面向火灾检测与森林碳评估的边缘—云一体化物联网弹性灾害防治框架

为何监测森林至关重要

随着热浪和超级火灾愈发常见，森林陷入一种危险循环：更热、更干的条件增加了火灾发生的可能性，而火灾又释放大量碳，进一步加剧变暖。本文介绍了一个经过实地测试的实用系统，结合传感器网络、小型计算机和卫星来及早发现林火、实时指引消防人员，并测量火后森林的碳储量损失。这展示了数字工具如何帮助保护地方社区与全球气候。

在火焰蔓延前识别隐忧

核心思想是把森林当作一个接受持续体检的“病人”。在地面上，团队布置了气象站、空气质量传感器、光学摄像机和热成像仪。这些设备监测温度、湿度、风、烟雾、气体和可能预示火灾的热点。放置在传感器附近的小型低功耗计算设备在本地分析摄像图像，使用模式识别软件识别火焰、烟雾，甚至现场人员。通过将摄像头看到的内容与本地气象和空气数据进行比对，系统能减少误报，例如将雾气误判为烟雾。

从偏远山坡到数字神经中枢

所有这些信息必须快速传输才能发挥作用。系统根据各站点可用条件，通过 Wi‑Fi、有线互联网或 4G 蜂窝网络发送数据和图像。一层灵活的电源方案保证设备持续运行：户外站点主要依靠太阳能电池板和电池，而室内或路侧单元可以接入电网，并配备短期电池备份。在云端，研究人员使用标准数据库与仪表盘工具，将原始数值流和图像转化为可在网页浏览器中查看的实时图表、地图和摄像头视图。当危险上升时，警报和快照会直接推送到手机和消息应用，使应对人员能在数秒内采取行动。

将卫星纳入视野

该系统不仅监测火焰，还观察更大范围景观的变化。研究团队利用近地轨道卫星影像，这些影像在可见光之外的多个波段捕捉森林信息。通过追踪火前火后反射光的变化，可以估算植被干燥程度、实际燃烧范围以及烧伤强度。在 2024 年台湾中部的一起野火案例中，卫星反映的绿度和含水量指标在事件后显著下降，烧伤严重度图显示约 11.6 公顷受影响，与官方报告高度吻合。这些卫星工具同样有助于估算当地森林的碳储量及火灾可能释放的碳量。

系统在实地的表现如何

为验证方法，团队在南投县的一座山地站点部署了完整设备。其图像识别模型经过调整，可在 Jetson Nano、Raspberry Pi 等小型设备上运行，在测试图像中对火焰和烟雾的平均精确度约为 85%，对场景中人员的识别精度相近。一款低成本热成像相机经实验室校准后，温度测量的平均误差低于 0.5%。太阳能供电的气象站即便在遮阴潮湿条件下也能连续运行一周。用户端的网页门户汇集了实时传感器读数、现场视频和展示植被趋势与历月火险地图的动态卫星视图。

这对森林与气候意味着什么

用通俗的话说，这项工作表明，地面传感器、边缘计算、移动网络与卫星的可负担组合能够像森林的早期预警与健康追踪系统。它可发现高风险状况、更快确认真实火情、指导派遣消防队伍，并在事后衡量土地与碳储的损害程度。尽管目前结果来自单一地区，需要更广泛的测试，但这一框架指向在偏远地区实现更智能、更具弹性的火灾管理——帮助社区更快应对危险，同时尽量保护关键的森林碳汇。

引用: Chen, LH., Kolhe, S.S., Hu, J. et al. An integrated edge–cloud IoT framework for resilient disaster prevention in fire detection and forest carbon assessment. Sci Rep 16, 12814 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43053-2

关键词: 野火监测, 森林碳, 物联网, 卫星遥感, 边缘计算