省森林防火应急指挥系统

  1. 森林防火形势严峻

我国森林防火形势十分严峻,森林火灾具有季节性强、发现难、成灾迅速等特点,且扑救难度大、影响范围广、造成的损失重。因此,构建森林防火应急指挥系统显得尤为重要。

  1. 系统建设模式与架构

森林防火应急指挥系统采用大智慧、大融合的体系架构,遵循林业信息化“四横两纵”的总体架构,依据防火业务本身特点进行构建。系统包括基础层、数据层、集成与服务层等多个层次,实现全面感知、可靠传递、智能处理。

  1. 智能监测预警系统

智能监测预警系统是森林防火应急指挥系统的核心之一。系统通过气象火险预测、预报监测站视频图像智能识别、卫星火灾热点预警以及人工接警等多种手段,实现火情的及时发现和预警。同时,系统还能够利用3DGIS三维地理信息系统,精确定位火点位置。

  1. 应急预案管理系统

应急预案管理系统是森林防火应急指挥系统的另一个重要组成部分。系统包括预案输出、预案部署、动态推演等多个功能,能够根据火情实际情况,快速生成科学合理的应急预案。此外,系统还具备防火知识管理功能,为防火工作提供有力支持。

  1. 应急指挥管理系统

应急指挥管理系统实现音视频一体化管理,支持异步定位、同步播放时间点整合等功能。系统能够整合单兵、前端监控等多种资源,实现音视频数字化传输和网络化系统集成化管理。同时,系统还支持ACL权限控制,确保信息安全。

  1. 联动指挥与信息共享

森林防火应急指挥系统支持一体化联动指挥,能够实现火场信息、物质信息、单兵信息、指令信息、疏散信息等多种信息的实时共享和交互。这大大提高了应急响应速度和协调效率,为科学决策提供有力支持。

  1. 系统与其他专业应急系统交互

森林防火应急指挥系统通过适配器与其他专业应急系统进行信息交互,如单兵设备、通讯设备、视频设备、计算机设备等。同时,系统还能够与森林武警、军分区、公安、120、应急办、民政、交通等部门进行信息共享和协同作战,形成强大的应急合力。

  1. 系统应用价值

森林防火应急指挥系统的应用价值主要体现在以下几个方面:一是能够打早、打小、打了,有效减少火灾发生的次数与频率;二是能够转变工作方式,从被动式应急转变为主动预防;三是能够提高管理效益,减少信息重复采集、节省人力成本、提高信息利用率和时效性;四是能够直接降低建设成本,为省市级部门防火规划与建设提供强大的指导作用与数据支撑。

  1. 系统建设阶段与流程

森林防火应急指挥系统的建设需要经历多个阶段,包括编制《森林防火应急指挥系统建设规范大纲》、系统基础平台搭建、数据库建设、GIS平台建设、系统资源管理系统、智能监控系统、应急预案管理系统、应急指挥管理系统建设等。每个阶段都需要严格按照规范进行,确保系统建设的顺利进行和最终效果。

  1. 未来展望

随着科技的不断进步和森林防火工作的不断深入,森林防火应急指挥系统将会得到更加广泛的应用和发展。未来,系统将会更加智能化、网络化、集成化,为森林防火工作提供更加全面、高效、智能的支持和保障。同时,我们也需要不断探索和创新,不断完善和优化系统功能和性能,为森林防火事业做出更大的贡献。

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

图片

  


文件下载地址:https://download.csdn.net/download/llooyyuu/89705889


本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/67952.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

drawDB docker部属

docker pull xinsodev/drawdb docker run --name some-drawdb -p 3000:80 -d xinsodev/drawdb浏览器访问:http://192.168.31.135:3000/

C++ STL map和set的使用

序列式容器和关联式容器 想必大家已经接触过一些容器如:list,vector,deque,array,forward_list,string等,这些容器统称为系列容器。因为逻辑结构为线性的,两个位置的存储的值一般是…

26、【OS】【Nuttx】用cmake构建工程

背景 之前wiki 14、【OS】【Nuttx】Nsh中运行第一个程序 都是用 make 构建,准备切换 cmake 进行构建,方便后续扩展开发 Nuttx cmake 适配 nuttx项目路径下输入 make distclean,清除之前工程配置 adminpcadminpc:~/nuttx_pdt/nuttx$ make …

spring boot解决swagger中的v2/api-docs泄露漏洞

在配置文件中添加以下配置 #解决/v2/api-docs泄露漏洞 springfox:documentation:swagger-ui:enabled: falseauto-startup: false 处理前: 处理后:

LayaAir3.2来了:性能大幅提升、一键发布安装包、支持WebGPU、3D导航寻路、升级为真正的全平台引擎

前言 LayaAir3的每一个分支版本都是一次较大的提升,在3.1彻底完善了引擎生态结构之后,本次的3.2会重点完善全平台发布相关的种种能力,例如,除原有的安卓与iOS系统外,还支持Windows系统、Linux系统、鸿蒙Next系统&#…

AI多模态技术介绍:视觉语言模型(VLMs)指南

本文作者:AIGCmagic社区 刘一手 AI多模态全栈学习路线 在本文中,我们将探讨用于开发视觉语言模型(Vision Language Models,以下简称VLMs)的架构、评估策略和主流数据集,以及该领域的关键挑战和未来趋势。通…

uniapp区域滚动——上划进行分页加载数据(详细教程)

##标题 用来总结和学习,便于自己查找 文章目录 一、为什么scroll-view?          1.1 区域滚动页面滚动?          1.2 代码? 二、分页功能?          2.1 如何实现&#xff…

【大数据】Apache Superset:可视化开源架构

Apache Superset是什么 Apache Superset 是一个开源的现代化数据可视化和数据探索平台,主要用于帮助用户以交互式的方式分析和展示数据。有不少丰富的可视化组件,可以将数据从多种数据源(如 SQL 数据库、数据仓库、NoSQL 数据库等&#xff0…

反射的底层实现原理?

Java 反射机制详解 目录 什么是反射?反射的应用反射的实现反射的底层实现原理反射的优缺点分析 一、什么是反射? 反射是 Java 编程语言中的一个强大特性,它允许程序在运行期间动态获取类和操纵类。通过反射机制,可以在运行时动…

【技术支持】安卓无线adb调试连接方式

Android 10 及更低版本,需要借助 USB 手机和电脑需连接在同一 WiFi 下;手机开启开发者选项和 USB 调试模式,并通过 USB 连接电脑(即adb devices可以查看到手机);设置手机的监听adb tcpip 5555;拔掉 USB 线…

《框架程序设计》期末复习

目录 Maven 简介 工作机制(★) 依赖配置(★) Maven命令 MyBatis 入门 单参数查询(★) 多参数查询(★★★) 自定义映射关系(★★★) 基本增删改查操…

于交错的路径间:分支结构与逻辑判断的思维协奏

大家好啊,我是小象٩(๑ω๑)۶ 我的博客:Xiao Xiangζั͡ޓއއ 很高兴见到大家,希望能够和大家一起交流学习,共同进步。* 这一节内容很多,文章字数达到了史无前例的一万一,我们要来学习分支与循环结构中…

计算机图形学【绘制立方体和正六边形】

工具介绍 OpenGL:一个跨语言的图形API,用于渲染2D和3D图形。它提供了绘制图形所需的底层功能。 GLUT:OpenGL的一个工具库,简化了窗口创建、输入处理和其他与图形环境相关的任务。 使用的函数 1. glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT |…

探秘block原理

01 概述 在iOS开发中,block大家用的都很熟悉了,是iOS开发中闭包的一种实现方式,可以对一段代码逻辑进行封装,使其可以像数据一样被传递、存储、调用,并且可以保存相关的上下文状态。 很多block原理性的文章都比较老&am…

vue3+ts+element-plus 对话框el-dialog设置圆角

对话框el-dialog设置圆角,实现的需求效果: 目前只能通过行内样式(style"border-radius: 20px")来实现圆角效果:

机器学习算法(三):K近邻(k-nearest neighbors)

1 KNN的介绍和应用 1.1 KNN的介绍 kNN(k-nearest neighbors),中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事:如果要了解一个人的经济水平,只需要知道他最好的5个朋友的经济能力, 对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这…

大语言模型兵马未动,数据准备粮草先行

​从OpenAI正式发布ChatGPT开始,大型语言模型(LLM)就变得风靡一时。对业界和吃瓜群众来说,这种技术最大的吸引力来自于理解、解释和生成人类语言的能力,毕竟这曾被认为是人类独有的技能。类似CoPilot这样的工具正在迅速…

Network Compression(李宏毅)机器学习 2023 Spring HW13 (Boss Baseline)

1. Introduction to Network Compression 深度学习中的网络压缩是指在保持神经网络性能的同时,减少其规模的过程。这非常重要,因为深度学习模型,尤其是用于自然语言处理或计算机视觉的大型模型,训练和部署的计算成本可能非常高。网络压缩通过降低内存占用并加快推理速度,…

UnityDots学习(二)

在一里已经概述了什么是Dots,已经如果使用它,我们要做的思维转变。 简单总结下: Dots使用了计算器多核,已经3级缓存的优势,在此基础上使用Brust编译器对各个平台实现了代码优化。从而达到了加速提升的效果。 我们要…

Linux (CentOS) 安装 Docker 和 Docker Compose

🚀 作者主页: 有来技术 🔥 开源项目: youlai-mall ︱vue3-element-admin︱youlai-boot︱vue-uniapp-template 🌺 仓库主页: GitCode︱ Gitee ︱ Github 💖 欢迎点赞 👍 收藏 ⭐评论 …