本技术介绍了一种森林监测系统，属于森林管理技术领域。本技术的森林监测系统，通过服务器、火灾探测系统、图像采集系统、人机操作模块、虫害监测模块和预测分析木块进行完整地对森林进行监测。本技术中火灾探测系统通过RFID读卡器，利用设备控制接收光焰的受光部，实现对火灾进行远程控制，显示在视频图像上产生光源图像，然后采集图像照亮物体表面，增强人眼的可视范围。本技术的火灾预测准确率为92.1％～93.6％，相比较于对比例提高34.85％～37.04％，虫害预测准确率为91.8％～92.9％，相比较于对比例提高30.40％～31.96％，经济效益显著。
技术要求
1.一种森林监测系统，包括服务器、火灾探测系统、图像采集系统、人机操作模块、虫害监测模块和预测分析木块，其中，服务器保存有环境监测的信息，针对用户组的用户端生成并发送环境监测任务信息中的采样任务信息，其特征在于：
所述火灾探测系统：利用一个或多个RFID读卡器，将其布置在具有系统设施内以读取一个或多个RFID 标签，RFID读卡器连接于探测器，用于控制接收光焰的受光部，从采集到的视频图像中提取烟雾特征
参数，然后对烟雾特征参数进行匹配统计分析；
所述图像采集系统包括图像源、采集卡、显示屏、图像传感器和至少两台摄像机，所述图像源用于产生源图像，通过采集卡采集图像源，采集到的图像源显示在显示屏上，图像源与显示屏一体成型，图像传感器能够检测到辐射光源的阵列表面，以摄像机关联可以采集所述图像区域照亮物体表面；
所述人机操作模块用于用户登录，输入待监测点的基本数据和控制命令，用户在登录前注册基本信息，包括姓名、身份证和手机号的信息，用户在登录后进行实名认证和微信支付认证，关联小程序，用于实施监测用户的位置信息；
所述虫害监测模块用于对害虫进行识别，根据识别结果判断是否有虫害，采集植物受到病虫害时的图像特征，植物受到病虫害之后的每个时间段的图像特征，以及植物受到病虫害已经死亡的图像特征和未受到病虫害的图像特征，这些图像特征反应在虫害监测模块上，该模块与服务器相连接，将病虫害监测数据发送至云服务器，然后虫害状况评级数值的比例，确定大范围的虫害状况量化评级；
所述预测分析模块：登录人机操作模块，将火灾监测系统、图像采集系统和虫害监测模块的数据反馈到预测分析模块，对数据进行分析后将其发送到服务器终端进行统计。
2.根据权利要求1所述的一种森林监测系统，其特征在于所述人机操作模块用户在登录时会返回唯一的token，客户端则保存登录token，并将token存入共享内存和数据库，同时对token进行时效性检查。
3.根据权利要求1所述的一种森林监测系统，其特征在于所述token的返回状态码为280。
技术说明书
一种森林监测系统
技术领域
本技术属于森林管理技术领域，具体涉及一种森林监测系统。
背景技术
森林监测是对森林资源的数量、质量、空间分布及其利用状况进行定期定位的观测分析和评价的工作。它是森林资源管理和监督的基础工作。其目的是及时掌握森林资源现状和消长变化动态，预测森林资源发展趋势，为林业经营管理科学决策服务。
在森林监测中，森林中常常容易发生火灾，森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置和救助较为困难的自然灾害。其危害非常严重，不仅毁坏林木，造成大量动植物死亡，还会改变森林气候，破坏大自然的生态平衡，造成经济上的巨大损失和生态环境的严重破坏。除了森林火灾，虫害的滋长也常常威胁着森林的安全。
经现有文献检索发现，中国专利公开号CN110225479A，公开日2019年09月10日的专利申请介绍了一种森林环境监测系统，该森林环境监测系统包括服务器以及安装在森林中的若干集中器和采集器，集中器分散布设在预设区域内，以其为中心分散布设有若干采集器；集中器和采集器根据预设汇集周期自动唤醒并在数据交互后进入休眠，其中，采集器会接收集中器发送的集中器时钟，并根据集中器时钟同步校准采集器时钟，同步完毕后进入休眠等待下次唤醒。虽然，该监测系统延长了集中器和采集器的使用寿命，但是其监测范围较窄，不能较完整地对森林进行监测，而且对于森林环境的火灾、虫害的预测准确率不够高。
技术内容
本技术的目的在于提供一种完整地对森林进行监测，提高森林环境的火灾、虫害预测准确率的森林监测系统。
为了实现上述技术目的，本技术采用以下技术方案：
一种森林监测系统，包括服务器、火灾探测系统、图像采集系统、人机操作模块、虫害监测模块和预测分析木块，其中，服务器保存有环境监测的信息，针对用户组的用户端生成并发送环境监测任务信息中的采样任务信息。
所述火灾探测系统：利用一个或多个RFID读卡器，将其布置在具有系统设施内以读取一个或多个RFID标签，RFID读卡器连接于探测器，用于控制接收光焰的受光部，从采集到的视频图像中提取烟雾特征参数，然后对烟雾特征参数进行匹配统计分析；
所述图像采集系统包括图像源、采集卡、显示屏、图像传感器和至少两台摄像机，所述图像源用于产生源图像，通过采集卡采集图像源，采集到的图像源显示在显示屏上，图像源与显示屏一体成型，图像传感器能够检测到辐射光源的阵列表面，以摄像机关联可以采集所述图像区域照亮物体表面；
所述人机操作模块用于用户登录，输入待监测点的基本数据和控制命令，用户在登录前注册基本信息，包括姓名、身份证和手机号的信息，用户在登录后进行实名认证和微信支付认证，关联小程序，用于实施监测用户的位置信息；
所述虫害监测模块用于对害虫进行识别，根据识别结果判断是否有虫害，采集植物受到病虫害时的图像特征，植物受到病虫害之后的每个时间段的图像特征，以及植物受到病虫害已经死亡的图像特征和未受到病虫害的图像特征，这些图像特征反应在虫害监测模块上，该模块与服务器相连接，将病虫害监测数据发送至云服务器，然后虫害状况评级数值的比例，确定大范围的虫害状况量化评级；
所述预测分析模块：登录人机操作模块，将火灾监测系统、图像采集系统和虫害监测模块的数据反馈到预测分析模块，对数据进行分析后将其发送到服务器终端进行统计。
进一步地，所述人机操作模块用户在登录时会返回唯一的token，客户端则保存登录token，并将token存入共享内存和数据库，同时对token进行时效性检查。
进一步地，所述token的返回状态码为280。
与现有技术相比，本技术的有益效果是：
1)本技术的森林监测系统，通过服务器、火灾探测系统、图像采集系统、人机操作模块、虫害监测模块和预测分析木块进行完整地对森林进行监测。
2)本技术中火灾探测系统通过RFID读卡器，利用设备控制接收光焰的受光部，实现对火灾进行远程控制，显示在视频图像上产生光源图像，然后采集图像照亮物体表面，增强人眼的可视范围。
3)本技术利用人机造作模块，可以使得用户进行实时监测，对于火灾探测和虫害监测控制在人眼范围，监测数据可通过后台进行时效性检查，数据异常时可通过数据库修改token的返回状态码。
4)本技术的火灾预测准确率为92.1％～93.6％，相比较于对比例提高34.85％～37.04％，虫害预测准确率为91.8％～92.9％，相比较于对比例提高30.40％～31.96％，经济效益显著。
具体实施方式
