森林火灾灾后工作数字化蜕变之路

森林火灾的危害不言而喻，据统计全球每年森林火灾约20万起，除了对生态的破坏外也给国家带来巨大经济损失甚至人员伤亡。

最近内蒙林场的一场大火让林业部门心急如焚，不仅灭火施救困难，因为地势复杂善后工作也极难开展。据了解本次扑救共动用5000余名警民力量，4架直升机及大量救援车辆昼夜奋战。

相信大多数人对救火的认知是以火被扑灭为完结。而在真正森林火灾处置中灭火只是完成了“急”的工作，林业人员还将面临大量而冗长的善后工作，这不仅仅是对耐心的挑战也是对工作效率的考验。

困难是新技术落地的催化剂

在数字化发展的大背景下，国家颁布《森林防火规划》中提出要求林业单位积极引入先进技术“推动林业现代化发展”，而森林火灾善后工作的需求从对交通工具、测量工具、人力资源的需求，转向对地理信息、作物状态、水文信息等数字化信息的需求。同样金融保险工具在林业也承担着重要作用，金融手段的保障也急需基础数据支撑。在这样的背景下，观耘团队（ReadFarm）与当地规划院展开合作，针对灾后情况首次利用多种光谱低空遥感结合人工智能技术对火场情况进行分析评估与灾后指导。根据灾情进行了精准的边界划线、过火分级和分类测算等工作，并为灾后处置及保险核赔工作提供了有力支撑。

低空遥感数据的重要性

通过数据结果呈现的灾情等级合理分配施救力量，精准测算受灾面积、定位受灾位置，为善后工作提供了重要保障。往常林业部门不仅要调动大量的资源来进行火场查处、保险核保、火灾原因调查，还要制定恢复办法以及统计受灾面积、过火面积等等工作。依靠传统手段完成所有善后工作往往要历时几个月，单过火面积测量一项工作就要花费8名森防人员约两周的时间。而利用观耘低空遥感技术只需要一上午时间便完成了所有高精数据采集工作，在这之后人工智能技术的介入实现了火情自动分级、产区火线自动精准规划等工作，整体提高处置效率约500倍，大大减少二次作业投入，并为保险核赔工作提供了精确的图像数据，同时大幅降低人员入山的安全隐患。

与林场、测科院等单位围绕低空遥感技术、人工智能技术在森林火灾及病虫害防控、处置、分析领域成立研究小组，继续完善受灾地信息提取技术，随着项目数据的积累观耘科技将会有计划地建立数据体系，形成预防、应急、处置、善后全方位保障长效机制，进一步将光谱技术与区域生态背景及物理特性条件相结合。