Xây dựng hệ thống phát hiện sớm cháy rừng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
-------------------------

LƯU ĐỨC HOÀI

XÂY DỰNG HỆ THỐNG
PHÁT HIỆN SỚM CHÁY RỪNG

Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông
Mã số: 60 52 02 08

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP.HCM, ngày 01 tháng 12 năm 2016


CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG – HCM
Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS. Đỗ Hồng Tuấn.
Cán bộ chấm nhận xét 1: ………………………………………...

Cán bộ chấm nhận xét 2: ………………………………………...

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa,
ĐHQG Tp.HCM ngày 06 tháng 01 năm 2017
Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:
1.
2.
3.
4.

5.

………………………………………….
………………………………………….
………………………………………….
………………………………………….
………………………………………….

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng khoa quản lý
chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)
CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ


ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: Lưu Đức Hoài ................................................ MSHV: 7140444 .............
Ngày, tháng, năm sinh: 20/10/1991 ............................................ Nơi sinh: Bình Định
Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn Thông ........................................ Mã số : 60 52 02 08 ......

I. TÊN ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÁT HIỆN SỚM CHÁY RỪNG.

II. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:
 Nhiệm vụ: Xây dựng hệ thống phát hiện sớm cháy rừng dựa trên phát hiện khói
 Nội dung thực hiện:
1. Thu thập dữ liệu: bao gồm các video cháy rừng, các số liệu cảm biến
như nhiệt độ, độ ẩm khi có cháy rừng.
2. Khảo sát các đặc trưng của khói ở giai đoạn đầu tiên của cháy rừng, áp
dụng các phép biến đổi của ma trận Co-Occurrence Matrix để trích xuất đặc
trưng của khói
3. Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm cháy rừng.
 Kết quả đạt được:
1. Giải thuật xử lý ảnh trong phát hiện khói rừng
2. Đề xuất hệ thống cảnh báo sớm cháy rừng.


III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 20/8/2015
IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 01/12/2016 .................................................
V. CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS. Đỗ Hồng Tuấn .............................................................

Tp. HCM, ngày . . . . tháng .. . . năm 20....
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO

(Họ tên và chữ ký)

TẠO

(Họ tên và chữ ký)

TRƯỞNG KHOA….………

(Họ tên và chữ ký)

Ghi chú: Học viên phải đóng tờ nhiệm vụ này vào trang đầu tiên của tập
thuyết minh LV


LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên tôi xin trân trọng gửi đến Q Thầy Cơ và gia đình lời cảm ơn sâu sắc
nhất.
Trước hết, tôi xin gửi lời cảm ơn đến Q Thầy Cơ Trường Đại học Bách Khoa Hồ
Chí Minh và đặc biệt là các Thầy Cô khoa Điện - Điện Tử đã truyền đạt kiến thức cho
tôi trong suốt khoảng thời gian học tập tại trường. Tôi xin gửi lời biết ơn chân thành đến
thầy Đỗ Hồng Tuấn và thầy Võ Trung Dũng, người đã dành thời gian và tâm huyết
hướng dẫn, hỗ trợ tơi hồn thành tốt luận văn tốt nghiệp.
Trong suốt quá trình làm luận văn tốt nghiệp, chúng em xin chân thành cảm ơn các
anh chị đang công tác tại Trung tâm Ditagis Trường Đại học Bách Khoa Tp. HCM và
cơng ty E&T đã tận tình giúp đỡ về tài liệu, phần mềm trong nghiên cứu.
Tôi xin cảm ơn gia đình và những người thân đã luôn động viên, tạo điều kiện thuận
lợi cho chúng em cả về vật chất lẫn tinh thần trong quá trình học tập và trong thời gian
thực hiện, hoàn thành luận văn tốt nghiệp. Cám ơn các bạn, anh chị cùng khóa thạc sĩ
2014 và các bạn, anh chị các khóa trên đã giúp đỡ và đồng hành với tôi trong suốt thời
gian học tập và nghiên cứu tại trường.
Mặc dù tơi đã cố gắng rất nhiều để hồn thiện luận văn của mình nhưng
trong quá trình tìm hiểu và nghiên cứu chúng em khơng thể tránh khỏi những thiếu
sót. Vì vậy, chúng em rất mong nhận được sự góp ý của Quý Thầy Cô và các bạn.
Một lần nữa, chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Quý Thầy Cơ, gia đình
và bạn bè!
TP HCM, ngày … tháng … năm 2016
Trân trọng

Lưu Đức Hoài


ABSTACT
Forest is the most important resource of humanity as well as the lung of the
Earth. However, Forest is being decreased in size day by day. In Vietnam, there are
more than hundreds of fire forest per year, this lead to the uncontrolled damage to
environment and human life. The risk of forest fire increases dramatically in middle
region of Vietnam because of prolonged drought and severe weather, so that, the
vital solution should be investigated to control and restrict the damage of forest fire.
Smoke color at far distance (more than 1 km) is grayfish. Moreover, smoke
is semi-transparent at the early stage of fire, edges present in image frames with
smoke start losing their sharpness and this leads to an energy decrease in the image.
In this thesis, research focus on the features of long-range smoke such as: color,
motion, chaos information when smoke occurs.


TÓM TẮT NỘI DUNG
Rừng là tài nguyên quan trọng nhất của nhân loại, là lá phổi của Trái Đất.
Tuy nhiên, diện tích rừng trên thế giới ngày càng bị thu hẹp. Tại Việt Nam, hằng
năm có tới hàng trăm vụ cháy rừng xảy ra, gây thiệt hại không thể đo lường trước
được. Nguy cơ cháy rừng đáng báo động hơn ở các tỉnh miền Trung khi khô hạn
kéo dài vào các mùa nóng. Nhu cầu được đặt ra ở đây là cần có giải pháp để kiểm
sốt ngăn chăn và tối thiểu thiệt hại mà cháy rừng tạo ra.
Khói ở khoảng cách xa (xa hơn 1 km) khi xuất hiện sẽ có màu xám, bên cạnh
đó sự lan tỏa của khói trong khơng gian sẽ làm giảm góc cạnh của hình gốc, điều
này dẫn đến việc suy giảm năng lượng của hình. Đề tài tập trung khảo sát các đặc
trưng của khói rừng với khoảng cách xa. Các đặc điểm chính của khói được khảo
sát trong đề tài này là: màu sắc, sự chuyển động, các tính chất hỗn loạn khi khói

xuất hiện.


LỜI CAM ĐOAN
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và được thực hiện
bởi chính tơi.
Tác giả

Lưu Đức Hồi


MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI ........................................................................ 1
1.

Giới thiệu đề tài: .......................................................................................... 1

2.

Tổng quan tình hình nghiên cứu: ................................................................. 6

3.

Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu .............................................. 14

4.

Nội dung và phương pháp nghiên cứu ....................................................... 15

5.

Ý nghĩa đề tài ............................................................................................. 16

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT....................................................................... 17
1.

Tổng quan về xử lý ảnh và thị giác máy tính ............................................ 17

2.

Xử lý ảnh trong các ứng dụng nhận dạng đối tượng ................................. 18

3.

Trích xuất đặc trưng và ma trận Co-Occurrence ....................................... 21

4.

Bộ phân loại Support Vector Machine (SVM) .......................................... 24

CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG ............................. 37
1.

Mơ hình hệ thống ....................................................................................... 37

2.

Phát hiện khói rừng sử dụng xử lý ảnh ...................................................... 40

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ ĐỀ TÀI .......................................................................... 58
1.

Chương trình phát hiện khói ...................................................................... 58

2.

Hệ thống cảnh báo sớm cháy rừng ............................................................ 61

3.

Chạy thử nghiệm hệ thống tại khu vực Huyện Bình Chánh ...................... 65

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ......................................................... 68
1.

Kết luận ...................................................................................................... 68

2.

Kiến nghị.................................................................................................... 68

TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 70
PHỤ LỤC ............................................................................................................... 73
LÝ LỊCH TRÍCH NGANG .................................................................................... 84


DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1. Cháy rừng Bà Nà ngày 21/6/2014 thiệt hại 100 hecta rừng ..................... 4

Hình 1.2. Forest Fire Finder System ........................................................................ 8
Hình 1.3. FireWatch System .................................................................................... 9
Hình 1.4. ForestWatch System ............................................................................... 10
Hình 1.5. FiresSense System .................................................................................. 11
Hình 2.1: Hệ thống xử lý ảnh điển hình ................................................................. 17
Hình 2.2. Mơ hình xử lý ảnh trong nhận dạng đối tượng ....................................... 19
Hình 2.3. Ví dụ cách tính ma trận Co-occurrence ................................................. 22
Hình 2.4. Phương pháp SRM ................................................................................. 27
Hình 2.5. Phân loại SVM tuyến tính ...................................................................... 28
Hình 2.6. Minh họa trường hợp khơng phân tách tuyến tính được ........................ 32
Hình 2.7. Ánh xạ từ không gian Rn vào không gian Rd ......................................... 34
Hình 3.1. Mơ hình hệ thống cảnh báo sớm cháy rừng ........................................... 37
Hình 3.2. Thiết bị tại trạm giám sát ........................................................................ 38
Hình 3.3. Chức năng tại trung tâm điều khiển ....................................................... 38
Hình 3.4. Tiêu chí phát triển của hệ thống ............................................................. 39
Hình 3.5. Sơ đồ giải thuật khối xử lý ảnh .............................................................. 40
Hình 3.6. Ảnh và histogram cùa hình chưa xử lý nhiễu ......................................... 42
Hình 3.7. Lọc nhiễu Gauss với cửa sổ 3x3............................................................. 43
Hình 3.8. Lọc nhiễu với bộ lọc Gauss cửa sổ 9x9 .................................................. 43
Hình 3.9. Khơng gian màu RGB và HSI ................................................................ 44
Hình 3.10. Màu sắc của khói trong khơng gian RGB ............................................ 45
Hình 3.11: Kết quả sau khi lọc màu sắc của khói phải khói .................................. 46
Hình 3.12. Nguyên lý của giải thuật Background Subtraction.............................. 47
Hình 3.13. Sai lệch khi sử dụng sai thơng số ......................................................... 51


Hình 3.14. Chuyển động khói được phát hiện........................................................ 52
Hình 3.15. Kết quả sau khi qua bộ lọc chuyển động .............................................. 52
Hình 3.16. Hình ảnh sau khi qua hai bộ lọc màu sắc và chuyển động ................... 53
Hình 3.14: Vùng nghi ngờ lửa – khói..................................................................... 54

Hình 3.15. Ma trận Co-Occurrence được trích xuất ............................................... 54
Hình 3.16. Các tính chất động của khói theo thời gian .......................................... 55
Hình 3.17. Hình ảnh của thermal camera ............................................................... 57
Hình 4.1. Sự thay đổi của các thơng số đặc trưng khi khói xuất hiện .................... 58
Hình 4.2. Đặc trưng của video sương mù............................................................... 59
Hình 4.3. Đặc trưng của video vừa có sương mù vừa có khói ............................... 59
Hình 4.4. Mơ hình thử nghiệm hệ thống ................................................................ 61
Hình 4.5. Giao diện giám sát mạng ........................................................................ 62
Hình 4.6. Giao diện thơng tin trạm giám sát .......................................................... 63
Hình 4.7. Phát hiện khói rừng với khoảng cách 4km ............................................. 64
Hình 4.8. Báo cáo thống kê và bản đồ số ............................................................... 64
Hình 4.9: Sơ đồ lắp đặt hệ thống thử nghiệm......................................................... 65
Hình 4.10: Vị trí 2 – Khoảng cách 0.5km ............................................................. 66
Hình 4.11: Vị trí 1 – Khoảng cách 1.5km .............................................................. 66
Hình 4.12: Đường Lê Đình Chi – Khoảng cách 2km............................................. 67


HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
1. Giới thiệu đề tài:
Không phải ngẩu nhiên mà Trái Đất được gọi là hành tinh xanh. Với diện
tích lớn là biển, rừng và tầng ôzôn bao quanh, Trái Đất là nơi bắt nguồn cho sự sống
– một điều mà chưa hành tinh nào có. Đặc biệt, rừng là một yếu tố quan trọng ảnh
hưởng trực tiếp đến môi trường sống của con người.
Rừng là một hệ sinh thái mà quần thể cây rừng giữ vai trò chủ đạo trong mối
quan hệ tương tác giữa sinh vật với môi trường. Có vai trị rất quan trọng đối với
cuộc sống của con người cũng như môi trường: cung cấp nguồn gỗ, củi, điều hòa,
tạo ra oxy, điều hòa nước, là nơi cư trú động thực vật và lưu trữ các nguồn gen quý
hiếm, bảo vệ và ngăn chặn gió bão, chống xói mịn đất, đảm bảo cho sự sống, bảo

vệ sức khỏe của con người…
Do chức năng quang hợp của cây xanh, rừng là một nhà máy sinh học tự
nhiên thường xuyên thu nhận CO2 và cung cấp O2. Đặc biệt ngày nay khi hiện tượng
nóng dần lên của trái đất do hiệu ứng nhà kính, vai trị của rừng trong việc giảm
lượng khí CO2 là rất quan trọng. Vai trò điều hòa nguồn nước, giảm dòng chảy bề
mặt bằng cách ngấm xuống đất vào tầng nước ngầm. Khắc phục hiện tượng xói mịn
đất, hạn chế lắng đọng lịng sơng, lịng hồ, điều hịa dịng chảy của các con sơng,
con suối (tăng lượng nước sông, nước suối vào mùa khô, giảm lượng nước sông
suối vào mùa mưa).
Rừng bảo vệ độ phì nhiêu và bồi dưỡng tiềm năng của đất: ở vùng có đủ rừng
thì dịng chảy bị chế ngự, ngăn chặn được nạn bào mòn, nhất là trên đồi núi dốc tác
dụng ấy có hiệu quả lớn, nên lớp đất mặt khơng bị mỏng, mọi đặc tính lý hóa và vi
sinh vật học của đất không bị phá hủy, độ phì nhiêu được duy trì.

HVTT: LƯU ĐỨC HỒI
GVHD: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN

1


HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG
Rừng liên tục tạo chất hữu cơ. Điều này thể hiện ở qui luật phổ biến: rừng tốt
tạo ra đất tốt, và đất tốt nuôi lại rừng tốt. Nếu rừng bị phá hủy, đất bị xói mùn, q
trình đất mất mùn và thối hóa dễ xảy ra rất nhanh chóng và mãnh liệt. Ước tính ở
nơi rừng bị phá hoang trơ đất trống mỗi năm bị rửa trôi mất khoảng 10 tấn mùn/ ha
[1].
Rừng có vai trị rất lớn trong việc: chống cát di động ven biển, che chở cho
vùng đất bên trong nội địa, rừng bảo vệ đê biển, cải hóa vùng chua phèn, cung cấp
gỗ, lâm sản, dược liệu.
Rừng nơi cư trú của rất nhiều các loài động vật: Động vật rừng nguồn cung

cấp thực phẩm, dược liệu, nguồn gen quý, da lơng, sừng thú là những mặt hàng xuất
khẩu có giá trị.
Vì vậy tỷ lệ đất có rừng che phủ của một quốc gia là một chỉ tiêu an ninh
môi trường quan trọng (diện tích đất có rừng đảm bảo an tồn mơi trường của một
quốc gia tối ưu là 45% [1] tổng diện tích). Sự quan hệ của rừng và cuộc sống đã trở
thành một mối quan hệ hữu cơ. Khơng có một dân tộc, một quốc gia nào khơng biết
rõ vai trò quan trọng của rừng trong cuộc sống. Vai trị của rừng trong việc bảo vệ
mơi trường đang trở thành vấn đề thời sự và lôi quấn sự quan tâm của toàn thế giới.
Tại Việt Nam, những năm đầu thế kỉ 20, độ che phủ của rừng nguyên sinh
vào khoảng 70%, giữa thế kỷ còn 43%, đến những năm 1979 - 1981 chỉ còn 24%
(Theo số liệu của Viện Điều tra quy hoạch rừng năm 2014). Nếu như vào khoảng
giữa thế kỷ 20 ở nước ta độ che phủ của rừng cịn lại 43% diện tích đất tự nhiên.
Thì sau 30 năm chiến tranh tiếp theo là giai đoạn mà rừng Việt Nam bị thu hẹp lại
khá nhanh. Hơn 80 triệu lít chất diệt cỏ cùng 13 triệu tấn bom đạn, bom cháy rừng
cùng với đội xe ủi đất khổng lồ đã tiêu hủy hơn 2 triệu ha rừng nhiệt đới các loại và
diện tích rừng chỉ cịn khoảng 9,5 triệu ha, chiếm 29% diện tích cả nước.

HVTT: LƯU ĐỨC HOÀI
GVHD: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN

2


HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG
Theo số liệu thu được nhờ phân tích ảnh Landsat chụp năm 1979 – 1981 và
KATE 140 trong cùng thời gian, cho thấy trong giai đoạn này rừng chỉ còn lại 7,8
triệu ha, chiếm khoảng 24% diện tích cả nước ( Theo số liệu Viện Điều tra và Quy
hoạch rừng năm 2014), trong đó 10% là rừng nguyên sinh. Ở nhiều tỉnh rừng tự
nhiên giàu còn lại rất thấp, như Lai Châu còn 7,88%, Sơn La 11,955% và Lào Cai
5,38%. Sự suy giảm về độ che phủ rừng ở các vùng này là do mức độ gia tăng dân

số nhanh đã tạo nhu cầu lớn về lâm sản và đất trồng trọt. Kết quả đã dẫn tới việc đốt
rừng thành đất trồng trọt và nhà ở. Những khu rừng còn lại ở vùng núi phía Bắc đã
xuống cấp, trữ lượng gỗ thấp và bị chia cắt thành những đám rừng nhỏ phân tán.
Theo số liệu Báo cáo Chương trình điều tra, theo dõi và đánh giá tài nguyên
rừng toàn quốc (NFIMAP) chu kỳ III năm 2014, hơn 2/3 diện tích rừng tự nhiên của
Việt Nam được coi là rừng nghèo; Rừng giàu và rừng trung bình chỉ chiếm 4,6%
tổng diện tích rừng và phần lớn phân bố tại các vùng núi cao, vùng sâu, vùng xa.
Nhiều khu rừng ngập mặn và rừng Tràm tại vùng đồng bằng ven biển có vai trị
quan trọng trong việc duy trì đang dạng sinh học dường như đã biến mất. Báo cáo
cũng cho thấy chất lượng và đa dạng sinh học rừng tiếp tục bị suy giảm. Trong giai
đoạn 1999 – 2005, diện tích rừng tự nhiên giàu giảm 10,2% và rừng trung bình giảm
13,4%. Nhiều diện tích rừng tự nhiên rộng lớn tại vùng Tây Nguyên, Đông Nam Bộ
và Tây Bắc đã bị mất trong giai đoạn từ 1991 – 2001.
Với tình trạng rừng ngày càng suy giảm thì thiên tai như hạn hán, lũ lụt xảy
ra với tần suất và cường độ ngày càng tăng gây ra những thiệt hại nghiêm trọng.
Dọc theo chiều dài đất nước từ Hà Giang, Tuyên Quang, Yên Bái, Lào Cai đến Thái
Nguyên, Hà Nội, Huế, Sài Gòn, Cần Thơ, Cà Mau...thiệt hại vật chất là 11.600 tỉ
đồng, chết và mất tích 415 người (2007). Năm 2008, chỉ 6 tháng đầu năm thiệt hại
là 814 tỉ, riêng thủ đô Hà Nội với trận lụt lịch sử tháng 11 “ngập chìm trong nước”
thiệt hại vật chất đã hơn 3.000 tỷ đồng, 20 người chết. Trước thực trạng đó vấn đề

HVTT: LƯU ĐỨC HOÀI
GVHD: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN

3


HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG
nhóm đặt ra là Rừng và tầm quan trọng của rừng để giúp con người có cái nhìn đúng
đắng về vai trị của rừng và những lợi ích mà rừng đem lại.

Theo nhận định của Tổng cục Lâm nghiệp và dự báo của Trung tâm Khí
tượng Thủy văn Quốc gia, năm 2015 hiện tượng El Nino sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến
nước ta; nắng nóng, khơ hạn diễn ra gay gắt; mùa khơ kéo dài; lượng mưa giảm so
với trung bình nhiều năm tại nhiều địa phương khu vực miền Trung; nguy cơ xảy ra
cháy rừng rất lớn, trọng điểm là ở khu vực đèo Hải Vân địa bàn giáp ranh tỉnh Thừa
Thiên Huế và TP. Đà Nẵng, Tây Nguyên, các tỉnh Bình Định, Phú n, Khánh
Hịa…
Bình Định có gần 311.000 ha đất có rừng (theo thống kê của ngành kiểm
lâm), trong vài năm gần đây, nạn cháy rừng trên địa bàn tỉnh xảy ra ngày càng
nghiêm trọng, số vụ cháy rừng tăng theo từng năm. Năm 2014, trên địa bàn tỉnh đã
xảy ra 57 vụ cháy rừng làm thiệt hại gần 415 ha rừng. Từ đầu năm đến nay, đã xuất
hiện nhiều đám cháy nhỏ. Nếu khơng có biện pháp phịng chống kịp thời, nguy cơ
xảy ra những vụ cháy rừng là rất lớn.

Hình 1.1. Cháy rừng Bà Nà ngày 21/6/2014 thiệt hại 100 hecta rừng
(nguồn vnexpress.net)

HVTT: LƯU ĐỨC HOÀI
GVHD: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN

4


HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG
Tại Khánh Hòa, các khu vực Khánh Sơn, Cam Ranh hiện có nguy cơ cháy
rừng ở cấp nguy hiểm; khu vực Khánh Vĩnh, Diên Khánh, Ninh Hịa, Vạn Ninh có
nguy cơ cháy rừng lớn, nếu cháy rừng xảy ra thì hầu hết các kiểu rừng đều dễ bắt
lửa và tốc độ lan ngày càng tràn rất nhanh. Các diện tích rừng này phần lớn tập trung
ở vùng đồi dốc, xa nguồn nước, nhiều diện tích có lớp thực bì dày, chủ yếu là cỏ
tranh, lau lách, dễ bắt lửa, ngoài ra trong thời gian người dân đốt nương rẫy để sản

xuất vụ hè thu, vì thế nguy cơ xảy ra cháy rừng tăng cao.
Hiện nay, các tỉnh Kon Tum, Gia Lai, Đắk Lắk, Đắk Nông, Lâm Đồng đang
bước vào thời kỳ cao điểm của nạn cháy rừng. Hầu hết diện tích rừng đều có nguy
cơ cháy rất cao, thường xuyên, ở cấp độ nguy hiểm và cực kỳ nguy hiểm. Đầu mùa
khô năm 2015, nhiều cánh rừng ở Tây Nguyên đã bị thiêu rụi, cụ thể: Tại Đắk Nông,
hơn 2.000m2 rừng tại tiểu khu 1807 thuộc Khu bảo tồn thiên nhiên Tà Đùng (huyện
Đắk Glong) đã bị cháy, hơn 0,6ha rừng thông thuộc Ban Quản lý rừng phịng hộ Sêrê-pốk. Có ít nhất 3ha rừng thơng thuộc Ban quản lý rừng phịng hộ Bắc Biển Hồ
(Gia Lai) bị thiêu cháy.
Với mục đích bảo vệ rừng và hạn chế các hậu quả của cháy rừng, nhiều biện
pháp phòng chống cháy rừng đã được áp dụng như đặt các trạm, chòi canh gác nhằm
quan sát cháy rừng (rừng U Minh), hoặc lắp đặt các trạm cảm biến để phát hiện cháy
rừng (ở Cần Thơ), hay sử dụng ảnh vệ tinh để quan sát cháy rừng, các phương pháp
này đã góp phần đáng kể trong việc phịng tránh cháy rừng nhưng chúng vẫn còn
nhiều nhược điểm, cụ thể như xây dựng tháp canh gác, người canh gác phải quan
sát khu rừng 24/24 để phát hiện cháy, điều này nhanh chóng dẫn đến tình trạng mệt
mỏi làm cho việc quan sát kém hiệu quả, ngoài ra các ngày thời tiết khắc nghiệt,
việc quan sát càng bất khả thi hơn khi năng lực quan sát của con người có hạn.
Dựa trên các ưu, nhược điểm của các hệ thống hiện tại, tôi phát triển một
hướng đi khác trong việc phát hiện cháy rừng, đó là sử dụng camera và cảm biến để
giám sát tự động trong phát hiện sớm cháy rừng.
HVTT: LƯU ĐỨC HOÀI
GVHD: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN

5


HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG
2. Tổng quan tình hình nghiên cứu:
Các nghiên cứu về phát hiện lửa đã được nghiên cứu từ những năm 90. Tuy
nhiên, việc phát hiện khói trong việc phát hiện giai đoạn đầu tiên của lửa thì chỉ

được áp dụng trong những năm gần đây. Lý do cho việc phát hiện khói là khói
thường xuất hiện trước khi có lửa và trong các ứng dụng phát hiện lửa ở các khu
vực có phạm vi rộng như: sân bay, trung tâm mua sắm hay rừng thì việc quan sát
lửa thường rất khó khăn khi mà lửa ở giai đoạn đầu có diện tích rất nhỏ và khi đạt
tới ngưỡng cháy thì hậu quả gây ra lại rất lớn. Ngược lại, khói ở giai đoạn đầu của
lửa thường rất lớn và phát tán nhanh trong khung cảnh của camera, vì thế camera
dễ dàng nhận ra khói hơn là lửa với các ứng dụng ngoài trời và phạm vi rộng, đặc
biện là giám sát cháy rừng. Vì khói khơng có hình dạng và đặc trưng cố định nên
nguyên lý chủ yếu trong việc phát hiện khói là dựa trên màu sắc và chuyển động
chậm kèm theo với những đặc trưng theo được khảo sát theo thời gian. Tuy nhiên,
hình dạng khơng cố định, sự thay đổi màu sắc, sự chuyển động phụ thuộc vào điều
kiện bên ngoài hay các đặc trưng khơng cố định của khói nên các nghiên cứu hiện
nay trong việc phát hiện khói vẫn còn tồn tại phát hiện sai. Nguyên nhân phổ biến
của việc phát hiện sai là nhiễu, sự thay đổi của ánh sáng, sự rung của camera, hay
các vật thể có tính chất gần giống khói tồn tại trong khung hình như: sương mù,
mây.
Với công nghệ hiện nay, chúng ta không thể tạo ra một hệ thống phát hiện
khói có độ tin cậy cao mà khơng có sự giám sát của con người. Tuy nhiên, nhiều hệ
thống đã được nghiên cứu và phát triển để phục vụ trong phát hiện sớm cháy rừng.
Các hệ thống này có thể được tổng hợp lại như sau: Hệ thống sử dụng ảnh vệ tinh,
hệ thống sử dụng camera giám sát và cảm biến không dây [2]. Cụ thể:
Về hệ thống sử dụng ảnh vệ tinh, hình ảnh vệ tinh được thu thập chủ yếu bởi
hai vệ tinh chính đó là AVHRR (the Advanced Very High Resolution Radiometer,
được sử dụng vào năm 1998) ( và
HVTT: LƯU ĐỨC HOÀI
GVHD: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN

6

HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG
MODIS (the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, sử dụng vào năm
1999) ( Ảnh vệ tinh có thể cung cấp hình ảnh của tồn
bộ khu rừng giám sát, nhưng nhược điểm lớn nhất của vệ tinh là cần tới hai ngày để
đưa ra hình ảnh của khu rừng, bên cạnh đó, chất lượng hình ảnh vệ tinh còn bị ảnh
hưởng bởi điều kiện thời tiết.
Về hệ thống sử dụng camera giám sát và mạng cảm biến không dây. Đây là
phương pháp được sử dụng phổ biến hiện nay. Với sự phát triển nhanh chóng của
cơng nghệ, nhiều loại cảm biến đã được nghiên cứu và phát triển như: (i) visible
camera dùng để thu nhận hình ảnh có bước sóng trong vùng nhìn thấy được của con
người, (ii) infrared (IR), thermal camera hoạt động dựa trên sự bức xạ nhiệt của vật
thể, (iii) IR spectrometers, dùng để phân thu thập phổ của đối tượng từ đó có thể xác
định các tính chất hóa học của đối tượng, (iv) light detection and ranging systems –
LIDAR, hoạt động dựa trên sự phản xạ của xóng laser. Dựa trên từng loại cảm biến,
nhiều giải thuật đã được xây dựng để phát hiện sớm cháy rừng.
AlarmEYE là một hệ thống cảnh báo cháy rừng dựa trên camera giám sát,
hệ thống hoạt động dựa trên IR camera và visible camera. Mục đích của visible
camera là phát hiện các vùng khói và IR camera sẽ xác định các vùng khói đó có
phải thực sự là khói khơng dựa trên bản đồ nhiệt mà camera thu được. Hệ thống
được nghiên cứu và lắp đặt tại Thái Lan, chịu trách nhiệm InnoSusIndustriesInc
[2][3].
EYEfi SPARC. Hệ thống cảnh báo sớm cháy rừng được phát triển bởi
EYEfi, Australia. Hệ thống bao gồm các thiết bị: visible camera, thermal camera,
trạm khí tượng thủy văn, cảm biến ánh sáng, hệ thống truyền dẫn và hệ thống nguồn
phát. Năm 2010, EYEfi SPARC khơng cung cấp chức năng phát hiện khói ở tầm
xa, tuy nhiên chức năng này đang được nghiên cứu và sẽ được áp dụng.[2][3].

HVTT: LƯU ĐỨC HOÀI
GVHD: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN

7


HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG
UraFire. Hệ thống được nghiên cứu và pháp triển bởi Uratek, Pháp. Hệ
thống hoạt động dựa trên phát hiện khói theo nguyên lý phát hiện chuyển động của
đối tượng. Visible camera được sử dụng chính trong hệ thống này.[2][3]
ForestFireFinder. Hệ thống được phát triển bởi NGNs-IngeniousSolution,
Bồ Đào Nha. Hệ thống hoạt động dựa trên phân tích hóa học của khơng khí xung
quanh thơng qua hệ thống phân tích quang phổ. Hệ thống phân tích sự hấp thụ và
phản xạ của ánh sáng mặt trời trong khơng khí với ngun lý các chất hóa học sẽ
hấp thu và phản xạ lại ánh sáng mặt trời với mức năng lượng khác nhau, vì thế khói
sẽ có mật độ quang phổ nhất định khi thu bằng hệ thống phân tích quang phổ. Hệ
thống có khả năng nhận dạng khói rừng và khói cơng nghiệp với khoảng cách lên
tới 15km [2]

Hình 1.2. Forest Fire Finder System

HVTT: LƯU ĐỨC HOÀI
GVHD: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN

8


HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG
ForestVu. Hệ thống phát triển bởi AngloDesignHoldings PLC, Vương quốc
Anh. Hệ thống phát triển theo hướng phát hiện khói, hệ thống được lắp đặt tại Bồ
Đào Nha, Úc và Hy Lạp [3]
FireWatch. Công ty phát triển: German Aerospace Institute (DLR), Đức. Là
một trong hai hệ thống cảnh báo cháy rừng được sử dụng rộng rãi tại Châu Âu hiện

nay. Hệ thống được lắp đặt tại Đức (178 trạm, 22 trung tâm điều khiển), Estonia (5
trạm, 1 trung tâm điều khiển), Cyprus (2 trạm), và Mexico (1 trạm). Hệ thống sử
dụng camera PTZ với độ phân giải cao dùng để quét khu rừng 360 độ, hoạt động
24/7. Hệ thống có khả năng phát hiện khói rừng với khoảng cách lên tới 15km. [2]

Hình 1.3. FireWatch System

ForestWatch. Hệ thống phát triển bởi EnviroVisionSolutions PTY Ltd, Bắc
Mỹ. Hệ thống bao gồm hai phần chính là trạm quan sát và trung tâm kiểm soát. Hệ
thống được sử dụng và lắp đặt tại các nước Bắc Mỹ (83 trạm), Thụy điển (5 trạm),
Mỹ (22 trạm), Chile (20 trạm), Canada (4 trạm) và Slovakia (4 trạm). Khoảng cách
phát hiện khói 16-20 km [2]

HVTT: LƯU ĐỨC HOÀI
GVHD: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN

9


HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG

Hình 1.4. ForestWatch System

FIRESENSE (Fire Detection and Management through a Multisensor
Network for the Protection of Cultural Heritage Areas from the Risk of Fire and
Extreme Weather Conditions, FP7-ENV-2009-1-244088-FIRESENSE). Đây là một
dự án được liên minh Châu Âu thông qua nhằm phát triển hệ thống cảnh báo sớm
hỏa hoạn ở khoảng cách xa. FIRESENSE là một hệ thống rất phức tạp bao gồm:
cảm biến, visible camera, IR camera, thermal camera kết hợp với dữ liệu của đài khí
tượng thủy văn. Hệ thống này được xây dựng dựa trên các giải thuật và hệ thống rất

phức tạp. [4]

HVTT: LƯU ĐỨC HOÀI
GVHD: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN

10


HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG

Hình 1.5. FiresSense System

Libelium là một công ty chuyên về sản xuất cảm biến không dây và các ứng
dụng thông minh như: smart city, cảnh báo cháy rừng … Trong ứng dụng cảnh báo
cháy rừng, các cảm biến sẽ được lắp đặt rải rác trong rừng để đo các thông số như
độ ẩm, nhiệt độ, nồng độ CO, CO2 để phát hiện lửa. [4]
Bên cạnh các hệ thống thương mại trong phát hiện sớm cháy rừng, các giải
thuật để phát hiện khói bằng xử lý ảnh đã và đang được phát triển với độ chính xác
ngày một tăng lên.
Việc phát hiện sớm cháy đã được Chen et al [5] đề cập vào năm 2004, giải
thuật được tác giả sử dụng chủ yếu là phân tích màu sắc và sự phát tán của khói
trong khơng gian. Sau đó, các thơng số này được khảo sát theo thời gian và so sánh
với một ngưỡng cho trước để đưa ra quyết định là khói hay khơng khói. Tuy nhiên,
độ chính xác của giải thuật này chỉ đạt 35,58% và chưa có bộ phân loại để có thể
phân loại các dữ liệu thu thập từ hình ảnh. Bên cạnh đó, việc so sánh với một
ngưỡng cố định chưa tạo ra việc thích nghi cho giải thuật khi mà các đặc tính của
khói là khơng cố định.

HVTT: LƯU ĐỨC HOÀI
GVHD: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN

11


HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG
Feiniu Yuan et al [6] dựa trên sự khuyết tán và chuyển động của khói là chậm
vì thế đã đưa ra giải thuật tối ưu phát hiện chuyển động khói. Hình ảnh được chia
thành các khối nhỏ hơn và quan sát sự chuyển động của khối đó kèm theo sự quan
hệ giữa các khối xung quanh. Các vector chuyển động được tính tốn và được khảo
sát để có thể xem xét chuyển động đó là khói hay khơng. Tuy nhiên, độ chính xác
của giải thuật này không được tác giả đề cập trong bài báo.
Khác với hai tác giả trên, Jayavardhana Gubbi et al [7] đề cập việc phát hiện
khói dựa vào biến đổi Wavelet. Nguyên tắc của giải thuật này là khi khói xuất hiện
và khuếch tán, thì sẽ tạo ra sự biến thiên trong phép biến đổi Wavelet, cụ thể rõ ràng
nhất là năng lượng cùa hình ảnh trong biến đổi sẽ giảm đi, hơn nữa, khác với các
phép biến đổi như Fourier hay Cosine, Wavelet cho phép chúng ta khảo sát được
các giá trị theo miền thời gian, vì thế các phù hợp trong việc nhận dạng khói theo
thời gian. Về độ chính xác thì bài báo đưa ra là 88.75% trên bảy video được tác giả
quay thực tế, nhưng tác giả lại không đề cập được khoảng cách từ trạm quay tới đám
khói. Vì thực tế rằng việc sử dụng biến đổi Wavelet để phân loại khói thì kích thước
đám khói phải đảm bảo đủ lớn để có thể nhận ra được việc suy giảm năng lượng
trong hình. Thơng thường, một đám cháy rừng ở giai đoạn đầu ở khoảng cách hơn
2km thường rất nhỏ, tầm 10x10 pixel vì vậy cần phải khảo sát thêm về biến đổi
Wavelet trong việc phát hiện cháy rừng. Tuy nhiên, bài báo này đã được áp dụng và
đưa vào thương mại để được lắp đặt tại các khu rừng tại Australia.
Damir Krstinic et al [8] lại đi theo một hướng khác đó là tác giả thu thập các
tập dử liệu của cháy rừng và xây dựng một mơ hình xác xuất của khói dựa trên
histogram của nó. Các giá trị ngưỡng được xác định dựa trên các cơng thức xác xuất
để có thể đưa ra một số chính xác nhằm xác định giữa khói và khơng khói. Phương
pháp này được áp dụng vào hệ thống iForestFire và đã được lắp đặt tại một vài nước

tại Châu Âu. Tuy nhiên, việc sử dụng xác xuất vào rất phức tạp và khó có thể kiểm
sốt được các biến trong q định phán đốn. Độ chính xác của hệ thống 85%
HVTT: LƯU ĐỨC HOÀI
GVHD: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN

12


HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG
Một dự án của Châu Âu là FIRESENSE PROJECT được thông qua nhằm tạo
ra một hệ thống có độ chính xác chấp nhận được trong việc cảnh báo cháy rừng,
trong dự án, giáo sư Cetin [9] cũng đề cập việc nhận dạng khói dựa trên nhiều tính
chất khác nhau của khói. Ngun lý của hệ thống này chủ yếu dựa trên khói thường
có màu xám và khi khói xuất hiện, giá trị pixel trong hình ảnh sẽ bị thay đổi, và độ
tương phản tại vùng khói xuất hiện sẽ giảm đi. Hệ thống FIRESENSE là một hệ
thống phức tạp có sự kết hợp giữa Visible và Thermal Camera, ngồi ra cịn có mạng
cảm biến không dây. Hệ thống này được lắp đat tạo Tây Ban Nha, Croatia và Italia
với độ chính xác 85%.
Nhằm tạo ra một mơ hình chuẩn hóa cho khói, Y.Hakan Habibolu et al [10]
đã đưa ra ma trận tương quan của khói dựa trên các sự quan sát tác giả nhận được.
Các thông số về màu sắc và đạo hàm các pixel theo thời gian được đựa vào mơ hình
để xét sự tương quan của chúng. Thực tế rằng khói khơng cố định và không thể biểu
diễn bằng hàm số hay một cơng thức tốn học nào vì vậy việc biểu diễn chúng qua
ma trận tương quan để tính tốn là hợp lý. Độ chính xác của giải thuật này là 71.40%
và đây cũng là một phần giải thuật trong FIRESENSE.
Paolo Piccinini et al [11] cũng đã trình bày phương pháp phát hiện khói dựa
trên màu sắc, chuyển động và năng lượng của biến đổi Wavelet. Ở đây, tác giả cái
tiến thêm giải thuật bằng cách áp dụng mơ hình Gaussian trong việc phát hiện khói
trong biến đổi Wavelet. Tuy nhiên, các thơng số như khoảng cách quan sát, độ chính
xác của giải thuật không được đề cập trong bài báo.

R Gonzalez-Gonzalez [12] trình bày phát hiện khói bằng biến đổi Wavelet
trong khơng gian. Các ngưỡng năng lượng của khói được tác giả thu thập dữ liệu và
thống kê chúng nhằm tìm ra một ngưỡng chung.
Angelo Genovese [13] đưa ra giải thuật thu thập các thông số màu sắc, sự
chuyển động và chu vi của dường biên chuyển động, sự khuếch tán và hướng di
HVTT: LƯU ĐỨC HOÀI
GVHD: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN

13


HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM CHÁY RỪNG
chuyển đi lên của khói. Sau đó, các thơng tin trên được dưa qua độ phân loại k-NN
để nhận dạng và đưa ra kết quả là khói hay khơng khói.
Một cách tổng qt, các giải thuật phát hiện khói dựa trên Camera giám sát
hiện nay đều dựa trên sự chuyển động và màu sắc của khói là chính. Sau đó, tùy
thuộc vào loại ứng dụng mà người ta sẽ đưa ra phương pháp để lấy đặc trưng, vì
việc này cịn tùy thuộc vào điều kiện mà ứng dụng cần quan sát. Ví dụ, trong rừng
các vật thể thường cố định và sự thay đổi trong khung hình rất ít vì thế chỉ cần sữ
dụng màu sắc và sự chuyển động là có thể phát hiện được vật thể màu khói. Hơn
nữa, các hệ thống hiện nay, như đã nói, cần phải có sự can thiệp của con người trong
việc đưa ra cảnh báo. Các giải thuật này chỉ góp phần giúp đở người giám sát ở
phương diện giảm nhẹ sự quan sát khi mà việc lắp đặt nhiều camera dẫn đến người
giám sát phải quan sát liên tục các camera đó 24/24.
3. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.1

Mục tiêu đề tài
 Khảo sát đặc trưng của khói rừng
 Xây dựng và phát triển thuật tốn nhằm phát hiện khói rừng vào ban ngày

trong điều kiện thời tiết nắng, ít mây và sương mù.
 Xây dựng mơ hình hệ thống cảnh báo sớm cháy rừng

3.2

Đối tượng nghiên cứu
Đề tài tập trung nghiên cứu các đặc tính, đặc điểm của khói rừng ở giai
đoạn đầu tiên của cháy rừng dựa trên các dữ liệu thu được từ camera giám
sát, giai đoạn mà cháy rừng mới được hình thành và có thể dập tắt được
nhằm ngăn chặn tối đa thiệt hại mà cháy rừng có thể gây ra

3.3

Phạm vi nghiên cứu
Đề tập tập trung nghiên cứu khói rừng dựa trên các điều kiện sau:

HVTT: LƯU ĐỨC HOÀI
GVHD: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN

14