[发明专利]基于多因素的林火风险等级预测方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于多因素的林火风险等级预测方法、装置及存储介质，该方法包括：将待测林区划分为多个GIS网格，获取每个GIS网格的每种森林火灾影响因子的数值，该森林火灾影响因子包括七大类；基于该每种森林火灾影响因子的数值，获取该每种森林火灾影响因子对应的林火风险数值；获取该每种森林火灾影响因子对应的权重；将该每个GIS网格的该每种森林火灾影响因子对应的该林火风险数值和该权重输入到加权计算公式中，得出该每个GIS网格的林火风险数值，并基于该林火风险数值生成该每个GIS网格的林火风险等级。本发明能较准确地计算待测林区的林火风险数值，方便用户获知待测林区的林火风险情况，实现对林区的火灾进行提前预防。

技术领域

本发明涉及森林防火技术领域，尤其是涉及一种基于多因素的林火风险等级预测方法、装置及存储介质。

背景技术

森林火灾是对森林资源威胁最大的自然灾害之一。森林火灾一旦发生，不但会对林业资源造成严重损失，还会导致区域林业生态环境的破坏，引起森林生态系统退化等问题，同时也会对林区人民的生命财产安全造成极大威胁。因此，保护森林资源，防止森林火灾的发生，是林业工作的核心任务之一。

目前，森林火灾风险等级的预测主要是基于stacking算法。然而此方法是对海量时空数据的处理技术进行了设计，实现了以数据驱动的建模，然后基于模型对森林火灾进行预测。此技术只是对部分因子的每一种因子采集了大量数据进行建模分析，忽略了其他重要的因子，因此该算法发具有明显的片面性。另外，基于此方法需要训练出数学模型，方可计算出火灾风险等级，而数学模型的训练需要耗费大量的算力，若要加入一个新的影响因子，则需要重新训练数学模型，对于实际应用来说十分不便。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的是提供一种基于多因素的林火风险等级预测方法、装置及存储介质，能够基于多种影响数据，准确预测出森林区域的林火风险等级。

本发明所采用的技术方案是：

第一方面，本发明提供一种基于多因素的林火风险等级预测方法，该方法包括：将待测林区划分为多个GIS网格，获取每个GIS网格的每种森林火灾影响因子的数值，该森林火灾影响因子包括七大类：气象影响因子、地貌地形影响因子、植被影响因子、人为活动影响因子、巡查信息影响因子、应急水源影响因子、历史火灾影响因子，每大类森林火灾影响因子包括多种小类森林火灾影响因子；基于该每种森林火灾影响因子的数值，获取该每种森林火灾影响因子对应的林火风险数值；获取该每种森林火灾影响因子对应的权重；将该每个GIS网格的该每种森林火灾影响因子对应的该林火风险数值和该权重输入到加权计算公式中，得出该每个GIS网格的林火风险数值，并基于该林火风险数值生成该每个GIS网格的林火风险等级。

其中，该气象影响因子包括如下多个小类：干旱预警频率、温度、相对湿度、地表湿度、风力、风向、实时降水量、累计降水量；该地貌地形影响因子包括如下多个小类：高程、坡度、坡向、土壤含水量；该植被影响因子包括如下多个小类：树种、林种、树龄、面积、郁闭度、蓄积量、造林密度；该人为活动影响因子包括如下多个小类：深埋点数量、施工工地人数、林区果园数量、距离特殊节日天数；该巡查信息影响因子包括如下多个小类：巡逻人次数、出动车次、物资变化、洒水次数、林区入口盘查车次；该应急水源影响因子包括如下多个小类：储水罐数量、湖泊位置、水库位置、水库蓄水量、水库高程；该历史火灾影响因子包括如下多个小类：起火点位置、过火面积。

其中，该森林火灾影响因子的数值采用自动算法抓取或者人工输入或者自定义设置的方式获取，该加权计算公式为：其中，V等于某个GIS网格的林火风险数值，m等于各森林火灾影响因子的大类数量，m＝7，n等于每大类森林火灾影响因子的小类数量，V_ij等于第i大类中第j小类的森林火灾影响因子的林火风险数值，φ_ij等于第i大类中第j小类的森林火灾影响因子的权重。