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数据集 | 森林火灾数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 采用2007年葡萄牙蒙特西尼奥公园森林火灾的相关数据。该数据集来自UCI机器学习库，数据中包含地理位置、天气等信息。 1.
2K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
爱数科案例 | 森林火灾面积预测
森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害。 森林火灾不仅烧毁林木，直接减少森林面积，而且严重破坏森林结构和森林环境，导致森林生态系统失去平衡，森林生物量下降，生产力减弱，益兽益鸟减少，甚至造成人畜伤亡。 本案例通过探索性分析（EDA）和机器学习构建线性回归模型，预测森林火灾的面积，并分析什么特征是发生森林火灾的重要因素。 1. 读数据表 首先，我们读取原始数据。 2. 筛选火灾面积大于0的数据 处理完毕后，我们将火灾面积大于0的数据筛选出来，查看火灾发生的面积与FWI系统的FFMC指数、DMC指数、DC指数、ISI指数之间的关系。 8. 火灾面积与DMC散点图 我们分别绘制火灾发生的面积与DMC指数、DC指数、ISI指数、FFMC指数之间的散点图： 10. 火灾面积与DC散点图 11. 火灾面积与ISI散点图 12.
1.6K21编辑于 2022-03-30 - 来自专栏森林消防安全知识
智慧森林消防：火灾监测 Web GIS 可视化平台
森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害。 2021 年前三季度全国共发生森林火灾 527 起，受害森林面积约 2628 公顷，15 人死亡；发生草原火灾 12 起，受害草原面积约 3388 公顷。 森林防火，重在预防。 卫星遥感监测森林火灾是近些年来比较普遍的森林火险监测手段，具有覆盖范围大、及时迅速、连续完整的特点。 利用现代摄影测量技术进行火灾自动识别，实现对森林火灾信息进行全面、细致、准确地监测，可对森林火灾预警和扑救指挥工作提供实用的决策参考信息。 通过历史数据，确定森林火灾的多发区域和时间。 森林火灾以预防为主，应主动与驻地应急管理、林草、气象等部门完善常态化信息沟通机制，坚持分析研判每日火情预警信息，织密火灾防控网络。
1.2K40编辑于 2022-01-12 智慧消防在森林火灾防控中的创新应用
一、森林火灾防控的现实挑战与智慧消防的介入意义森林作为地球生态系统的重要组成部分，具有调节气候、涵养水源、维护生物多样性等关键生态功能，对区域生态安全与经济可持续发展至关重要，但受全球气候变暖、极端天气频发及人为活动干扰 ，森林火灾发生频率、蔓延速度和破坏程度不断上升。 3.灾后恢复构建多场景林火灾害演化模型，形成单、多人推演模式，实现灭火过程仿真和推演结果评估，为森林火灾救援力量培训和实战推演提供支撑。 三、智慧消防在森林火灾防控中的应用挑战与未来展望智慧消防在森林火灾防控中虽成效显著，但面临技术融合与数据互通难题，部分地区不同厂商设备数据格式不统一形成“信息孤岛”，且跨部门数据共享机制不完善；同时，设备采购与运维成本高 四、结语森林火灾防控是长期复杂的系统性工程，智慧消防的应用不仅改变了传统防控模式，更重塑了森林生态安全保障体系，其从“空天地人”一体化监测到数据驱动应急指挥，再到精准化灾后恢复的全流程作用，正以技术创新为引擎为全球森林火灾防控提供
34310编辑于 2025-10-11- 来自专栏HT
森林消防智慧预警：火灾监测 Web GIS 可视化平台
前言 森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害。 2021 年前三季度全国共发生森林火灾 527 起，受害森林面积约 2628 公顷，15 人死亡；发生草原火灾 12 起，受害草原面积约 3388 公顷。 森林防火，重在预防。 卫星遥感监测森林火灾是近些年来比较普遍的森林火险监测手段，具有覆盖范围大、及时迅速、连续完整的特点。 利用现代摄影测量技术进行火灾自动识别，实现对森林火灾信息进行全面、细致、准确地监测，可对森林火灾预警和扑救指挥工作提供实用的决策参考信息。 通过历史数据，确定森林火灾的多发区域和时间。 森林火灾以预防为主，应主动与驻地应急管理、林草、气象等部门完善常态化信息沟通机制，坚持分析研判每日火情预警信息，织密火灾防控网络。
1.5K10编辑于 2022-05-10 - 来自专栏Python深度学习
使用Python实现深度学习模型：智能森林火灾预警系统
森林火灾是全球范围内的重大自然灾害之一，对生态环境和人类社会造成了严重威胁。智能森林火灾预警系统可以通过实时监测和分析，及时发现火灾并发出预警，从而减少火灾带来的损失。 本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能森林火灾预警系统，帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。 一、项目概述智能森林火灾预警系统的主要功能是通过摄像头实时监控森林区域，使用深度学习模型检测火灾，并提供实时预警。我们将使用Python进行开发，并结合TensorFlow等深度学习框架。 可以通过以下步骤获取数据：数据收集：使用无人机或其他设备拍摄森林区域的图像，确保图像中包含不同类型的火灾场景。数据标注：使用工具（如LabelImg）对图像中的火灾区域进行标注，生成训练数据集。 希望这篇教程能帮助你更好地理解和实现智能森林火灾预警系统。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。祝你在智能森林火灾预警系统的开发道路上取得成功！
94220编辑于 2024-08-29 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
机器学习如何预测森林火灾？⛵ 万物AI
森林大火肆虐，触目惊心 8月9日以来，我国出现了罕见的极端高温天气，南方多省温度连创新高，部分地区如重庆市北碚、巴南、大足、长寿、江津等地先后发生多起森林火灾。 近年来，全球极端天气出现愈发频繁。 据统计，全球每年平均发生 20 万起森林火灾。每年被森林大火烧毁的面积占世界森林总面积的1%以上。中国每年发生森林火灾1万余起，年火灾面积占中国森林总面积的5%以上。 对抗森林火灾，AI 在行动 预测森林火灾的关键要素是快速检测。 图片 事实上，机器学习技术已经应用到火灾探测领域，例如：北美森林大火预测使用卫星图像和支持向量机算法获得了75%的准确率，斯洛文尼亚森林火灾使用卫星与气象数据和随机森林、决策树算法进行探测。 图片 基于机器学习AI森林火灾预测 利用机器学习如何对森林火灾的发生做出预测？ShowMeAI 爆肝跑通了一个项目。
1.3K31编辑于 2022-11-11 - 来自专栏跟着小郑学JAVA
森林火灾预警系统 毕业设计 websocket+JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL
烟雾浓度数据的精准捕捉将有效的对防止森林火灾起到作用，森林管理员可以对阈值进行更改，应对不同季节的森林情况。 森林温度数据的精准捕捉将有效的对防止森林火灾起到作用，森林的温度越高，森林火灾发生的概率就会越大，所以应该及时关注森林温度的变化，这样才可以及时预警。 ，将防火的重心放在极易发生火灾的区域，如果发生了森林火灾可以及时进行相应的措施。 森林温度数据的精准捕捉将有效的对防止森林火灾起到作用，森林的温度越高，森林火灾发生的概率就会越大，所以应该及时关注森林温度的变化，这样才可以及时预警。 ，将防火的重心放在极易发生火灾的区域，如果发生了森林火灾可以及时进行相应的措施。
43220编辑于 2023-09-26 森林火灾检测数据集VOC+YOLO格式362张1类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：362 标注数量(xml文件个数)：362 标注数量(txt文件个数)：362 标注类别数：1 标注类别名称:["fire"] 每个类别标注的框数： fire 框数 = 1929 总框数：1929 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
30610编辑于 2025-07-20俯拍航拍森林火灾检测数据集VOC+YOLO格式6116张2类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：6116 标注数量(xml文件个数)：6116 标注数量(txt文件个数)：6116 标注类别数：2 标注类别名称:["fire","smoke"] 每个类别标注的框数： fire 框数 = 15380 smoke 框数 = 12613 总框数：27993 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
23410编辑于 2025-09-09- 来自专栏浊酒清味
Python快速实战机器学习(8) 随机森林
引言 随机森林(random forest)是之前我们学习的决策树的集成，因此我们用森林来称呼。随机森林的思想也不复杂，但是表现却非常好。 通过这一课，您将会： 1、认识随机森林； 2、学会使用sklearn操作随机森林； 3、明白随机森林和神经网络的应用区别。 随机森林 如果说我们怕一棵决策树有“偏见”，那么就可以通过建造一个森林，这个森林是由一棵棵决策树组成的，然后我们给每颗决策树棵“随机”分配数据去训练。 票数最多的结果就是随机森林的预测结果。 在训练时，随机森林中的每棵树都会从数据点的随机样本中学习。 一般，k越大，随机森林的性能越好，当然计算成本也越高。 样本大小n能够控制bias-variance平衡，如果n很大，我们就减小了随机性因此随机森林就容易过拟合。
76910发布于 2019-12-17 - 来自专栏成套网站
基于yolo8的深度学习室内火灾监测识别系统
将YOLO8算法应用于室内火灾监测识别系统，有望克服传统监测方法的不足，在火灾初期实现快速、精准的识别与预警，为人员疏散和火灾扑救争取宝贵时间，有效降低火灾造成的损失，对于保障室内场所的安全具有重要意义 ，因此开展基于YOLO8的室内火灾监测识别系统研究具有迫切的现实需求和广阔的应用前景。 基于 YOLO8 的室内火灾监测识别系统，利用先进的计算机视觉技术，能够实时分析监控画面，快速精准地识别火焰和烟雾等火灾特征。 3、国内外研究现状在国内，基于YOLO8的室内火灾监测识别系统研究在技术和应用层面均取得显著进展。 具体案例方面，基于YOLO8的火灾监测系统已实现多场景落地。
57410编辑于 2025-10-02 - 来自专栏DrugOne
Nat. Commun. | 用于单细胞测序的林火聚类将迭代标签传播与并行蒙特卡洛模拟相结合
为了满足这些规范，作者根据森林火灾动力学中的自组织临界性开发了森林火灾聚类。 因此，每次标记新顶点时，森林火灾聚类都会检查剩余的未标记顶点，直到平均标签影响不能超过任何未标记顶点的阈值（图1a，步骤8）。 此外，可以使用蒙特卡洛模拟评估森林火灾聚类标签的置信度（图1c）。 图1 森林火灾聚类和蒙特卡洛验证说明 根据合成数据评估森林火灾聚类 我们首先研究了模拟高斯混合上森林火灾聚类的性能（图2a，e）。 此外，与现有方法相比，森林火灾聚类使用的内存更少。运行时和内存使用基准表明，森林火灾聚类可以有效地扩展到更大的数据集。接下来，作者研究了内部验证对森林火灾集群的影响（图6e）。 在这里，受森林火灾动力学的启发，作者开发了森林火灾聚类。森林火灾聚类在常见基准上优于以前的聚类方法，在scRNA-seq数据集上表现出稳健的性能。此外，森林火灾聚类可以使用蒙特卡洛模拟进行内部验证。
69420编辑于 2022-11-28 - 来自专栏IT编程小知识
随机森林是森林吗？
具体而言，随机森林可以通过引入随机性来降低过拟合的风险，并增加模型的多样性。对于分类问题，随机森林采用投票机制来选择最终的类别标签；对于回归问题，随机森林采用平均值作为最终的输出。 随机森林相较于单个决策树具有以下优点：准确性高：随机森林通过多个决策树的集成，可以减少单个决策树的过拟合风险，从而提高整体的准确性。 鲁棒性强：随机森林对于噪声和异常值具有较好的容错能力，因为它的预测结果是基于多个决策树的综合结果。 处理高维数据：随机森林可以处理具有大量特征的数据，而且不需要进行特征选择，因为每个决策树只使用了部分特征。可解释性强：随机森林可以提供每个特征的重要性度量，用于解释模型的预测结果。 然而，随机森林也有一些限制和注意事项：训练时间较长：相比于单个决策树，随机森林的训练时间可能会更长，因为需要构建多个决策树。内存消耗较大：随机森林对于大规模数据集和高维特征可能需要较大的内存存储。
86230编辑于 2023-11-02 - 来自专栏计算机视觉战队
一种基于YOLO-v8的智能城市火灾探测改进方法
01 前景概要 我们提出了一种基于YOLOv8算法的智能城市火灾检测改进方法，称为智能火灾检测系统（SFDS），该方法利用深度学习的优势实时检测特定火灾特征。 所提出的方法有几个潜在的应用，包括公共区域的消防安全管理、森林火灾监测和智能安全系统。 02 动机 智慧城市正在彻底改变我们对城市化、可持续性和安全的思考方式。 基于传感器的检测系统在某些情况下可能不可行，例如涉及广泛覆盖区域、未开垦（森林地区）或高温的情况，因为它会提供大量虚假警报。 如下算法所示，它在火灾和非火灾图像的大型数据集上使用预训练的Yolov8对象检测模型。它将视频帧数据集作为输入并输出检测到的对象，包括与火灾相关的类，如“火焰”、“烟雾等。 该算法在视频的每一帧中循环，将预处理技术应用于当前帧，并将其传递给Yolov8模型进行目标检测。如果检测到与火灾相关的类，算法会触发警报并通知相关当局。
1.4K40编辑于 2023-09-22 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GEE数据集：2023 年加拿大野火数据集
利用 "追踪年内和年际变化（TIIC）"算法，以 30 米的分辨率检测了 2023 年火灾季期间加拿大森林生态系统内发生的野火。 用于识别野火的时间序列数据来自 Sentinel-2A 和 -2B，以及 Landsat-8 和 -9。火灾根据探测时间分为两类：夏季火灾和秋季火灾。 在 2023 年火灾季节，TIIC 算法检测到加拿大森林生态区烧毁面积为 1,274 万公顷，占以森林为主的生态区总面积的 1.8%。 2023 Wildfires') / var legend = ui.Panel({ style: { position: 'middle-right', padding: '8px padding: '8px', margin: '0 0 4px 0' } }); // Create the label filled with the description
38210编辑于 2024-09-08 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
AI赋能，森林防火可视化智能监管与风险预警系统解决方案
一、方案背景森林火灾是世界八大自然灾害之一，具有发生面广、突发性强、破坏性大、危险性高、处置扑救特别困难等特点，严重危及人民生命财产和森林资源安全，甚至引发生态灾难。 有效预防和及时控制森林火灾是保护国家生态建设成果、推进生态文明建设的重要措施。 二、方案介绍TSINGSEE青犀视频森林防火可视化智能监管系统解决方案，可以实现对森林、林场等场景的全天候智能自动监测、火情预警，及时发现森林火灾并辅助决策，实现“火灾前、火灾中、火灾后”全过程管理。 处理分发、预警推送等，能快速、精准发现火灾隐患并预警，实现森林火灾的全方位、立体化监测。 借助AI算法平台的视频智能分析能力与安防监控系统EasyCVR平台的视频监控能力，联合打造森林防火风险预警可视化智能监管系统，为森林火灾监测预警、指挥救援和决策支持提供可视化支撑，用科技的力量守护森林安全
67020编辑于 2023-09-21 - 来自专栏我爱计算机视觉
北亚利桑那大学等推出：航拍森林火情检测数据集 FLAME
近日，来自北亚利桑那大学等单位学者公开了一个基于航拍图像的森林火情检测数据集：FLAME ，用于促进森林火灾的监控报警。 在室外环境，尤其是开阔的森林，使用视觉传感器的火情警报是更合理更低成本的方案。 作者： ? 森林火灾是美国代价最大、最致命的自然灾害之一，对数百万公顷的森林资源造成破坏，并威胁到人和动物的生命安全，早期发现并进行报警具有重要的价值。 ，可以帮助消防人员和研究人员制定最佳的火灾管理策略。 另外作者还重点介绍了进行森林火情报警的两个重要问题。 (1) 是否有火情的图像二分类。作者开发了一种人工神经网络(ANN)方法，分类精度达到76%。 ? (2) 精确分割火灾边界的火灾检测。
1.9K20发布于 2021-01-05 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine——GOES卫星是由NOAA运行的地球静止气象卫星，火灾（HSC）产品包含四张图像：一张是火灾掩码形式，另外三张是确定火灾温度、火灾面积和火灾辐射功率的像素值
火灾（HSC）产品包含四张图像：一张是火灾掩码形式，另外三张是确定火灾温度、火灾面积和火灾辐射功率的像素值。 Soc., 98(4), 681-698. doi:10.1175/BAMS-D-15-00230.1 代码： // NOAA GOES-16同域火灾产品的单一时间片。 input data 'burlywood' // Algorithm failure ]}; Map.addLayer(dqf, DQFVis, 'DQF'); // 火灾很小 根据面积对火灾进行缓冲，使其更加突出。
31210编辑于 2024-02-02 - 来自专栏FreeBuf
实战渗透域森林+服务森林
之前在子域中子域中发现存在10.12.10.0/24网段，通过nbtscan发现存在10.12.10.3这台主机
1.7K20发布于 2021-10-11
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