《Scientific Reports》：Intelligent fire detection in agriculture using machine learning and embedded systems for risk prevention and improved sustainability
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本文针对农业火灾风险监测与预警需求，提出并研究了一种基于Raspberry Pi 3 B+平台，集成烟雾与火焰传感器，并应用机器学习（ML）算法（包括随机森林和线性回归）的自主火灾检测系统。该系统通过实时监测与风险预测，实现了危险等级的精准分类与实时警报，并集成了基于随机森林的异常检测技术以确保数据可靠性。研究旨在为互联网与云端基础设施薄弱的农村及农业区域提供一种嵌入式、独立且高效的解决方案，从而支持农作物安全与农业可持续发展。
在全球农业向着智能化、可持续化方向转型的浪潮中，如何有效管理农业风险，特别是应对火灾这一威胁作物安全与自然资源的关键挑战，成为了一个亟待解决的难题。传统的火灾监控方法往往依赖人力巡查或有限的固定设施，不仅反应迟缓，而且在广袤的农田，尤其是那些互联网覆盖不足、缺乏云基础设施的偏远农村地区，其应用受到极大限制。一旦火情未能被及时发现和扑救，不仅会造成巨大的经济损失，破坏宝贵的耕地资源，还可能引发生态灾难，阻碍农业的可持续发展。因此，开发一种能够在资源受限环境下独立、实时、精准工作的智能火灾预警系统，为农民和农业管理者提供“火眼金睛”，显得至关重要且充满吸引力。
近期发表在《Scientific Reports》上的一项研究，正为这一难题提供了一个富有前景的答案。研究人员开展了一项名为“基于机器学习和嵌入式系统的智能农业火灾检测”的研究，旨在设计并实现一个集硬件感知、智能分析与自主预警于一体的嵌入式解决方案。这项研究的核心目标是：利用成本效益高的单板计算机（Raspberry Pi 3 B+）作为控制中枢，结合烟雾和火焰传感器构建实时监控网络；并引入机器学习（ML）算法，对采集到的数据进行深度分析，以分类火灾风险等级，预测潜在危险，甚至识别传感器自身的异常行为，从而全面提升系统的检测准确性、反应速度和可靠性。
为了达成上述目标，研究人员主要运用了几个关键技术方法：首先是嵌入式系统设计与集成，基于Raspberry Pi 3 B+平台整合了烟雾与火焰传感器硬件，构建了数据采集的物理基础。其次是机器学习模型的应用与比较，重点采用了随机森林（Random Forest）和逻辑回归（Logistic Regression）两种算法来构建分类模型。最后是模型性能评估与验证，运用了五折分层交叉验证（five-fold stratified cross-validation）来确认模型的稳定性和泛化能力，并使用混淆矩阵（confusion matrix）等指标来评估分类准确率及异常检测效果。
研究的结果通过系统的实验与分析得以呈现：
模型性能评估： 研究人员对两种机器学习模型进行了严格的性能比较。逻辑回归模型取得了整体平均准确率0.9446 ± 0.0600，整体F1分数0.9173 ± 0.0744，总召回率0.9250 ± 0.0608。而随机森林模型则表现更优，其整体平均准确率达到0.9860 ± 0.0172，整体F1分数为0.9740 ± 0.0319，总召回率为0.9733 ± 0.0327。这一结果表明，在本研究构建的火灾风险等级分类任务中，随机森林模型展现出更可靠、更均衡的分类性能。
异常检测集成： 除了风险分类，研究还集成了基于随机森林模型的异常检测技术。该技术能够有效识别传感器读数中的异常行为或不规律模式，这有助于确保所采集数据的质量与可靠性，并能自动校正可能存在的测量误差，从而避免了因设备故障或环境干扰导致的误报警。
系统适应性与实用性： 该研究的一个主要贡献在于，所开发的系统被特别设计为具备高度的适应性。它旨在服务于那些互联网接入极少甚至完全没有，且缺乏云计算基础设施的农村和农业区域。通过提供一个嵌入式、独立（不依赖持续云连接）且高效的解决方案，该系统为传统监测方法提供了一种可行的替代方案。
综上所述，这项研究成功设计并验证了一个结合嵌入式硬件与机器学习算法的智能农业火灾检测系统。研究结论明确指出，随机森林模型在火灾风险等级分类任务中优于逻辑回归模型，提供了更高的准确性与平衡性。同时，集成异常检测功能进一步保障了系统数据的可靠性。该研究的核心意义在于，其成果直接支持了农作物的安全与农业的可持续发展：通过提供实时、精准的火灾风险预警，该系统有助于降低农业火灾风险，保护自然资源；并通过提升农场对自然灾害的准备与应对能力，增强了农业生产的韧性（resilience）。这项研究体现了将智能系统融入农业风险管理的集成式智慧农业（smart agriculture）思路，为推动实现更安全、更可持续、更具韧性的现代农业提供了重要的技术路径和实践案例。
