森林是地球赐予人类最宝贵的财富,与人类的生存、社会经济的发展密切关联。然而近年来森林很容易受到火灾的侵袭和破坏,森林一旦遭遇火灾的侵袭会造成巨大的损失,例如造成人身伤亡、减少物种多样性、打破生态系统的平衡等。由此可以看出,森林火灾的防控工作已经迫在眉睫并且具有非常深远的意义。然而传统的建筑火灾探测器、人工巡检与观测塔检测方法都存在相应的缺点,不适用于空间开阔的森林区域。因此,为及时发现并控制火灾,研究可靠的森林火灾识别方法以及采用图像处理的方式实时获取火灾信息就显得极其重要。基于上述情况,本文主要采用模型实验和仿真模拟相结合的方法,基于图像处理技术对森林火灾探测方法及火灾信息的实时获取进行了分析研究,主要的研究内容及结论如下:（1）总结分析了一些现有火灾疑似区域提取算法的不足,搭建了基于超像素分割结合颜色模型的火灾疑似区域提取算法。采用图像处理的方式对森林火灾图像的纹理、颜色特征开展了研究。（2）设计小尺寸森林火灾模型实验平台、开展森林火灾模型实验,为后续林火探测数据集及林火信息获取提供素材。通过收集整理自己实验素材及其他数据库资源建立场景丰富、重复性小的森林火灾专用火灾数据集。（3）基于Python编程语言建立了SVM（支持向量机模型）和Ada Boost（自适应增强模型）两种模型用于森林火灾探测。在此基础上,搭建了Ada Boost-SVM强分类器用于森林火灾探测并设计开发了森林火灾探测小程序。最后,对比分析了3种模型森林火灾识别的准确率,Python仿真模拟结果发现:Ada Boost-SVM准确率最优、Ada Boost次之、SVM最差。（4）基于视频图像,采用Python编程语言改进了获取火焰高度信息的算法、设计了获取火焰面积、形状、火线强度以及蔓延速度等信息的算法,为火灾信息的获取提供了坚实的基础。以开展的森林火灾模型实验为素材,通过图像处理的方式实时获取上述关键的火灾信息（火焰高度、面积、形状、火线强度以及蔓延速度）并对其进行了分析研究,为预测火灾发展趋势提供参考和技术支持,便于让消防人员及时掌握火灾情况、控制火情、提升灭火救援能力。