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森林气象站：森林微气候实时感知
森林气象站：森林微气候实时感知【TH-SL10】森林气象站作为森林微气候实时感知的核心设施，通过集成高精度传感器、物联网通信、北斗定位及人工智能技术，能够精准捕捉森林内温度、湿度、光照、风速、降水等微气候要素的动态变化 气体监测：可选配CO₂、CH₄传感器，量化森林碳汇功能。北斗定位与通信高精度定位：利用北斗三号三频信号，实现气象站厘米级定位，确保数据空间归属准确性。 三、典型应用场景森林火灾预防与应急响应火险早期发现：在云南普洱茶园森林中，气象站监测到连续3天相对湿度<30%、风速>5m/s，系统自动提升火险等级至“高风险”，护林员提前清理防火隔离带。 火场态势感知：火灾发生时，气象站持续传输风速风向数据，辅助指挥部制定扑救路线。 碳汇计量与交易森林碳汇核算：在福建南平碳汇林项目中，气象站提供连续5年的CO₂浓度数据，结合生物量模型，验证碳汇量达12万吨/年，支撑碳交易凭证发放。
30210编辑于 2025-08-13 - 来自专栏国标视频云平台
SkeyeVSS森林防火远程监控解决方案
为了降低森林防火的人工成本，全面掌握交通不便、火警不易及时发现的林区的火险火情动态，提升预警效率和火灾发现水平，SkeyeVSS视频安防综合管理平台提供定制化森林防火部署视频安防综合管理系统解决方案，通过在重点林区森林部署视频监控设备 ，利用无线通信技术将视频信息传输至SkeyeVSS系统，实现重点林区森林防火视频监控全覆盖。 对进出林区的人员和车辆进行实时记录，并生成预警信息，发现火情能自动识别并报警，报警信息会实时推送至相关人员，可大幅降低人工巡护和观测瞭望的劳动强度，提升预警效率和火灾发现水平，有效保护人民群众生命财产安全，减少森林资源的损失 图片SkeyeVSS森林防火智能预警解决方案具备以下优势：1）简单易用，无需安装任何插件、监控APP等，森林区域原有设备可接入该系统，从而减少资源消耗，不限制监控视频的观看人数；2）高清视频实时传输，系统支持传输 3）AI智能视频图像分析，系统采用“边缘计算+AI”技术，在前端使用视频监控技术结合智能烟火识别技术，实现森林防火区可视范围内火情的自动扫描、自动识别，一旦发现，就会触发警告；4）云台控制，可自由设置监控设备的观看范围
52720编辑于 2023-04-17 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
智能视频分析烟火识别系统-森林防火
智能视频分析烟火识别系统和无线通信技术已经广泛运用于社会发展的各行各业，如今护林防火也逐渐完成智能化和网络安全管理。现阶段，在我国很多省份林业站已经创建根据无线网络远程控制视频监管的森林防火监控系统。
60930编辑于 2022-09-16 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
TSINGSEE青犀视频AI智能分析网关森林防火智慧监管平台方案
一、方案背景森林是地球上最重要的生态系统之一，对环境、气候、水循环和空气质量具有重要影响。 森林火灾会造成巨大的经济损失，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。保护森林资源和减少火灾刻不容缓。 由于森林地势复杂，人员稀少，管理困难大，发生事故和火灾时不能及时发现处理，需要投入大量的人力物力进行日常巡查监测。 图像智能识别技术等先进技术，结合安防监控EasyCVR视频融合平台，配备了烟雾报警、火灾报警、视频抓拍等算法功能，设备传输数据进行汇聚管理、智能分析、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 3、实时监控旭帆科技TSINGSEE青犀AI智能分析网关，可将各个森林监管区域内部署的摄像头快速、便捷地接入，实现分散视频监控资源的统一汇聚与集中管理，并采用设备树进行分组、分级管理、角色与权限配置等，
47410编辑于 2023-09-08 - 来自专栏应急无线通信系统解决方案
“3+3+3”数字超短波森林防火应急解决方案
基于这些存在的问题进行分析，有效的手段是能够对林区的资源进行大范围、大视野的全天候24小时实时监测，引入一套系统化、个性化的森林防火通信系统解决方案，实现森林防火的智能化、信息化。 QQ截图20200516091458.png 一、解决方案 “3+3+3”数字超短波森林防火应急解决方案，利用双模制式及高灵敏感应式卫星定位技术，内置GIS地理定位、人员定位、巡查信息管理等先进技术 ，结合林业管理的专业知识和林业防火的经验，建立林业防火智能监测预警及应急指挥系统，从而实现林区火点精确定位、火情蔓延趋势推演、扑救指挥的辅助决策、灾后评估等多方面功能，建立森林防火的系统方案，并针对性地解决用户的各种个性化需求 3+3+3总体设计思路 在北峰“3+3+3”数字超短波森林防火应急解决方案当中，每一个区/县就是组成这一张网格化大网的一个单元格，每一个单元格都采用同频同播组网方式。 林区骨干网：向惯通 、I P互联、 可联可拆 ■ 总体设计思路 林区骨干网以网格化为形式 、以行政区 / 县为最小单元格，以固定架设中继基站为主、车载移动中继基站为辅，充分考虑森林扑火部/分队的建制特点
61120发布于 2020-05-19 - 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。
86030编辑于 2023-11-02 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
无人机高空巡查+智能视频监控技术，打造森林防火智慧方案
随着冬季的到来，森林防火的警钟再次敲响，由于森林面积广袤，地形复杂，且人员稀少，一旦发生火灾，人员无法及时发现，稍有疏忽就会酿成不可挽救的大祸。 无人机高空巡查+智能视频监控是一种非常有效的森林防火智慧方案。通过结合无人机技术和智能视频监控系统，可以实现对森林进行全面、及时的监测和预警，提高森林防火的效率和准确性。 一、方案概述无人机高空巡查能够覆盖广阔的森林区域，实时获取森林的状况，并及时发现火灾迹象。无人机配备红外、热成像和高清摄像头，可以在白天和夜晚进行监测，大大提高了监测的全天候性。 二、方案内容1、实时视频监控：将无人机采集的音视频信息实时传输回地面站、指挥中心，管理员可以通过实时高清视频监控了解到森林防火巡视现场的情况。 4、智能检测：无人机拥有快速实时巡察监测能力，可以对车和人无法到达的森林区域进行环境监测和火灾预防。
99910编辑于 2023-12-08 - 来自专栏AI科技
浅析基于AI烟火识别的森林防火风险监测预警系统设计方案
受气象气候条件、地形地势、交通条件、林区通信条件等因素限制，现有的森林防火监测系统落后，以人工地面巡护、瞭望塔高点巡查为主，存在巡护范围有限、巡护效率低等问题；森林防火体系缺乏统一的火险预警监测平台，导致森林防火工作存在全方位实时监控难 森林防火风险预警平台主要由前端感知设备、视频传输网络和森林防火监控中心等组成。 森林防火监控中心部署应用平台服务器、视频智能分析服务器、流媒体处理服务器、存储系统、大屏显示等设备，实现森林防火的可视化监管应用。 ，有利于快速定位火情地点，形成森林防火监测体系的立体化、空间化布局。 四、方案总结森林防火，需应用科学有效的技术手段，如烟火识别、抽烟行为分析等AI智能分析算法，实现森林防火立体感知，通过智能化技术手段自动完成对森林资源的火灾监测和报警，辅助森林防火监测人员完成对森林资源的自动监测
1.1K50编辑于 2023-01-05 - 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 - 来自专栏又见苍岚
孤立森林
孤立森林是一种超脱的异常检测算法，本文记录原理和实现。 这也就是孤立森林的核心思想了。 一个人扒拉可能存在随机性，不大准，那我们找100个人来扒拉，然后将每个人扒拉的次数取的平均，那不就准了，孤立森林，大概也就是这个思想了。 那么从统计意义上来说，相对聚集的点需要分割的次数较多，比较孤立的点需要的分割次数少，孤立森林就是利用分割的次数来度量一个点是聚集的（正常）还是孤立的（异常）。 原理 孤立森林算法具体实现时，需要为样本数据维护一棵棵决策树，每个决策就是在切分特征空间，直到达到了切分次数极限或者所有样本都单独待在一个子空间之内。
1.5K31编辑于 2023-07-20 - 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
监管痛点：1）现有的森林防火监测系统落后，以人工地面巡护、瞭望塔高点巡查为主，存在巡护范围有限、巡护效率低等问题；2）受气象气候条件、地形地势、交通条件、林区通信条件等因素限制，导致森林防火工作存在全方位实时监控难 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。 旭帆科技基于视频监控技术、网络传输技术、GIS地理信息技术、AI图像智能识别技术等先进技术，结合AI算法平台与安防监控系统EasyCVR平台，对森林防火所有前端感知设备的传输数据进行汇聚管理、智能分析、 平台在森林防火场景中的烟火识别AI算法包括以下两种：明火识别：支持识别视频画面中出现的深橘黄色、非半透明色的火焰目标。烟雾识别：支持识别视频画面中出现的团状烟雾。 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
66920编辑于 2023-09-21 - 来自专栏小明的博客
随机森林
然后根据自助样本集生成k个分类树，这k个分类树组成随机森林。 新数据的分类结果按各分类树投票多少形成的分数而定。 特征选择 随机森林具有准确率高、鲁棒性好、易于使用等优点，这使得它成为了目前最流行的机器学习算法之一。 随机森林提供了两种特征选择的方法：mean decrease impurity和mean decrease accuracy。 对于一个决策树森林来说，可以算出每个特征平均减少了多少不纯度，并把它平均减少的不纯度作为特征选择的值。这也是所谓的随机森林模型中特征的重要性排序。 需要注意的一点是，关联特征的打分存在不稳定的现象，这不仅仅是随机森林特有的，大多数基于模型的特征选择方法都存在这个问题。
1.2K20编辑于 2022-09-06 - 来自专栏懂点编程的数据分析师
随机森林
随机森林简述 随机森林是一种以决策树为基分类器的集成算法，通过组合多棵独立的决策树后根据投票或取均值的方式得到最终预测结果的机器学习方法，往往比单棵树具有更高的准确率和更强的稳定性。 基分类器的生成 随机森林本质上是一种集成算法，由众多的基分类器组成。其中组成随机森林的基分类器是CART树，各棵决策树独立生成且完全分裂，既可以解决分类问题又可以解决回归问题。 假设随机森林中，共有 ? 棵数用到该特征，则整个森林中整个特征的重要性为: ? 最后把所有求得的 ? 个特征重要性评分进行归一化处理就得到重要性的评分： ? 假设随机森林中有 ? 棵树,那么对于特征 ? 的重要性为 ? 。 ，无法追溯分类结果如何产生 由于算法本身的复杂性，随机森林建模速度较慢，在集成算法中也明显慢于XGBoost等其他算法 随着随机森林中决策树个数增多，训练时需要更多的时间和空间 Reference [1
1.6K30发布于 2020-06-09 - 来自专栏kali blog
利用esp8266做气象站
库下载： Arduinojson.h Oled库 将库下载后放到Arduino的libraries目录下 代码
51630编辑于 2021-12-17 - 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
监管痛点：1）现有的森林防火监测系统落后，以人工地面巡护、瞭望塔高点巡查为主，存在巡护范围有限、巡护效率低等问题；2）受气象气候条件、地形地势、交通条件、林区通信条件等因素限制，导致森林防火工作存在全方位实时监控难 二、方案介绍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。 旭帆科技基于视频监控技术、网络传输技术、GIS地理信息技术、AI图像智能识别技术等先进技术，结合AI算法平台与安防监控系统EasyCVR平台，对森林防火所有前端感知设备的传输数据进行汇聚管理、智能分析、 平台在森林防火场景中的烟火识别AI算法包括以下两种：明火识别：支持识别视频画面中出现的深橘黄色、非半透明色的火焰目标。烟雾识别：支持识别视频画面中出现的团状烟雾。 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
1.8K20编辑于 2023-09-21 - 来自专栏大数据和机器学习
随机森林
定义 随机森林算法的思想就是通过集成学习和随机的方式将多棵树集成的一种算法，通过多棵树对数据集进行学习训练最后投票选举出最佳的一个最终的输出。这里每一棵树是一颗决策树，也叫作一个分类器。 还有一点就是随机森林中不像决策树中那样每次选择一个最大特征最为划分下一个子节点的走向。 构建决策树，有了采集的样本集就可以采用一般决策树的构建方法的得到一颗分类的决策树。 优缺点： 优点： 它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择； 由于随机选择样本导致的每次学习决策树使用不同训练集，所以可以一定程度上避免过拟合； 缺点： 随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟合 ； 对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的
1.2K70发布于 2019-08-30 - 来自专栏智慧气象
机械式小型气象站：长期稳定固定于野外恶劣环境
机械式小型气象站的特点（一）机械结构优势坚固耐用：机械式小型气象站通常采用高强度、耐腐蚀的金属材料制造，如不锈钢、铝合金等。 无电子元件依赖（部分关键结构）：与电子式气象站相比，机械式气象站的一些核心测量部件采用纯机械原理工作，不依赖电子元件。这使得它在面对电磁干扰、电力供应不稳定等野外常见问题时，依然能够正常工作。 机械式小型气象站的小型化设计使其能够适应各种狭小的安装空间，如山顶、森林边缘、农田角落等，不会对周围环境造成过多的干扰。 例如，气象站的传感器接口、电缆连接处等都采用了严格的防水密封设计。防尘密封：除了防水，防尘也是野外气象站需要考虑的重要因素。 为了确保机械式气象站在不同温度下都能正常工作，需要选择合适的材料。
31410编辑于 2025-08-07 - 来自专栏章鱼carl的专栏
随机森林
尽管决策树有剪枝等等方法，随机森林算法的出现能够较好地解决过度拟合问题，解决决策树泛化能力弱的缺点。 随机森林实际上是一种特殊的bagging方法，它将决策树用作bagging中的模型。 随机森林的方法由于有了bagging，也就是集成的思想在，实际上相当于对于样本和特征都进行了采样，所以可以避免过拟合。 随机森林中基学习器的多样性不仅来自样本扰动，还来自属性扰动，使得最终集成的泛化性能可通过个体学习器之间差异度的增加而进一步提升。 最终随机森林的偏差可能会轻微增大，但是由于平均了几个不相关的树的结果，降低了方差，导致最终模型的整体性能更好。
75610编辑于 2022-03-31 - 来自专栏机器学习原理
机器学习（12）——随机森林集成学习随机森林
随机森林 随机森林是在 Bagging策略的基础上进行修改后的一种算法。那随机森林具体如何构建呢？ ，所谓的随机森林，重点要理解“随机”这两个关键字，表现为以下两个方面： （1）数据的随机性化 （2）待选特征的随机化 使得随机森林中的决策树都能够彼此不同，提升系统的多样性，从而提升分类性能。 数据的随机化：使得随机森林中的决策树更普遍化一点，适合更多的场景。 ，那么随机森林的分类结果就是A类。 右边是一个随机森林中的子树的特征选取过程。
3.1K60发布于 2018-04-27 - 来自专栏安义技术分享
随机森林（RF）
如果不是有放回的抽样，那么每棵树的训练样本都是不同的，都是没有交集的，这样每棵树都是“有偏的”，都是绝对“片面的”（当然这样说可能不对），也就是说每棵树训练出来都是有很大的差异的；而随机森林最后分类取决于多棵树 第四步：按照步骤1~3建立大量的决策树，这样就构成了随机森林了。剪枝剪枝则是为了增加模型的泛化能力，防止过拟合。考虑决策树的复杂对，对已生成的决策树进行简化，简化的过程称为剪枝。 使用随机森林法（RF）计算各指标的权重，相关代码如下：# -*- coding:utf-8 -*-# @author:Ye Zhoubing# @datetime:2024/7/19 10:30# @software : PyCharm"""随机森林法计算各指标权重"""# 利用sklearn库求各指标的权重# 数据文件应该时纯数据，没有表头，表头在下面的df.columns处按列顺序定义import pandas
60010编辑于 2024-08-20
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