帮我生成一个基于卷积神经网络的森林火灾检测系统的代码

当然可以！以下是一个简单的基于卷积神经网络的森林火灾检测系统的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

# 加载数据
train_data = pd.read_csv("train.csv")
test_data = pd.read_csv("test.csv")

# 数据预处理
train_labels = train_data["label"]
train_images = train_data.iloc[:,1:].values.reshape((-1,28,28,1))/255.0
test_images = test_data.values.reshape((-1,28,28,1))/255.0

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(28,28,1)))
model.add(Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# 预测结果
predictions = model.predict(test_images)

当然，实际的森林火灾检测系统需要更复杂的模型和更丰富的数据来训练，这里的代码仅仅是一个简单的示例。