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申请/专利权人：武海涛

摘要：本发明提供了一种集成多源数据的森林火灾风险评估与决策支持系统。该系统通过实时收集气象、地形和植被数据，采用先进的数据融合技术，将不同来源的数据统一处理，形成综合数据模型。利用机器学习算法构建的风险评估模型能够准确预测火灾发生的概率和严重程度。系统进一步应用优化算法，根据评估结果提供个性化的灭火决策支持，包括最优灭火路径和资源分配方案。用户可通过交互式Web界面实时查看火灾风险图和接收决策建议。本发明的系统设计旨在提高森林火灾预防和应对的效率和准确性，为林业管理和消防部门提供强有力的技术支持。

主权项：1.一种森林火灾风险评估与决策支持系统，其特征在于，包括：数据采集模块，集成了高分辨率卫星遥感接收器、地面气象监测站、无人机植被测绘系统、激光雷达LiDAR技术设备和地面传感器网络，用于实时收集气象、地形和植被数据；数据融合处理模块，采用自适应滤波算法、数据校验技术和至少一种数据融合技术如主成分分析或小波变换，实现异常值检测、数据插补和多源数据融合；风险评估模型，基于融合数据利用卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN进行多时相分析和火灾传播模拟，实现动态评估和自我学习调整；决策支持算法，集成遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法，实现多目标优化和实时反馈调整，提供最优资源分配和行动方案；用户界面，提供三维可视化、实时数据监控、风险评估结果展示、决策建议反馈，支持用户自定义参数输入和策略调整，集成多用户协作平台和智能推荐系统；预测预警模块，自动触发预警信号并通过自动通知系统通知相关部门和人员；应急响应模块，提供快速部署和资源调配方案，集成资源优化分配器；综合分析模块，集成历史数据分析、模式识别引擎、案例学习和模拟训练功能，用于存储分析历史火灾数据、识别火灾模式、提供灭火策略训练和评估策略有效性；性能评估模块，用于评估和优化系统性能。所述数据采集模块集成了高分辨率卫星遥感接收器、地面气象监测站、无人机植被测绘系统、激光雷达LiDAR技术设备和地面传感器网络，实时收集关键的气象、地形和植被数据，这些原始数据随后被传输至所述数据融合处理模块，这里采用自适应滤波算法、数据校验技术以及主成分分析或小波变换等数据融合技术，进行异常值检测、数据插补和多源数据融合，确保数据的准确性和可用性，融合后的数据输入至所述风险评估模型，该模型运用卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN进行多时相分析和火灾传播模拟，实现对火灾风险的动态评估和自我学习调整，评估结果进一步被传输至所述决策支持算法模块，这里集成了遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法，进行多目标优化和实时反馈调整，以提供最优的资源分配和行动方案，所述用户界面模块作为系统的前端交互平台，提供三维可视化、实时数据监控、风险评估结果展示和决策建议反馈，它支持用户自定义参数输入和策略调整，并集成了多用户协作平台和智能推荐系统，以增强用户体验和决策的个性化，所述预测预警模块和应急响应模块紧密相连，前者根据风险评估结果自动触发预警信号，后者则提供快速部署和资源调配方案，集成资源优化分配器，确保在火灾发生时能够迅速有效地响应，所述综合分析模块作为系统的学习和自我提升部分，集成了历史数据分析、模式识别引擎、案例学习和模拟训练功能，用于存储分析历史火灾数据、识别火灾模式、提供灭火策略训练和评估策略有效性，所述性能评估模块定期对系统进行评估和优化，确保系统的稳定性和高效性。通过这些模块的紧密协作和智能化连接，系统能够实现对森林火灾风险的全面评估和管理，为森林火灾的预防和应对提供强有力的技术支持。

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百度查询： 武海涛 一种集成多源数据的森林火灾风险评估与决策支持系统