探尋林火治理新途徑，助力綠色健康長發展

理論是實踐的眼睛，實踐是思想的真理。

2024年7月11日至28日，我們啟動了以“林火治理與生態保護”為核心的暑期社會實踐活動，深入探索綠色發展精神在當代社會的具體實現途徑。這一活動不僅是對理論知識的現場驗證，更是對我們推行綠色健康可持續發展承諾的積極實踐。在這段集中的學習與實踐期間，我們深刻洞察了森林火災對生態環境的嚴峻影響，并積極探索了運用前沿科技進行林火預防和控制的創新路徑。此次探索不僅拓展了我們對生態保護的認識，也堅定了我們在構建現代生態文明中的責任與使命。

一、查閱資料：初步認識林火治理

在當今全球氣候變化和環境污染加劇的背景下，森林火災已成為威脅生態安全和社會經濟發展的重要災害。森林火災不僅具有突發性強、破壞性大、危險性高、處置困難等特點，一旦發生，不僅會造成重大經濟與社會損失，而且會對地球的生態環境帶來不可逆的損害。因此，準確及時識別并上報森林火災，對于減少火災損失、保護生態環境具有重要意義。

為了應對這一嚴峻挑戰，我們的團隊開展了深入的資料查閱和研究工作。我們系統地查閱了國內外有關森林火災監測和預防的文獻，分析了各種技術手段的優勢和不足。通過這些研究，我們了解到，傳統的監測方法如人工巡查和地面監控存在著效率低下、覆蓋范圍有限和反應速度慢等問題，而先進的深度學習技術在圖像識別和分割領域具有顯著的性能優勢，能夠提供更高效和精準的解決方案。

  圖1.團隊為訓練模型收集的數據集 (實踐隊員供圖)

圖2.團隊收集的無林火的圖像數據示例 (實踐隊員供圖)

圖3.團隊收集的存在林火的圖像數據示例 (實踐隊員供圖)

二、模型建立：深度學習技術應用

在充分了解相關領域的前沿技術和實踐經驗后，我們決定利用當前先進的深度學習模型，開發一款集成了數據上傳與分析、知識宣傳、緊急報警功能的林火監測與預防小程序。為此，我們選擇了MobileNetV3、DeepLabv3+和YOLOv8三種模型，分別用于不同的技術環節。

MobileNetV3是一種輕量化的神經網絡，具有較高的計算效率和較低的模型參數量，非常適合在移動設備上運行。我們利用MobileNetV3來處理用戶上傳的山林圖片或視頻，實現快速的初步檢測。DeepLabv3+是一種基于深度卷積神經網絡的圖像分割模型，能夠實現像素級別的高精度分割和標注，我們利用其對疑似火災區域進行精細分割，提高識別準確率。YOLOv8則是最新的目標檢測模型，具有極高的檢測速度和準確度，非常適合實時林火檢測。通過結合這些先進的模型，我們希望能夠開發出一個高效、準確、適應性強的林火識別系統。

在模型開發過程中，我們團隊分工明確，緊密合作。大數據專業的同學負責數據收集和預處理，確保訓練數據的質量和多樣性。網絡工程專業的同學則負責模型的搭建和優化，通過不斷的實驗和調整，提升模型的性能。最后，我們將模型集成到小程序中，確保系統的穩定性和易用性。

圖4.團隊成員正在進行項目開發 (實踐隊員供圖)

  圖5.團隊成員正在攥寫實踐報告 (實踐隊員供圖)

圖6.團隊第一次線上會議召開，明確項目分工以及工作安排 (實踐隊員供圖)

圖7.團隊成員通過線上會議，探討項目的實現細節和方向 (實踐隊員供圖)

三、實地使用：分析驗證實驗數據

為了驗證模型的實際效果，我們團隊于2024年7月24日至28日在四川省某森林火災高發區進行了實地測試。在此期間，我們在5個不同區域安裝了無人機和固定監控設備，選擇了包括晴朗、多云和雨天在內的不同天氣條件，以及小型、中型和大型的不同火災規模進行模擬，測試了包括針葉林、闊葉林和混交林在內的多種植被類型。系統在15次測試中成功識別火源點14次，達到了93.3%的高準確率，平均誤報率為2.1%，漏報率為4.7%。最快的響應時間為45秒，平均響應時間為1.8分鐘，最慢的響應時間記錄為3.2分鐘。特別是在雨天條件下，雖然準確率一度下降至88%，但經過參數調整后提升至92%。

圖8.團隊開發的小程序的登錄界面 (實踐隊員供圖)

圖9.團隊開發的小程序的用戶信息界面 (實踐隊員供圖)

圖10.團隊開發的小程序的林火知識科普界面 (實踐隊員供圖)

圖11.團隊開發的小程序的積分兌換界面 (實踐隊員供圖)

圖12.團隊開發的小程序的圖像識別上傳界面 (實踐隊員供圖)

我們通過小程序的積分獎勵機制吸引了超過600名用戶上傳山林圖片或視頻，從而擴充了我們的數據庫。這些用戶上傳的數據中，約10%被標注為高價值數據，用于模型的訓練和驗證。小程序中的森林火災預防知識宣傳頁面瀏覽量超過5000次，有效地提升了用戶的防火意識和應對能力。

總的來說，這次實地測試不僅驗證了我們模型的準確性和可靠性，還通過實際操作進一步優化了系統的響應速度和適應性。我們收集的1.2TB圖像和視頻數據對模型的迭代改進非常關鍵，使得系統在復雜環境下的性能得到顯著提升，為森林火災的監測和預防提供了一套完整高效的技術解決方案。

隨著這次暑期實踐的圓滿結束，我們不僅收獲了關于林火治理與生態保護的深刻洞見，更在這一過程中堅定了對綠色發展精神的信仰。通過實際操作與現場應用，我們深感責任的重大與挑戰的艱巨，但同時也體會到了在綠色發展道路上前行的必要性和緊迫性。

在未來的日子里，我們將繼續秉承這次實踐中學到的寶貴經驗和理念，不斷探索和推廣更多高效、可持續的環保技術。我們相信，每一步小小的努力，都將為地球的綠色未來添磚加瓦。讓我們攜手同行，為實現更加繁榮的生態文明共同努力，以行動和智慧守護我們共有的綠色家園。