[发明专利]一种森林火灾等级的预测方法及装置

权利要求书

1.一种森林火灾等级的预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测森林；

获取所述待预测森林关于各个火灾影响因素的影响参数；其中，所述火灾影响因素包括气象因素、植被类型因素、地形因素以及人为因素；

通过预先训练得到的针对森林火灾预测的第一线性回归模型以及所述影响参数，计算所述待预测森林的火灾发生概率；所述第一线性回归模型为通过训练数据样本集和标签信息进行模型训练得到的关于所述各个火灾影响因素的权重的模型；

根据所述火灾发生概率确定所述待预测森林的森林火灾等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一线性回归模型通过以下公式表示：

p＝{1+exp[-(ρ₀+ρ₁*MFI+ρ₂*VFI+ρ₃*TFI+ρ₄*HMI)]}^-1

其中，p表示火灾发生概率，MFI表示气象因素的影响参数，VFI表示植被类型因素的影响参数，TFI表示地形因素的影响参数，HMI表示人为因素的影响参数，ρ₀表示第一预设值，ρ₁表示气象因素的权重，ρ₂表示植被类型因素的权重，ρ₃表示地形因素的权重，ρ₄表示人为因素的权重。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述气象因素包括以下至少一项：在指定时间段内，所述待预测森林所在区域的最高气温因子、最低相对湿度因子、累计降雨量因子和最大风速因子；

所述地形因素包括以下至少一项：所述待预测森林所在区域的海拔因子、坡度因子以及坡向因子；

所述人为因素包括：道路缓冲区与所述待预测森林所在区域之间的道路距离因子，和/或，居民缓冲区与所述待预测森林所在区域之间的居民距离因子；所述道路缓冲区为距离所述待预测森林所在区域最近的道路区域，所述居民缓冲区为距离所述待预测森林所在区域最近的居民区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述气象因素包括所述最高气温因子、所述最低相对湿度因子、所述累计降雨量因子和所述最大风速因子的情况下，

所述气象因素的影响参数为将所述最高气温因子对应的温度数据、所述最低相对湿度因子对应的湿度数据、所述累计降雨量因子对应的降雨量数据和所述最大风速因子对应的风速数据，输入至预先训练得到的针对气象预测的第二线性回归模型得到的。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述地形因素包括所述海拔因子、所述坡度因子以及所述坡向因子的情况下，

所述地形因素的影响参数为根据所述海拔因子的第一分值、所述坡度因子的第二分值以及所述坡向因子的第三分值计算得到的；所述第一分值为根据所述海拔因子对应的海拔数据得到的，所述第二分值为根据所述坡度因子对应的坡度数据得到的，所述第三分值为根据所述坡向因子对应的坡向数据得到的。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述人为因素包括所述道路距离因子和所述居民距离因子的情况下，

所述人为因素的影响参数为根据所述道路距离因子对应的第四分值以及所述居民距离因子对应的第五分值计算得到的；所述第四分值为根据所述道路距离因子对应的第一距离数据得到的，所述第五分值为根据所述居民距离因子对应的第二距离数据得到的。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取各个森林的标签信息以及所述标签信息的产生时间；

根据所述产生时间，获取所述标签信息对应的训练数据样本集；所述训练数据样本集包括所述森林关于所述各个火灾影响因素的数据样本；

根据所述训练数据样本集以及所述标签信息进行模型训练得到所述第一线性回归模型。