HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于多传感器数据融合的早期林火识别

作者:赖小龙 于文华 赵燕东 颜小飞林火识别数据融合bp神经网络模糊神经系统支持向量机

摘要:针对我国林火监测现状,为加强近地面监测中的早期林火发现,提出采用多传感器数据融合算法对早期林火进行识别的方法。通过设计林火仿真试验,采集CO2浓度、CO浓度、烟雾浓度与空气温湿度等多传感器数据,并通过初步分析从中选取关键贡献率传感器数据。然后分别采用BP神经网络算法、神经模糊系统算法与支持向量机算法对数据进行识别与分析,并在每个算法中均设置三输入与九输入2种不同输入向量数以进行比较。最后通过定义的识别性能评价参数对识别效果进行比较,得出支持向量机算法在一定范围内能较好地实现对早期林火的识别。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

西北林学院学报

《西北林学院学报》(CN:61-1202/S)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《西北林学院学报》主要刊登林业基础理论、林木育种造林、森林培育与经营、森林资源及其保护、水土保持、防风治沙、园林绿化、森林旅游、经济林栽培、林产化学、林业机械、木林学及木材加工、林业经济及管理、林业法规及战略规划研究、林业史等方面的科技学术论文。

杂志详情