融媒中心讯/近日，福州大学物理与信息工程学院数字媒体技术系李建微研究员团队（万佳莉，通信与信息系统硕士研究生）、东北林业大学林学院孙龙院长团队（胡同欣副教授、李兴东副教授）与英国Ulster大学Huiru Zheng教授团队合作，在摄影测量与遥感领域的国际顶级期刊《ISPRS摄影测量和遥感杂志》（ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，中科院一区Top，影响因子：11.8）上在线发表了研究成果《无人机视角下可见光图像野火焰区的智能分割及火线的解译》（Intelligent segmentation of wildfire region and interpretation of fire front in visible light images from the viewpoint of an unmanned aerial vehicle, UAV）。该成果以福州大学为第一署名单位，李建微研究员为第一作者，李建微研究员和孙龙教授为共同通讯作者。

全球变暖导致野火频发，如何高效、快速、自动地获取火场实况火线信息，一直是困扰野火扑救的难题。解决这一问题对于森林火灾的应急扑救和损失减少具有重要意义。基于计算机视觉技术，本文提出了一种从无人机视角对可见光图像中的野火焰区进行智能分割与火线解析的新方法。该方法对YOLOv7-tiny模型进行了改进，结合通道和空间注意力机制的CBAM模块，增强了模型对野火特征的关注能力，提高了分割精度。通过在黑龙江哈尔滨市尚志市东北林业大学帽儿山实验林场老山实验站西山草塘沟开展点烧实验，针对获取的真实火场图像序列数据进行边界追踪和火线解析，验证了该方法的优越性。此外，利用澳大利亚新南威尔士州南部的两场公共实验数据对方法的鲁棒性进行了测试。

实验结果表明，与现有方法相比，该方法的检测精度和分割精度分别提高了3.8%和3.6%，平均分割帧率达到64.72Hz（显著高于30Hz），填补了可见光图像下火场实况火线自动提取的空白。该成果还可应用于动态数据驱动下的林火蔓延模型优化及火场数字孪生构建。

从无人机视角对可见光图像中的野火焰区进行智能分割与火线解析的方法

该研究是一项跨校国际合作研究的典型，得到了“十四五”国家重点研究计划项目、国家自然科学基金、福建省自然科学基金以及中国博士后科学基金的支持。

2024年，福州大学森林火灾智能防控研究小组的其他成果已在《国际野火杂志》、《环境污染研究》、《火灾》等国际权威森林火灾相关期刊上发表，并以福州大学为第一完成单位，获得福建省科技进步二等奖和中国安全生产协会科技进步二等奖。（李建微）

文章获取地址：https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2024.12.025