本技术公开一种基于数字孪生及智能传感器的森防方法及系统,对环境数据进行采集与监测,通过数据融合进行整合处理;采用大数据分析技术分析火灾发生的潜在风险区域,通过评估风险等级识别高风险区域,并预测火灾蔓延趋势;采用数字孪生技术构建林区的三维虚拟模型;模拟火灾在不同时间和空间位置的蔓延情况;根据预测火灾蔓延趋势,当检测到潜在的火灾风险时,启动预警机制;实现应急预案的自动生成筛选并生成应急预案。本发明提供一种集成了多源传感数据融合、智能预警分析、动态应急预案生成等功能的应急防护系统。此外,本发明还解决了传统应急预案静态化、不能根据实际情况动态调整的问题。
背景技术
随着全球气候变暖以及人类活动的加剧,森林火灾的发生频率和强度不断增加,对生态环境和人类生活构成了严重的威胁。尤其是在拥有丰富古树名木资源的地区,森林火灾不仅造成直接的经济损失,还会导致不可逆的文化和自然遗产损失。近年来,国内外已经出现了多起由于森林火灾引发的重大事故,凸显了现有森林防火技术手段的不足,亟需一种更加高效的监测与应急响应系统来保障森林资源的安全。
传统的森林防火措施主要包括地面巡护、瞭望塔观察和卫星遥感监测等。然而,这些方法普遍存在响应速度慢、监测范围有限、无法实时预警等缺陷,难以有效应对突发的森林火灾。随着信息技术的发展,尤其是物联网、大数据分析、人工智能等技术的进步,为森林防火提供了新的解决方案。通过在林区部署多源传感设备,实时采集环境数据,并利用云计算平台进行数据融合与智能分析,可以实现对森林火灾的早期预警和快速响应。
尽管如此,目前市场上现有的森林防火系统仍存在一些不足之处。大多数系统缺乏统一的数字化平台来整合各类监测数据,无法形成完整的应急防护体系。此外,传统的应急预案往往是静态的,不能根据实际情况动态调整,这也限制了应急响应的效率和效果。
实现思路