探尋林火治理新途徑，助力綠色健康長發(fā)展

理論是實踐的眼睛，實踐是思想的真理。

2024年7月11日至28日，我們啟動了以“林火治理與生態(tài)保護”為核心的暑期社會實踐活動，深入探索綠色發(fā)展精神在當(dāng)代社會的具體實現(xiàn)途徑。這一活動不僅是對理論知識的現(xiàn)場驗證，更是對我們推行綠色健康可持續(xù)發(fā)展承諾的積極實踐。在這段集中的學(xué)習(xí)與實踐期間，我們深刻洞察了森林火災(zāi)對生態(tài)環(huán)境的嚴峻影響，并積極探索了運用前沿科技進行林火預(yù)防和控制的創(chuàng)新路徑。此次探索不僅拓展了我們對生態(tài)保護的認識，也堅定了我們在構(gòu)建現(xiàn)代生態(tài)文明中的責(zé)任與使命。

一、查閱資料：初步認識林火治理

在當(dāng)今全球氣候變化和環(huán)境污染加劇的背景下，森林火災(zāi)已成為威脅生態(tài)安全和社會經(jīng)濟發(fā)展的重要災(zāi)害。森林火災(zāi)不僅具有突發(fā)性強、破壞性大、危險性高、處置困難等特點，一旦發(fā)生，不僅會造成重大經(jīng)濟與社會損失，而且會對地球的生態(tài)環(huán)境帶來不可逆的損害。因此，準(zhǔn)確及時識別并上報森林火災(zāi)，對于減少火災(zāi)損失、保護生態(tài)環(huán)境具有重要意義。

為了應(yīng)對這一嚴峻挑戰(zhàn)，我們的團隊開展了深入的資料查閱和研究工作。我們系統(tǒng)地查閱了國內(nèi)外有關(guān)森林火災(zāi)監(jiān)測和預(yù)防的文獻，分析了各種技術(shù)手段的優(yōu)勢和不足。通過這些研究，我們了解到，傳統(tǒng)的監(jiān)測方法如人工巡查和地面監(jiān)控存在著效率低下、覆蓋范圍有限和反應(yīng)速度慢等問題，而先進的深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識別和分割領(lǐng)域具有顯著的性能優(yōu)勢，能夠提供更高效和精準(zhǔn)的解決方案。

  圖1.團隊為訓(xùn)練模型收集的數(shù)據(jù)集 (實踐隊員供圖)

圖2.團隊收集的無林火的圖像數(shù)據(jù)示例 (實踐隊員供圖)

圖3.團隊收集的存在林火的圖像數(shù)據(jù)示例 (實踐隊員供圖)

二、模型建立：深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用

在充分了解相關(guān)領(lǐng)域的前沿技術(shù)和實踐經(jīng)驗后，我們決定利用當(dāng)前先進的深度學(xué)習(xí)模型，開發(fā)一款集成了數(shù)據(jù)上傳與分析、知識宣傳、緊急報警功能的林火監(jiān)測與預(yù)防小程序。為此，我們選擇了MobileNetV3、DeepLabv3+和YOLOv8三種模型，分別用于不同的技術(shù)環(huán)節(jié)。

MobileNetV3是一種輕量化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有較高的計算效率和較低的模型參數(shù)量，非常適合在移動設(shè)備上運行。我們利用MobileNetV3來處理用戶上傳的山林圖片或視頻，實現(xiàn)快速的初步檢測。DeepLabv3+是一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割模型，能夠?qū)崿F(xiàn)像素級別的高精度分割和標(biāo)注，我們利用其對疑似火災(zāi)區(qū)域進行精細分割，提高識別準(zhǔn)確率。YOLOv8則是最新的目標(biāo)檢測模型，具有極高的檢測速度和準(zhǔn)確度，非常適合實時林火檢測。通過結(jié)合這些先進的模型，我們希望能夠開發(fā)出一個高效、準(zhǔn)確、適應(yīng)性強的林火識別系統(tǒng)。

在模型開發(fā)過程中，我們團隊分工明確，緊密合作。大數(shù)據(jù)專業(yè)的同學(xué)負責(zé)數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性。網(wǎng)絡(luò)工程專業(yè)的同學(xué)則負責(zé)模型的搭建和優(yōu)化，通過不斷的實驗和調(diào)整，提升模型的性能。最后，我們將模型集成到小程序中，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和易用性。

圖4.團隊成員正在進行項目開發(fā) (實踐隊員供圖)

  圖5.團隊成員正在攥寫實踐報告 (實踐隊員供圖)

圖6.團隊第一次線上會議召開，明確項目分工以及工作安排 (實踐隊員供圖)

圖7.團隊成員通過線上會議，探討項目的實現(xiàn)細節(jié)和方向 (實踐隊員供圖)

三、實地使用：分析驗證實驗數(shù)據(jù)

為了驗證模型的實際效果，我們團隊于2024年7月24日至28日在四川省某森林火災(zāi)高發(fā)區(qū)進行了實地測試。在此期間，我們在5個不同區(qū)域安裝了無人機和固定監(jiān)控設(shè)備，選擇了包括晴朗、多云和雨天在內(nèi)的不同天氣條件，以及小型、中型和大型的不同火災(zāi)規(guī)模進行模擬，測試了包括針葉林、闊葉林和混交林在內(nèi)的多種植被類型。系統(tǒng)在15次測試中成功識別火源點14次，達到了93.3%的高準(zhǔn)確率，平均誤報率為2.1%，漏報率為4.7%。最快的響應(yīng)時間為45秒，平均響應(yīng)時間為1.8分鐘，最慢的響應(yīng)時間記錄為3.2分鐘。特別是在雨天條件下，雖然準(zhǔn)確率一度下降至88%，但經(jīng)過參數(shù)調(diào)整后提升至92%。

圖8.團隊開發(fā)的小程序的登錄界面 (實踐隊員供圖)

圖9.團隊開發(fā)的小程序的用戶信息界面 (實踐隊員供圖)

圖10.團隊開發(fā)的小程序的林火知識科普界面 (實踐隊員供圖)

圖11.團隊開發(fā)的小程序的積分兌換界面 (實踐隊員供圖)

圖12.團隊開發(fā)的小程序的圖像識別上傳界面 (實踐隊員供圖)

我們通過小程序的積分獎勵機制吸引了超過600名用戶上傳山林圖片或視頻，從而擴充了我們的數(shù)據(jù)庫。這些用戶上傳的數(shù)據(jù)中，約10%被標(biāo)注為高價值數(shù)據(jù)，用于模型的訓(xùn)練和驗證。小程序中的森林火災(zāi)預(yù)防知識宣傳頁面瀏覽量超過5000次，有效地提升了用戶的防火意識和應(yīng)對能力。

總的來說，這次實地測試不僅驗證了我們模型的準(zhǔn)確性和可靠性，還通過實際操作進一步優(yōu)化了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和適應(yīng)性。我們收集的1.2TB圖像和視頻數(shù)據(jù)對模型的迭代改進非常關(guān)鍵，使得系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的性能得到顯著提升，為森林火災(zāi)的監(jiān)測和預(yù)防提供了一套完整高效的技術(shù)解決方案。

隨著這次暑期實踐的圓滿結(jié)束，我們不僅收獲了關(guān)于林火治理與生態(tài)保護的深刻洞見，更在這一過程中堅定了對綠色發(fā)展精神的信仰。通過實際操作與現(xiàn)場應(yīng)用，我們深感責(zé)任的重大與挑戰(zhàn)的艱巨，但同時也體會到了在綠色發(fā)展道路上前行的必要性和緊迫性。

在未來的日子里，我們將繼續(xù)秉承這次實踐中學(xué)到的寶貴經(jīng)驗和理念，不斷探索和推廣更多高效、可持續(xù)的環(huán)保技術(shù)。我們相信，每一步小小的努力，都將為地球的綠色未來添磚加瓦。讓我們攜手同行，為實現(xiàn)更加繁榮的生態(tài)文明共同努力，以行動和智慧守護我們共有的綠色家園。