基于大数据的森林火灾分析及可视化

以下是关于大数据驱动的森林火灾分析及可视化系统的技术栈、功能设计、数据库及测试设计的详细方案：

技术栈设计

数据处理层

• 数据采集：Apache Kafka/Flume 实时采集卫星遥感数据（如MODIS、VIIRS）、气象数据（温度、湿度）及IoT传感器数据。
• 数据存储：HDFS分布式存储原始数据，HBase管理非结构化数据（如遥感图像），PostgreSQL存储结构化数据（气象、历史火灾记录）。
• 数据处理：Spark进行分布式计算（火险预测模型训练），Flink处理实时数据流（火点监测）。

分析层

• 机器学习：使用PySpark MLlib或TensorFlow构建火灾预测模型（如随机森林、LSTM），结合历史数据与气象因子训练。
• 空间分析：GeoSpark处理地理空间数据，GDAL库解析遥感影像，生成火点热力图。

可视化层

• 前端框架：React.js + D3.js/ECharts构建动态可视化面板，Mapbox GL JS集成地理空间渲染。
• 后端服务：Spring Boot提供REST API，PyTorch Serving部署预测模型。

部署运维

• 容器化：Docker + Kubernetes集群管理，Prometheus + Grafana监控系统性能。

功能模块设计

核心功能源码示例

1. 火点检测算法（Python）

# 基于NDVI与温度阈值的火点检测def fire_detection(ndvi, temp): if ndvi  40: # 植被稀疏且高温区域 return \"High Risk\" elif temp > 45:  # 极端高温区域 return \"Critical Risk\" else: return \"Normal\"

1. 实时数据分析（Spark Streaming）

val fireStream = KafkaUtils.createStream(...) .map(json => parseFireData(json)) // 解析传感器数据 .filter(_.temp > 40)  // 过滤高温事件 .window(Minutes(30))  // 滑动窗口统计

1. 可视化交互（React + Mapbox）

 updateFireMarker(e.lngLat)}>  // 热力图渲染

数据库设计

表结构示例

1. fire_incidents 表
   | 字段名 | 类型 | 描述 | |--------------|-------------|--------------------| | incident_id | UUID | 火灾事件唯一标识 | | latitude | FLOAT | 火点纬度 | | longitude | FLOAT | 火点经度 | | detected_at | TIMESTAMP | 检测时间 |

2. weather_data 表
   | 字段名 | 类型 | 描述 | |--------------|-------------|--------------------| | station_id | VARCHAR | 气象站ID | | temperature | FLOAT | 实时温度（℃） |

系统测试设计

测试类型

• 单元测试：使用JUnit/Pytest验证火点检测算法逻辑（如高温阈值判定）。
• 集成测试：TestContainers模拟Kafka+Spark数据流水线，验证端到端处理延迟。
• 性能测试：JMeter压力测试API并发响应，确保支持1000+ QPS。

测试用例示例

@Testpublic void testFireDetection() { String result = FireDetection.fire_detection(0.1, 42); assertEquals(\"High Risk\", result); // 验证高风险判定}

该方案整合了大数据处理、AI建模及可视化技术，可扩展至无人机数据接入或多源数据融合场景。