传感器以ZigBee无线组网方式组成，所有无线传感器节将采集到的环境影响因素数据传输到网络协调节点，网络协调节点通过无线远程数据传输网络GPRS将采集的数据转发给监控中心的监控主机，所述森林火灾预测模型安装在监控主机上。
该方案在原基础BP神经网络上采取蚁群算法，有利于改善BP神经网络的易陷入局部极小、收敛速度慢和引起震荡等缺点，从而提高网络收敛速度，具有较高的预测精度。
而且，为使得森林火灾预测准确，在获得检测区域的观测数据后，还可结合土壤水分数据进行火灾预测工作，具体的，中山大学于2020年申请了以下专利：
一种基于土壤水分的森林火灾预测方法，其特征在于，包括：
获取监测区域的观测数据；其中，所述观测数据包括不同时间尺度的土壤水分数据以及不同时间尺度的气象观测数据；
根据预测时间尺度，选取对应的森林火灾预测模型；
根据所述预测时间尺度以及所选取的森林火灾预测模型，从所述观测数据中提取对应的土壤水分数据和气象观测数据；
将所提取的土壤水分数据和气象观测数据输入所选取的森林火灾预测模型中，以使所述森林火灾预测模型对所述监测区域发生森林火灾的情况进行预测。
因为气象观测数据以及土壤水分数据能直接或间接反映预测区域的地表干旱状况，故通过在森林火灾预设模型中添加土壤水分数据和气象观测数据，能够有效提高森林火灾预测的准确性。
经过上述一系列专利，只能对现阶段的森林火灾监控技术阐述一二，随着科学技术的发展，森林火灾监控技术的应用也会日渐成熟，虽然其不免会有诸多不足，且还需投入更多的精力及资源进行研究，但相信在不久的将来，森林火灾的监控可以更加的准确，能更有效的遏制森林火灾的伤害。
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