В условиях усиления глобального изменения климата и увеличения частоты экстремальных погодных явлений частота и интенсивность лесных пожаров продолжают расти. Традиционные ручные патрули, наблюдение с наблюдательных вышек и наземные модели реагирования на чрезвычайные ситуации уже недостаточны для решения все более сложных проблем, связанных с пожарами. На этом фоне массовая закупка новых дронов стала ключевым звеном в модернизации системы предотвращения лесных пожаров.
Современные беспилотники для предотвращения лесных пожаров оснащены камерами высокого разрешения в видимом диапазоне, инфракрасными тепловизорами, мультиспектральными датчиками и высокоточными модулями позиционирования, обладая мощными возможностями восприятия окружающей среды. Они могут автономно летать по сложной местности, проникать сквозь дым для выявления очагов возгорания с высокой температурой и заблаговременно обнаруживать потенциальные источники пожара. По сравнению с традиционными методами патрулирования, беспилотники могут охватывать территорию в десятки раз большую и не подвержены влиянию географических препятствий, таких как горы и густые леса.
Приобретение одного дрона часто сопряжено с такими проблемами, как высокая цена за единицу, высокие затраты на техническое обслуживание и фрагментарное управление. Однако, благодаря стратегиям оптовых закупок, предприятия или лесохозяйственные ведомства могут значительно снизить себестоимость единицы продукции и получить индивидуальные скидки и долгосрочную техническую поддержку от производителей. Одновременно централизованные закупки способствуют созданию единой системы управления эксплуатацией и техническим обслуживанием, обеспечивая совместное использование батарей, централизованную настройку зарядных станций и интеграцию платформ планирования полетов. Масштабное развертывание также может способствовать созданию стандартизированных оперативных процедур, таких как разработка единых маршрутов полетов, спецификаций сбора данных и протоколов реагирования на чрезвычайные ситуации, тем самым формируя воспроизводимую и масштабируемую модель операций по предотвращению лесных пожаров.
При реализации массового развертывания следует избегать подхода ?один размер подходит всем? при выборе дронов.
Простое наличие большого количества БПЛА недостаточно для обеспечения эффективного предотвращения и контроля пожаров; ключ к успеху заключается в возможностях обработки данных. Внедрение алгоритмов распознавания изображений на основе искусственного интеллекта позволяет системе автоматически определять типичные характеристики пожара, такие как дым, пламя и аномальные изменения температуры, а также комбинировать исторические метеорологические данные, слои типов растительности и модели направления ветра для моделирования распространения пожара и оценки уровня риска.
В последние годы государство последовательно издавало такие программные документы, как ?Руководящие указания по содействию развитию интеллектуального лесного хозяйства? и ?План действий в чрезвычайных ситуациях при лесных и пастбищных пожарах?, прямо поощряя применение дронов для предотвращения лесных пожаров. Многие регионы включили патрулирование дронами в свои ежегодные бюджеты на предотвращение стихийных бедствий, а в некоторых районах пилотируется механизм связи ?дроны + кодекс предотвращения пожаров?. В будущем крайне важно ускорить разработку единых отраслевых стандартов, таких как стандарты полетов дронов, спецификации форматов данных и безопасные процедуры эксплуатации, чтобы способствовать переходу от ?спонтанного исследования? к ?упорядоченной стандартизации?, обеспечивая институциональные гарантии для широкомасштабного развертывания в масштабах всей страны. ** Типичный пример: Практическая эффективность применения кластеров дронов в лесном районе определенной провинции ** На примере ключевого лесного района на юго-западе Китая, в течение трех лет было завершено серийное развертывание 120 дронов, создав сеть воздушного патрулирования, охватывающую 18 ключевых охраняемых территорий. Летом 2023 года система успешно обнаружила начальный очаг возгорания, скрытый в кустарнике, в 4:00 утра. Благодаря своевременному реагированию пожар был локализован в пределах 0,3 гектара, что позволило избежать значительных экологических потерь. Этот пример демонстрирует, что крупномасштабное развертывание дронов не только повышает чувствительность системы раннего предупреждения, но и подтверждает ее надежность и эффективность при выполнении задач в сложных условиях в практических приложениях. **Перспективы на будущее: к новой парадигме ?цифрового предотвращения лесных пожаров? ** С развитием экономики, ориентированной на малые высоты, и продвижением реформы управления воздушным пространством, дроны будут играть все более важную роль в предотвращении лесных пожаров. В будущем технология цифровых двойников может быть дополнительно интегрирована для создания виртуальных лесных сред и моделирования развития пожара; технология блокчейн может использоваться для обеспечения неизменности данных и повышения прозрачности принятия решений; а также могут быть исследованы дроны на водородном топливе для достижения сверхдлительной продолжительности полета, преодолевая существующие ограничения по энергопотреблению. От ?пилотируемого управления? к ?беспилотному управлению?, от ?пассивного реагирования? к ?проактивному предотвращению? — массовая закупка новых дронов выводит предотвращение лесных пожаров в новую эру интеллектуальности, систематизации и устойчивости.
Рекомендации по смежным темам
Лесные беспилотные летательные аппараты: со···
