结合通信铁塔的森林防火视频监测系统选址初探∗

邱焕斌

（广州建通测绘地理信息技术股份有限公司，广东 广州 510520）

森林是人类赖以生存的重要资源，但森林火灾却时有发生。据统计，仅2020年，我国发生森林火灾 1 100 余起，其中重大火灾7起[1]。保护森林资源的重要措施之一就是森林防火，预警监测系统建设是全国森林防火规划中的建设内容之一[2]。传统预警监测方法主要包括地面人员巡视、瞭望塔定点观测、飞机巡航和卫星监测等[3-4]。地面人员巡视观察范围小，飞机巡航和卫星监测均受气象条件限制，飞机巡航存在成本昂贵的劣势，卫星监测也存在空间分辨率低、红外通道易受强反射面的干扰等不足[5]。瞭望塔定点观测较好地避开上述方法的短板，随着AI技术的进步，实现了从监测视频中自动识别警情、自动报警等功能[6]，国内部分自然保护区，特别是浙江省各县市陆续建立了“森林灾害视频预警与监控系统”，对森林防火起到了积极作用[7]。近两年来，无人机技术突飞猛进，一种可实现自动换电或充电的无人机型已经上市，为防火视频监测再提供一种可行的方法[8]，但无人机的部署及数据回传，同样需从瞭望塔式的设施获得电源和网络支持。

瞭望塔定点观测方法将摄像机安装在林区高处（瞭望塔），通过不间断地实时回传视频影像，并从影像中自动或人工识别火苗或烟雾，以判断监测区域是否发生火警。监测系统包括前端、传输、指挥中心系统三大部分，其中，前端包括瞭望塔体、摄像机、供电系统和网络传输系统，是建设监测系统的主要成本所在。

鉴于前端摄像机对安装点位的要求，以及摄像机对电源和通信网络的需求，通信铁塔是较为理想的选择。首先，通信铁塔多建在局部制高点；其次，通信铁塔可提供较为稳定的电源和通信网络。随着4G的建设，截至2019年底，中国铁塔的站址数量达到199 万个，野外通信铁塔的分布已具有较高的密度。充分挖掘铁塔的价值，实现资产保值、增值，符合企业发展方向，另一方面，基于通信铁塔既有的电源和网络资源，建设森林防火视频监测系统，将显著降低建设成本，有利于提升森林资源监控覆盖率，从而提高森林火灾综合防控能力，实现有效控制和扑灭森林大火[9]。

基于此，兴宁县林业局在全县范围内开展了森林防火视频监测系统建设可行性研究。兴宁县位于广东省梅州市，面积2 075 km2，其中林区面积达17 万 hm2，分布178座通信铁塔。境内早期已部署21个监测点，对林区的监测率仅为26%。

本文作为其中监测点选址部分，基于机载LiDAR点云数据，提取了境内通信铁塔信息和林木分布现状，应用视域分析方法，对境内存量通信铁塔的林区监测效果进行分析和评价，提出在监测空白区和盲区新建铁塔的选址方法，以及最小设计塔高的计算方法。

1 数据预处理

1.1 机载LiDAR点云

LiDAR（Light Detection and Ranging）是激光探测及测距系统的简称，集成了激光扫描系统、全球定位系统和惯性导航系统技术，通过发射激光束并接收返回信号，实现对地表信息的快速获取。该技术引入国内后，经十余年发展，三维激光点云已成为测绘地理信息领域的基础数据，在各行各业的建设中得到广泛应用。

LiDAR技术具有两大特点：1）激光点云密度高。随着技术的不断进步，激光发射频率超过1.33 MHz[10]，每平方米数十乃至上百个点的密度，能清晰表现地表物体轮廓；2）具有“穿透性”。能接收到从狭窄的植物缝隙中返回的信号，使得该技术具有探测遮挡相对严密的林下地形的能力。

本文采用机载LiDAR点云的密度约为7 点/m2。点云处理包括去噪、粗分类为地面点和非地面点，并将悬空地物点（例如高压输电线）筛选出来。

1.2 数字模型

数字表面模型（DSM）反映了地表（地面及其上的所有物体）的空间轮廓。使用点云中除噪点和高压输电线点之外的点制作数字表面模型，格网尺寸取为1 m。

数字高程模型（DEM）反映了地面的起伏（去掉所有地面之上的物体）。使用点云中的地面点来制作数字高程模型，格网尺寸取为5 m。

数字高度模型（DHM）反映了地面上物体的高度。使用DSM和DEM制作，即DHM为DSM和DEM的差值[11]。

1.3 通信铁塔

境内现有的通信铁塔，可在DHM标记高度大于指定阀值的区域，然后在点云中确认，并获取铁塔的位置和顶部高程。

图1 三维点云场景中的通信铁塔Fig.1 Communication tower in 3D point cloud scene

1.4 监测区域

监测区域为兴宁县境森林资源二类调查小班图，如图2。

图2 林地和通信铁塔分布图Fig.2 Woodland and communication towers distribution map

2 视域分析

2.1 单个监测点视域分析

视域分析也称通视分析、可视性分析，是运用计算几何原理和计算机图形学技术解决地形上观察点集合与目标点集合之间的可视性问题[12]。视域分析的基本因子，一是两点之间的通视性，二是对于给定的观察点所覆盖的区域，即可视域[13]。

图3 视域分析Fig.3 Viewshed

视域分析的参数包括观察点高度、目标点高度和观察半径，观察点高度设为0 m，表示观察点放置在塔顶；目标点的高度设置为50 m，表示着火点处升起的烟雾随着高度增加，可能散去而不能初识别的最大高度；观察半径为5 000 m，由视频监测摄像机的识别能力确定。

图4 单个监测点视域分析结果Fig.4 Single monitoring point view analysis results

2.2 视域分析结果与评价

视域范围在辖区境内的面积、覆盖林地的面积、以及对所覆盖林地的监测面积，是评价监测效果的三个主要因素，本文采用层次分析法确定三个主要因素各自的权重。层次分析法是70年代中期确立的一种实用的多准则决策方法，可以统一处理决策中的定性与定量因素[14]。以“在全县境内使用最少的点监测最大的林地面积”为原则，建立“监测点少”和“监测面积大”两个规则，建立层次分析模型进行分析，如图5。将视域分析统计结果中，分别为“境内占比”、“覆盖率”和“监测率”打分，为评分1、2和3，然后按上述权重分配其中，得到总分，见表1。

图5 层次分析法判断矩阵（a）和分析结果（b）Fig.5 Analytic Hierarchy Process Judgment matrix（a）and analysis result（b）

表1 各点监测效果评分表Tab.1 Each point monitoring effect rating table

3 监测点选址

3.1 全局监测点选址

评分表未考虑监测点的视域范围在空间上的分布情况。进行全局选址时，按评分结果由高到低，每次选择当前最高评分的点，且其视域与已选择点的视域重叠率不超过指定值。

从表2 中可看出，经过分析、筛选后，监测点数量为33个时，对林地的监测率达到89%。与前述已安装摄像机的监测效果比较，监测点数量增加57%（原为21个点），而林地监测率则增长了242%（原为26%），取得到了较好的预期效果。

表2 整体监测效果表Tab.2 Overall monitoring effect table

3.2 未监测区监测点选址

从图6（c）可以看出，结果中存在未监测林地。未监测区的形成，一是存在遮挡，二是没有视域覆盖。若这些区域不容忽视，则需新建监测点。

图6 监测点选址Fig.6 Monitoring site selection

新建监测点选址的技术流程如图7所示。

图7 新建监测点选址Fig.7 Site selection for new monitoring sites

在未监测区内按适当的密度生成点集，做“反向”的视域分析，将分析结果叠加计算重叠度图，图中像元的值是能观察到该像元的点的数量，取其中具有最大值的那些像元，即为初步的选址结果，而高度模型对应位置的值即为最小塔高。综合其他影响建设成本的因素，如通路、通电、通网等，确定最终选址结果。

4 结语

通过对广东兴宁县通信铁塔进行视域分析，得出以下结论：

1）在33个塔布设视频监测摄像机可覆盖境内89%的林地，并提出在未监测区新增监测点的选址方法；

2）借助视频监测技术和已具相当密度的通信铁塔，建设全域覆盖的森林防火视频监测系统，是一个可实现多方共赢的举措。不仅如此，以其他内容如耕地监测、江湖监测、高速公路路面监测等为目标的监测系统，亦可借鉴；

3）建设森林防火视频监测系统，首先要解决选址问题。机载LiDAR技术的点云数据具有的高密度和穿透性，是当前快速获取大范围区域精确的数字表面模型和数字高程模型不可替代的技术方法，在解决选址问题中发挥关键作用；

4）本文未加区别地对全域林区进行监测点选址。而在实际应用中，可以针对不同的风险等级进行划分，进一步细化监测系统的全局部署；

5）未监测区可以借助无人机进行覆盖。无人机还可实现周期性影像采集，实现森林资源“一张图”的更新，对森林资源的管理和保护至关重要[15]。