3S技术和专家系统在林火管理中的应用研究综述

中南林业科技大学计算机与信息工程学院 高 瑜 夏国荣

1.引言

森林火灾给国家带来巨大经济损失的同时，也严重威胁着国家林业经济效益和地球生态环境。如何建立一个完善的辅助森林防火管理信息系统也就显得有十分重要的意义。虽然3S技术（遥感技术（Remote Sensing，RS）、地理信息系统（Geography Information Systems，GIS）、全球定位系统（Global Positioning Systems，GPS））在我国森林管理中的应用起步晚，但是发展却非常迅速。尤其伴随着以计算机为代表的信息技术在林火各个方面中的嵌入应用，基于3S和ES四项技术的森林防火管理信息系统正快速发展。

2.‘3S’（GIS、RS、GPS）和ES概述

2.1 相关概念

GIS是管理和分析空间数据的计算机（软件、硬件、不同的方法）系统，该系统采集、管理（存储、运算、查询等）和分析具有空间含义的地理信息并进行表达，以便将空间及属性信息准确真实地输出给用户，最终借助其独有的空间分析功能进行各种决策支持。

RS是以航空测量为基础对地进行观测的综合性技术，用于实时地提供目标及其环境的语义或非语义分析，及时更新GIS中的数据[3]。

GPS是被用于实时快速地提供目标，做到单点或多点定位，可以提供不同精度的空间定位数据。

ES作为人工智能应用研究领域最重要和活跃的课题之一，把解决某一特定领域问题的大量人类专家水平的专业经验知识和解决问题的方法应用到智能程序中[2]。

2.2 相互关系

3S（GIS、GPS、RS）技术结合是当前空间信息技术发展的重要方向，此技术是利用遥感技术获取最新的图像信息，全球定位技术则是捕捉遥感图像中的位置信息，地理信息系统作为图像分析的技术手段。三者紧密结合，相互完善为用户提供精确的图像信息数据。它们的结合主要表现：RS为GIS实时地更新各种图像数据，GIS提高了RS的空间数据分析能力及精度，GIS还可使GPS的定位信息在制作地图上获得准确地位置坐标。GPS可为GIS及时采集、更新或修正数据。GPS的快速定位使RS数据实时、快速进入GIS系统，保证了RS数据及地面同步监测数据获取的动态配准、动态地进入GIS数据库[3]。

在ES与GIS的结合中，ES为GIS提供科学的咨询和辅助决策，而GIS为ES提供完善的空间数据信息。实际上是ES为GIS提供智能界面，设计有效的操作程序，以驱动GIS进行空间分析[2]。其中，GIS主要负责对空间信息一系列处理的功能，而ES负责系统的启发和推理分析，控制整合系统的运作。基于3S技术和专家系统的应用研究，将会进一步加快我国林火管理是数字化的发展。

3.ES与3S技术在林火管理的应用

3.1 国内外的发展情况

现阶段森林火灾管理系统主要包括五个模块分别是：1）数据管理子系统；2）林火监测模块；3）林火预测预报模块；4）辅助决策模块。

随着对对林火预防和扑救工作的重视，世界各国大力发展林火管理系统。ES与3S技术的被广泛应用到系统中，一方面为可能发生火灾的区域进行预测，一方面可为消防指挥人员提供灭火辅助决策支持，最终达到使火灾损失降到最低的目的[2]。

像美国、加拿大、欧洲各国在林火管理上起步早，现阶段发展很成熟，许多国家得到了很多的借鉴。2010年，Kaloudis S T[2]等提出了FMP-ES，该系统使用两种模糊逻辑理论和基于规则的知识库建立了林火智能决策支持。加拿大综合了地理信息、模糊理论和人类有关火灾成因的知识建立了新型林火管理专家系统，制定了全国统一的火险预报标准，使林火的预报更准确。

20世纪90年代初我国开发了一套基于GIS的全国性林火管理信息系统是与日本共同开发。近年来，我国根据该地区的特点研制出了各种基于3S技术的林火管理系统和基于GIS，ES和DSS的森林防火指挥决策支持系统，这在一定程度上提高了森林防火工作水平。我国现有的大部分林火扑救指挥系统，没有引入机器学习、知识获取（专家系统的主要组成部分）以及灭火资源等机制，这使灭火决策完全依靠程序设计，导致程序死板、扩展性差。在首次将人工智能的方法应用到森林防火中王阿川[6]等人设计的系统中，实现了森林防火技术的信息化、网络化和智能化。

3.2 新的结合点

3.2.1 林火监测（RS、ES、GIS）

在3S技术林火管理系统的林火监测模块中，我们需要GIS从RS采集到的林火信息图像分析处理得到火场位置、火势强弱、火场面积及发展趋势等，如果我们能把遥感图像所含信息的实际含义先分析处理后再传入到GIS中，这将会大大的节约我们的时间。而专家系统中的‘解释型专家系统’正好具备此项功能。它可以对已知的信息或数据进行分析，并解释这些信息和数据的实际含义，还具有从不完全的信息中得出解释，并能对数据做出某种假设的特点，这也很好的弥补了我们一些遥感图像中信息部分丢失的情况。这个系统在我们火点定位和灾后评估模块中处理卫星图片也能得到很好的应用。

在林火监测中我们往往根据监测到的现象与正常情况相比，及时作出相应的分析和处理，换言之，是对系统、对象或过程的行为进行不断观察，并把观察到的行为与其应当具有的行为进行比较，以发现异常情况，发出警报。而此功能特点正好我们的监视型专家系统所能达到了，而且此专家系统已经被现阶段的一些林火管理系统采用。

3.2.2 林火预测与模拟

林火预报是综合气象要素、地形（坡度）、可燃物的湿度和类型以及火源等，分析预测森林火险的危险性预测。林火预报主要做的是借助一定的模型和方法，计算出森林火灾发生的可能性、森林火险的大小、火灾发生后的林火行为状况。这个过程中对林火预警模型和林火蔓延模型研究将有很大的意义。我们如何对一个模型提出后，其中的林火因子的相关系数进行确定，那么我们的神经网络模型下专家系统将会给予我们很大的支持。可使林火因子很好的得到训练，神经网络模型有着很大的优势：知识不是通过人的加工，而是通过算子自动获取；推理机制不是传统的归纳推理，而是变为在竞争层对权值的竞争。与传统的产生式专家系统相比，神经网络还有较好容错性、自适应能力、通过实例学习能力以及便于硬件实现的优势。

3.2.3 扑火智能指挥系统（‘3S’、ES）

在此模块中，首先我们要与前面模块做到很好的结合，以获取足够的信息来辅助我们灭火。此过程我们采用的最基本策略是利用以往的经验来指导。那么结合基于案例的专家系统，首先获取当前问题信息，接着在数据库中寻找最相似的以往案例。以案例中的经验来对我们将要制定的扑火方案给予一定的指导。如果找到了合理的匹配，就建议使用和过去所用相同的策略；如果搜索相似案例失败，则将这个案例作为新案例。因此，基于案例的专家系统能够不断学习新的经验，以增加系统求解问题的能力。

4.结论与展望

3S技术在林业（森林防火）中的应用日趋成熟，随着以计算机为代表的信息技术的发展，将会有更多的技术如ES、DSS、网络技术融合到3S中来为我们的森林防火管理系统做支持。那么现有的研究还不能很好地契合各领域、各学科的知识，专家系统知识库的知识来源范围狭窄的问题也将会得到解决。未来基于3S技术的专家系统的林火管理系统将应注意各种先进算法、理论的研究与应用；同时还要扩大知识库的知识来源范围（书本、专家和国内外科学研究的成果等）。利用数据挖掘技术处理技术，从中发现隐含的知识和规律，以弥补人类在大量信息处理方面的不足。

以GIS为基础延伸出的3S技术及与计算机信息技术（如专家系统）的融合将带动地理信息产业的深刻变革，也将实现地理空间信息和非空间信息的全面整合。这也许正是林火乃至整个林业发展的发展方向。

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