Decision support system for Forest fire management using Ontology with Big Data and LLMs

📄 arXiv: 2405.11346v3 📥 PDF

作者: Ritesh Chandra, Shashi Shekhar Kumar, Rushil Patra, Sonali Agarwal

分类: cs.AI

发布日期: 2024-05-18 (更新: 2025-07-21)

备注: Accepted

期刊: Cluster Computing /2025

DOI: 10.1007/s10586-025-05383-0

💡 一句话要点

利用本体、大数据和LLM的森林火灾管理决策支持系统

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 森林火灾管理 决策支持系统 本体 大数据 大型语言模型 语义传感器网络 Apache Spark

📋 核心要点

  1. 现有森林火灾管理方法难以有效处理海量异构的传感器数据，导致火灾风险预测精度不足。
  2. 该论文提出了一种基于本体、大数据和LLM的决策支持系统，旨在提升森林火灾的早期检测和风险预测能力。
  3. 通过Spark流实现实时警报，并使用本体指标、查询评估和LLM指标验证了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

森林对生态平衡至关重要，但森林火灾是森林损失的主要原因，构成重大风险。火险气象指数评估野火风险并预测资源需求，至关重要。随着传感器网络在医疗保健和环境监测等领域的兴起，语义传感器网络越来越多地用于收集风速、温度和湿度等气候数据。然而，处理这些数据流以确定火险气象指数提出了挑战，突显了有效森林火灾探测日益增长的重要性。本文讨论了使用Apache Spark进行早期森林火灾探测，利用气象和地理数据增强火灾风险预测。基于我们之前开发的用于管理Monesterial自然公园森林火灾的语义传感器网络（SSN）本体和语义Web规则语言（SWRL），我们扩展了SWRL，以使用大型语言模型（LLM）和Spark框架改进决策支持系统（DSS）。我们使用Spark流实现了针对各种火灾场景的实时警报，并使用本体指标、基于查询的评估、LLM分数精度、F1分数和召回率指标验证了我们的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决森林火灾管理中，由于传感器数据量大且异构，导致火灾风险预测不准确、响应速度慢的问题。现有方法难以有效整合气象、地理等多源信息，无法及时提供决策支持。

核心思路：论文的核心思路是利用本体技术对传感器数据进行语义建模，结合大数据处理框架Apache Spark进行实时数据处理，并引入大型语言模型（LLM）增强决策支持系统的智能化水平。通过本体实现知识表示和推理，Spark实现数据流的实时处理，LLM提供智能化的风险评估和预警。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 语义传感器网络（SSN）本体构建模块，用于对传感器数据进行语义建模；2) Spark流处理模块，用于实时处理传感器数据流；3) 语义Web规则语言（SWRL）扩展模块，用于定义火灾风险评估规则；4) 大型语言模型（LLM）集成模块，用于提供智能化的决策支持；5) 实时警报模块，用于根据风险评估结果触发警报。

关键创新：论文的关键创新在于将本体技术、大数据处理框架和大型语言模型相结合，构建了一个智能化的森林火灾管理决策支持系统。通过本体实现知识表示和推理，Spark实现数据流的实时处理，LLM提供智能化的风险评估和预警，从而提高了火灾风险预测的准确性和响应速度。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 扩展了现有的语义Web规则语言（SWRL），使其能够更好地支持火灾风险评估；2) 使用Apache Spark Streaming进行实时数据处理，确保系统能够及时响应火灾风险；3) 集成了大型语言模型（LLM），利用其强大的自然语言处理能力，提供智能化的决策支持。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出的决策支持系统的有效性。实验结果表明，该系统能够实时处理传感器数据流，准确预测火灾风险，并及时发出警报。通过本体指标、查询评估、LLM分数精度、F1分数和召回率等指标进行评估，证明了该方法在火灾风险预测方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于森林防火部门，为其提供智能化的决策支持，提高森林火灾的早期检测和风险预测能力，从而减少森林火灾造成的损失。此外，该方法也可推广到其他环境监测领域，例如空气质量监测、水质监测等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Forests are crucial for ecological balance, but wildfires, a major cause of forest loss, pose significant risks. Fire weather indices, which assess wildfire risk and predict resource demands, are vital. With the rise of sensor networks in fields like healthcare and environmental monitoring, semantic sensor networks are increasingly used to gather climatic data such as wind speed, temperature, and humidity. However, processing these data streams to determine fire weather indices presents challenges, underscoring the growing importance of effective forest fire detection. This paper discusses using Apache Spark for early forest fire detection, enhancing fire risk prediction with meteorological and geographical data. Building on our previous development of Semantic Sensor Network (SSN) ontologies and Semantic Web Rules Language (SWRL) for managing forest fires in Monesterial Natural Park, we expanded SWRL to improve a Decision Support System (DSS) using a Large Language Models (LLMs) and Spark framework. We implemented real-time alerts with Spark streaming, tailored to various fire scenarios, and validated our approach using ontology metrics, query-based evaluations, LLMs score precision, F1 score, and recall measures.