森林资源是地球上最重要的资源之一,森林火灾则是威胁森林健康的重要因素,如何及时准确的检测到森林火灾的发生是多年来国内外专家学者研究的重要课题。传统森林火灾的检测通常为硬件设备与人工巡视相结合的方法,这些检测手段覆盖率低并且消耗大量的人力和物力,同时受森林环境因素影响较大。本文首先针对单一可见光及红外波段视频中的森林火灾检测方法进行了研究,主要采用背景减并利用火点颜色、亮度及动态特征进行林火区域的检测。实验结果表明,本文提出的单波段森林火灾检测算法能检测到视频中的火点区域但存在漏检和误检。为提高检测准确性,本文重点研究了基于红外和可见光视频融合的林火检测技术,提出了一种基于分数阶微分视频融合的森林火灾检测算法。该算法利用分数阶微分算子对红外及可见光视频进行融合,然后利用背景去除法检测融合视频中的异常帧,且对异常帧图像及其与背景帧的差分图像分别进行图像分割,最终得到检测出的森林火点区域。实验结果表明本文算法的融合视频的融合效果最佳,且检测准确率高,实时性强,说明本文提出的算法具有较好的有效性和准确性,为森林火灾检测方法探索了新的途径。