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申请/专利权人：深圳市微星物联科技有限公司

摘要：本发明涉及卫星物联网技术领域，尤其涉及一种基于卫星物联网的森林火灾预警方法、系统及设备，所述方法具体包括：根据数据融合算法将每个目标重叠区域内不同的监控设备的监测数据进行融合处理，生成数据融合模型；通过分析所述潜在监测盲区的临近区域的监测数据，推演获得所述潜在监测盲区的监测数据，并通过时间序列预测算法预测所述潜在监测盲区的监测数据的长期变化趋势；将各监控设备的监测数据、所述目标重叠区域的分析结果和所述潜在监测盲区的预测结果通过卫星物联网传输到数据中心。本发明显著提高了森林监控系统的覆盖面和数据准确性，有效地减少了监测盲区和数据重叠带来的问题。

主权项：1.一种基于卫星物联网的森林火灾预警方法，其特征在于，所述方法具体包括：根据各监控设备的位姿数据和森林地形数据建立三维空间模型，通过地形图和卫星影像在所述三维空间模型中模拟各监控设备的监测区域，在所述监测区域中确定潜在监测盲区和潜在重叠区域；基于所述三维空间模型，根据空间几何算法从多个所述潜在重叠区域中确定多个第一重叠区域，根据地形起伏数据和树木遮挡数据从多个所述第一重叠区域中确定若干个目标重叠区域；获取所述目标重叠区域内各监控设备采集到的监测数据，根据相关系数算法和局部异常因子算法对各监控设备的监测数据进行比对分析，确定各监控设备的监测数据的一致性和差异性，通过所述一致性和所述差异性确定数据干扰因素；根据数据融合算法将每个所述目标重叠区域内不同的监控设备的监测数据进行融合处理，生成数据融合模型，所述数据融合模型用于消除所述目标重叠区域不同的监控设备的监测数据之间导致的重叠影响；采用图像识别技术分析所述潜在监测盲区内的监控图像，提取出所述监控图像中的地形特征数据、植被密度数据和树木高度数据，根据所述地形特征数据、所述植被密度数据和所述树木高度数据确定盲区成因；通过分析所述潜在监测盲区的临近区域的监测数据，推演获得所述潜在监测盲区的监测数据，并通过时间序列预测算法预测所述潜在监测盲区的监测数据的长期变化趋势；将各监控设备的监测数据、所述目标重叠区域的分析结果和所述潜在监测盲区的预测结果通过卫星物联网传输到数据中心，根据数据分析生成环境监测报告、火灾风险地图和温湿度变化趋势图。

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