探寻林火治理新途径，助力绿色健康长发展

理论是实践的眼睛，实践是思想的真理。

2024年7月11日至28日，我们启动了以“林火治理与生态保护”为核心的暑期社会实践活动，深入探索绿色发展精神在当代社会的具体实现途径。这一活动不仅是对理论知识的现场验证，更是对我们推行绿色健康可持续发展承诺的积极实践。在这段集中的学习与实践期间，我们深刻洞察了森林火灾对生态环境的严峻影响，并积极探索了运用前沿科技进行林火预防和控制的创新路径。此次探索不仅拓展了我们对生态保护的认识，也坚定了我们在构建现代生态文明中的责任与使命。

一、查阅资料：初步认识林火治理

在当今全球气候变化和环境污染加剧的背景下，森林火灾已成为威胁生态安全和社会经济发展的重要灾害。森林火灾不仅具有突发性强、破坏性大、危险性高、处置困难等特点，一旦发生，不仅会造成重大经济与社会损失，而且会对地球的生态环境带来不可逆的损害。因此，准确及时识别并上报森林火灾，对于减少火灾损失、保护生态环境具有重要意义。

为了应对这一严峻挑战，我们的团队开展了深入的资料查阅和研究工作。我们系统地查阅了国内外有关森林火灾监测和预防的文献，分析了各种技术手段的优势和不足。通过这些研究，我们了解到，传统的监测方法如人工巡查和地面监控存在着效率低下、覆盖范围有限和反应速度慢等问题，而先进的深度学习技术在图像识别和分割领域具有显著的性能优势，能够提供更高效和精准的解决方案。

  图1.团队为训练模型收集的数据集 (实践队员供图)

图2.团队收集的无林火的图像数据示例 (实践队员供图)

图3.团队收集的存在林火的图像数据示例 (实践队员供图)

二、模型建立：深度学习技术应用

在充分了解相关领域的前沿技术和实践经验后，我们决定利用当前先进的深度学习模型，开发一款集成了数据上传与分析、知识宣传、紧急报警功能的林火监测与预防小程序。为此，我们选择了MobileNetV3、DeepLabv3+和YOLOv8三种模型，分别用于不同的技术环节。

MobileNetV3是一种轻量化的神经网络，具有较高的计算效率和较低的模型参数量，非常适合在移动设备上运行。我们利用MobileNetV3来处理用户上传的山林图片或视频，实现快速的初步检测。DeepLabv3+是一种基于深度卷积神经网络的图像分割模型，能够实现像素级别的高精度分割和标注，我们利用其对疑似火灾区域进行精细分割，提高识别准确率。YOLOv8则是最新的目标检测模型，具有极高的检测速度和准确度，非常适合实时林火检测。通过结合这些先进的模型，我们希望能够开发出一个高效、准确、适应性强的林火识别系统。

在模型开发过程中，我们团队分工明确，紧密合作。大数据专业的同学负责数据收集和预处理，确保训练数据的质量和多样性。网络工程专业的同学则负责模型的搭建和优化，通过不断的实验和调整，提升模型的性能。最后，我们将模型集成到小程序中，确保系统的稳定性和易用性。

图4.团队成员正在进行项目开发 (实践队员供图)

  图5.团队成员正在攥写实践报告 (实践队员供图)

图6.团队第一次线上会议召开，明确项目分工以及工作安排 (实践队员供图)

图7.团队成员通过线上会议，探讨项目的实现细节和方向 (实践队员供图)

三、实地使用：分析验证实验数据

为了验证模型的实际效果，我们团队于2024年7月24日至28日在四川省某森林火灾高发区进行了实地测试。在此期间，我们在5个不同区域安装了无人机和固定监控设备，选择了包括晴朗、多云和雨天在内的不同天气条件，以及小型、中型和大型的不同火灾规模进行模拟，测试了包括针叶林、阔叶林和混交林在内的多种植被类型。系统在15次测试中成功识别火源点14次，达到了93.3%的高准确率，平均误报率为2.1%，漏报率为4.7%。最快的响应时间为45秒，平均响应时间为1.8分钟，最慢的响应时间记录为3.2分钟。特别是在雨天条件下，虽然准确率一度下降至88%，但经过参数调整后提升至92%。

图8.团队开发的小程序的登录界面 (实践队员供图)

图9.团队开发的小程序的用户信息界面 (实践队员供图)

图10.团队开发的小程序的林火知识科普界面 (实践队员供图)

图11.团队开发的小程序的积分兑换界面 (实践队员供图)

图12.团队开发的小程序的图像识别上传界面 (实践队员供图)

我们通过小程序的积分奖励机制吸引了超过600名用户上传山林图片或视频，从而扩充了我们的数据库。这些用户上传的数据中，约10%被标注为高价值数据，用于模型的训练和验证。小程序中的森林火灾预防知识宣传页面浏览量超过5000次，有效地提升了用户的防火意识和应对能力。

总的来说，这次实地测试不仅验证了我们模型的准确性和可靠性，还通过实际操作进一步优化了系统的响应速度和适应性。我们收集的1.2TB图像和视频数据对模型的迭代改进非常关键，使得系统在复杂环境下的性能得到显著提升，为森林火灾的监测和预防提供了一套完整高效的技术解决方案。

随着这次暑期实践的圆满结束，我们不仅收获了关于林火治理与生态保护的深刻洞见，更在这一过程中坚定了对绿色发展精神的信仰。通过实际操作与现场应用，我们深感责任的重大与挑战的艰巨，但同时也体会到了在绿色发展道路上前行的必要性和紧迫性。

在未来的日子里，我们将继续秉承这次实践中学到的宝贵经验和理念，不断探索和推广更多高效、可持续的环保技术。我们相信，每一步小小的努力，都将为地球的绿色未来添砖加瓦。让我们携手同行，为实现更加繁荣的生态文明共同努力，以行动和智慧守护我们共有的绿色家园。