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森林城市测评体系操作手册
一、简介
森林城市测评体系是用于评估和监测城市森林覆盖率、生态质量、环境绿化等方面的重要工具。
本操作手册旨在指导用户如何使用该体系进行城市森林环境的评估和监测，以促进城市森林的可持续发展。
二、操作流程
1. 数据收集
在进行森林城市测评之前，需要收集相关数据。
这些数据包括但不限于：城市地形图、植被分布图、气象数据、土壤类型和养分状况等。
可以通过实地调查、遥感技术、政府部门公开数据等多种方式获取。
2. 确定评估范围
根据实际需要，确定评估的具体范围。
可以是一个行政区域、一个生态系统或者一个具体的建设项目等。
确保评估范围具有代表性和完整性。
3. 制定评估指标
根据森林城市测评体系的要求，制定具体的评估指标。
这些指标包括：森林覆盖率、绿地率、生物多样性、生态服务功能等。
确保指标的选取具有科学性和实用性。
4. 数据处理与分析
将收集到的数据按照评估指标进行分类和整理，利用相关软件进行统计分析。
可以采用定量和定性相结合的方法，对数据进行深入挖掘和分析，以揭示城市森林环境的质量和问题。
5. 结果评价与反馈
根据分析结果，对城市森林环境进行综合评价，并提出相应的改进建议。
将评价结果反馈给相关部门和公众，促进城市森林环境的持续改善。
三、注意事项
1. 数据质量：确保收集到的数据准确可靠，避免误差和异常值对评估结果的影响。
2. 指标选取：评估指标的选取应结合实际情况，考虑科学性、实用性和可操作性。
3. 数据分析：采用合适的方法对数据进行处理和分析，避免主观性和片面性。
森林山火监测系统设计报告1. 引言森林山火是一种严重的自然灾害，给生态环境和人类居住地带来巨大威胁。
为了及时掌握森林火灾的发生情况，预防和控制火势蔓延，设计一个森林山火监测系统的重要性日益凸显。
本报告将介绍一个基于现代技术的森林山火监测系统设计方案。
2. 系统架构2.1 硬件设备森林山火监测系统的核心设备包括红外传感器、温湿度传感器和相机。
红外传感器用于检测火源，温湿度传感器用于监测环境温度和湿度，相机用于拍摄实时图像。
这些传感器和相机将连接到一个控制单元，将收集到的数据传输到服务器。
2.2 软件模块系统的软件模块包括数据采集模块、数据处理模块和报警模块。
数据采集模块负责从传感器和相机收集数据，包括温度、湿度和图像。
数据处理模块将对采集到的数据进行分析和判定，识别是否有火灾发生以及确定火势大小。
报警模块基于数据处理模块的结果，向系统管理员发送报警通知。
3. 系统工作流程系统工作流程如下：1. 传感器和相机采集环境数据和图像。
2. 数据采集模块将数据传输到数据处理模块。
3. 数据处理模块对数据进行分析，判断是否有火灾发生。
4. 若判断为火灾发生，确定火势大小。
5. 报警模块根据数据处理模块的结果发送报警通知给系统管理员。
4. 系统特性4.1 实时监测监测系统能够实时采集环境数据和图像，确保监测结果的实时性，提供准确的监测信息。
4.2 精准判断通过对采集到的数据进行分析和判定，系统能够判断是否有火灾发生，并根据火势大小进行评估。
4.3 远程监控监测系统将连接至服务器，实现对森林火灾情况的远程监控。
系统管理员可以通过网络远程访问系统，获取实时监测结果和报警通知。
4.4 报警通知系统能够及时向系统管理员发送报警通知，提醒他们采取相应的应急措施，以防止火势蔓延。
5. 系统应用森林山火监测系统可以应用于以下场景：- 森林和丛林地区- 自然保护区- 旅游景区- 边境地区6. 结论设计一个森林山火监测系统是为了减少森林山火对环境和人类造成的损害。
森林防火视频监控系统方案目录一、前言 (3)1.1 编写目的 (3)1.2 背景介绍 (4)1.3 方案概述 (4)二、系统需求分析 (5)2.1 功能需求 (6)2.1.1 实时监控 (7)2.1.2 数据记录与回放 (8)2.1.3 异常报警与通知 (10)2.1.4 管理与维护 (11)2.2 性能需求 (12)2.2.1 传输速度 (13)2.2.2 服务器处理能力 (14)2.2.3 存储容量 (15)2.3 环境需求 (17)2.3.1 温度范围 (18)2.3.2 湿度范围 (19)2.3.3 抗干扰能力 (20)三、系统设计 (21)3.1 总体设计 (22)3.1.1 系统架构 (23)3.1.2 网络设计 (24)3.2 详细设计 (25)3.2.1 传感器选择与布局 (27)3.2.2 服务器配置与选型 (28)3.2.3 传输系统设计 (29)3.2.4 控制中心设计 (30)四、系统实施计划 (32)4.1 项目启动 (33)4.2 设备采购与安装 (34)4.3 系统调试与测试 (35)4.4 培训与交底 (37)4.5 运营与维护 (38)五、系统功能实现 (39)5.1 实时监控 (41)5.1.1 视频采集 (41)5.1.2 图像处理 (42)5.2 数据记录与回放 (43)5.2.1 视频存储 (44)5.2.2 数据查询与回放 (46)5.3 异常报警与通知 (47)5.3.1 烟雾检测 (48)5.3.2 温度异常检测 (48)5.3.3 通知方式 (50)5.4 管理与维护 (51)5.4.1 用户管理 (52)5.4.2 权限管理 (53)5.4.3 系统升级与维护 (54)六、系统安全性考虑 (55)6.1 数据加密 (56)6.2 防火墙设置 (57)6.3 入侵检测与防范 (58)七、系统效益评估 (59)7.1 经济效益 (60)7.2 社会效益 (62)八、结论与展望 (63)一、前言随着自然环境的日益复杂和森林火灾发生的不可预测性，森林防火工作已成为我国生态保护和可持续发展的重要任务之一。
森林防火监测预警系统方案第1篇森林防火监测预警系统方案一、背景随着我国森林资源的不断丰富，森林防火工作日益重要。
为提高森林火灾的防范和应急处理能力，减少森林火灾造成的损失，确保森林资源和人民生命财产安全，依据国家相关政策法规，结合当前森林防火工作的实际需求，特制定本方案。
二、目标1. 实现森林火灾的早期发现、及时报告、快速处置。
2. 提高森林火灾预警能力，降低森林火灾发生的风险。
3. 减少森林火灾造成的损失，保障森林资源和人民生命财产安全。
三、系统设计1. 系统架构森林防火监测预警系统采用“三级架构、四级应用”的设计模式，即：（1）国家级森林防火监测预警平台；（2）省级森林防火监测预警平台；（3）市、县级森林防火监测预警系统；（4）基层森林防火监测预警应用。
2. 系统组成（1）监测系统：包括地面监测站、无人机、卫星遥感等；（2）通信系统：包括有线、无线、卫星通信等；（3）预警系统：包括预警信息发布、接收、处理等；（4）指挥调度系统：包括火情信息处理、指挥调度、应急资源管理等；（5）信息管理系统：包括火情档案、防火设施设备、防火人员等。
四、实施方案1. 监测预警体系建设（1）在森林火灾高风险区域设立地面监测站，配备火情监测设备；（2）利用无人机、卫星遥感等技术进行森林火情监测，实现火情及时发现；（3）建立森林火情监测预警数据库，实现火情数据的实时更新和共享。
2. 通信系统建设（1）建设有线、无线、卫星通信相结合的通信网络，确保火情信息的快速传输；（2）建立防火通信指挥中心，实现火情信息的统一接收、处理和发布；（3）配备火情信息接收和处理设备，提高火情信息的处理效率。
3. 预警系统建设（1）制定森林火险预警指标体系，实现森林火险的动态评估；（2）建立森林火险预警发布机制，确保预警信息的及时发布；（3）通过短信、微信、广播等多种方式，将预警信息发送给相关责任人。
4. 指挥调度系统建设（1）建立森林火灾应急预案，明确各部门职责和应急响应流程；（2）建立森林火灾应急指挥中心，实现火情信息的实时监控和指挥调度；（3）配备应急资源，包括扑火队伍、扑火设备、交通工具等。
“森林智眼”森林防火智控系统建设方案
一、森林智眼森林防火智控系统建设方案概述
森林智眼森林防火智控系统（以下简称智眼系统）是一种有效的森林防火预警和智能监控系统，它依托先进的视觉技术和人工智能技术，通过实时收集和处理大量环境信息，建立完善的森林火情数据库，形成智慧信息网络，实现智慧化、大数据化的森林防火管理体系。
智眼系统主要由智能监控系统、大屏展示系统、集群计算系统组成。
该系统主要通过智能监控系统，实时监测与观测森林环境状况，实现森林火灾的自动检测起报和预警报警；通过聚合大屏系统，实现现场可视化展示和人机交互，以及智慧指挥控制；通过集群计算系统，实现智能分析和大数据处理，可以实时监测大范围的火情状况，构建森林防火体系。
二、森林智眼森林防火智控系统设计方案详述
1．智能监控系统
智能监控系统主要由光谱检测传感器、烟火灭火检测传感器、云台机器人、物联网节点等组成，主要实现现场实时监测、观测、识别和大数据处理功能。
（1）光谱检测传感器是基于红外光谱技术的。
森林防火监测预警系统的设计与实现森林防火监测预警系统的设计与实现摘要：随着全球气候变化和人类活动的不可避免影响，森林火灾成为了一个严重的问题。
为了有效地预防和应对森林火灾，研发一套可靠的森林防火监测预警系统至关重要。
本文旨在介绍一种设计与实现森林防火监测预警系统的方法，该系统通过基于物联网和数据分析的方式，可以实现对森林火灾的实时监测和预警。
一、引言森林火灾作为一种自然灾害，给人们的生命安全和生态环境带来了巨大的威胁。
因此，研发一种有效的森林防火监测预警系统至关重要。
这样的系统需要能够实时监测森林的火灾状况，并能够在火灾发生之前及时预警和采取相应措施。
二、系统设计1. 硬件设计森林防火监测预警系统的硬件设计包括传感器模块、通信模块和中控模块。
传感器模块主要用于检测环境条件，例如温度、湿度和风速等。
通信模块用于将传感器采集到的数据发送给中控模块。
中控模块负责接收并处理数据，并根据数据分析结果进行预警。
2. 软件设计系统的软件设计主要包括数据处理和分析模块、预警模块和远程监控模块。
数据处理和分析模块用于接收传感器采集到的数据，并进行处理和分析，以判断当前是否存在火灾风险。
预警模块根据数据分析结果，及时发出预警信号，通知相关人员采取行动。
远程监控模块可以通过互联网实现对整个系统的远程监控和控制。
三、系统实现1. 传感器模块实现传感器模块是系统中最为关键的部分，它能够实时获取森林的环境信息。
在设计传感器模块时，需要考虑到其适应不同环境的能力、数据的准确性和实时性等因素。
通过选择合适的温度、湿度和风速传感器，并进行合理的安装布局，可以确保系统能够准确地检测到火灾的即将发生。
2. 数据处理和分析模块实现数据处理和分析模块负责接收传感器采集到的数据，并实时对数据进行处理和分析。
在数据处理方面，可以使用滑动窗口等方法，对数据进行平滑处理以剔除噪音。
在数据分析方面，可以使用机器学习等方法，通过对历史数据的学习和分析，预测未来可能发生的火灾风险。
森林监测实施方案森林监测实施方案一、背景与目的随着环境问题的日益严重，森林资源的保护与管理已成为全球共同关注的问题。
为了及时了解森林的状况和变化，制定相应的保护措施，对森林进行监测已成为必要的工作。
本实施方案旨在制定一套科学严谨的森林监测方案，以保护和管理森林资源。
二、监测内容与方法1.监测内容（1）森林生态环境：监测森林植被的生长情况、动物及昆虫种群的数量和分布、水源的质量与数量等。
（2）森林资源：监测森林的面积、林种组成、优势树种等。
（3）森林面积：监测森林的面积及变化情况，包括森林退化、砍伐和林地的转化等。
（4）气候状况：监测森林地区的气温、降雨量等气候数据。
（5）森林火灾：监测森林火灾的情况，及时发现并采取措施防止火灾的发生。
2.监测方法（1）使用遥感技术：通过卫星遥感、无人机等技术，对森林进行定期的遥感监测，获取森林的高分辨率影像。
（2）使用地面观测：设置监测点位，利用定位仪、测距仪等工具进行森林环境的实地观测，获取真实可靠的数据。
（3）参与人员监测：组织专业团队进行森林监测，包括森林专家、环境科学家等。
（4）建立数据库：将监测数据进行统一管理，建立森林监测数据库，并进行数据分析和综合评估。
三、监测计划与周期为了保证监测工作的连续性和准确性，制定了以下监测计划与周期：1.监测计划（1）确定监测区域：根据实际情况确定监测的区域范围，涵盖森林资源丰富的地区。
（2）制定监测指标：根据监测内容确定具体的监测指标，如植被覆盖率、生物多样性指数、森林火灾频率等。
（3）制定监测计划：根据监测指标和实际情况，制定每年的监测计划，包括监测的时间、区域和方法等。
2.监测周期（1）短期监测：每年进行一次短期监测，对森林生态环境、资源情况进行调查和评估。
（2）长期监测：每五年进行一次长期监测，对森林面积和变化趋势、气候状况、森林火灾情况等进行全面评估。
四、监测结果与应用1.监测结果通过数据统计、分析和综合评估，得出相关的监测结果，包括森林的面积和变化趋势、森林资源的状况、气候状况和森林火灾情况等。
使用测绘技术进行林地变化监测的步骤与流程引言：随着人口的迅速增长和经济的快速发展，全球的森林资源正处于严重的退化和破坏之中。
为了实现可持续发展，准确监测和评估林地的变化与利用情况至关重要。
测绘技术的应用为我们提供了监测和评估林地变化的有效工具。
本文将重点介绍使用测绘技术进行林地变化监测的步骤与流程。
第一部分：数据获取与处理在进行林地变化监测之前，首先需要获取可靠的数据。
获取林地变化数据有多种方式，其中卫星遥感技术是最为常用且有效的方法之一。
通过使用卫星图像，我们可以获得大范围的林地数据，并通过多时相图像对比来监测变化情况。
数据获取后，需要进行数据处理和预处理。
首先，对获取的原始卫星图像进行校正和大气校正，以消除传感器和大气条件对图像的影响。
然后，将图像进行拼接和配准，以确保不同时相的图像具有相同的坐标系，方便后续的变化分析。
第二部分：林地变化分析经过数据处理和预处理之后，接下来就是进行林地变化分析。
变化分析可以分为两个主要的步骤：特征提取和变化检测。
在特征提取步骤中，通过使用遥感图像中的各种指标，如植被指数、土壤湿度等，提取出与林地变化相关的特征信息。
这些特征信息将用于后续的变化检测和分类。
变化检测是林地变化监测的核心步骤，主要目的是从多时相的卫星图像中检测和提取出变化区域。
常用的变化检测方法有基于阈值、基于像素、基于物体和基于时序等方法。
根据实际需求和数据特点，选择适当的变化检测算法进行分析。
第三部分：变化分类与解译在进行林地变化分类之前，需要进行前期准备工作，包括选择合适的分类方法和构建合适的分类模型。
常见的分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和混合分类等。
一旦选择了适当的分类方法，并构建好分类模型，就可以进行林地变化的分类与解译。
通过分析变化区域的特征信息，我们可以将其划分为不同的类别，如林地退化、森林火灾、土地利用变化等。
分类结果将提供有关林地变化类型和程度的有价值信息，为后续的决策和管理提供依据。
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。
具体实施方式结合以下实施例，对本技术的具体实施方式作进一步详细描述。
以下实施例用于说明本技术，但不用来限制本技术的范围。
实施例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。
其中火灾探测系统：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。
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，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；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。
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；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。
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。
实验例采用本技术森林监测系统对森林进行监测，选取4个森林进行实验，其中森林1、森林2、森林3以本技术为基准，森林4以公开号CN110225479A，公开日2019年09月10日的专利申请为基准，对火灾预警准确率和虫害预警准确率进行统计，同现有森林监测系统相比，具体如下表所示：由表1可知，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。
以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。
