論文の概要: Modeling Wildfire Perimeter Evolution using Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03977v1
• Date: Tue, 8 Sep 2020 20:06:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 21:21:53.247581
• Title: Modeling Wildfire Perimeter Evolution using Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた山火事周辺進化のモデル化
• Authors: Maxfield E. Green, Karl Kaiser, Nat Shenton
• Abstract要約: 本研究では,24時間間における山火事周囲の進化を予測できる山火事拡散モデルを提案する。 このモデルはカリフォルニアのシエラネバダ山脈西部の山火事から、実際の歴史的データセットから、山火事の拡散力学を学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increased size and frequency of wildfire eventsworldwide, accurate real-time prediction of evolving wildfirefronts is a crucial component of firefighting efforts and for-est management practices. We propose a wildfire spreadingmodel that predicts the evolution of the wildfire perimeter in24 hour periods. The fire spreading simulation is based ona deep convolutional neural network (CNN) that is trainedon remotely sensed atmospheric and environmental time se-ries data. We show that the model is able to learn wildfirespreading dynamics from real historic data sets from a seriesof wildfires in the Western Sierra Nevada Mountains in Cal-ifornia. We validate the model on a previously unseen wild-fire and produce realistic results that significantly outperformhistoric alternatives with validation accuracies ranging from78% - 98%
• Abstract（参考訳）: 世界中の山火事の規模と頻度が増加し、進化する山火事の正確なリアルタイム予測は消防活動と対流管理の重要な要素である。 我々は,24時間周期における野火周辺部の進化を予測できる野火拡散モデルを提案する。 火災拡散シミュレーションは、リモートセンシングされた大気と環境の時系列データに基づいて訓練された深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいている。 このモデルはカリフォルニアのシエラネバダ山脈西部の一連の山火事から、実際の歴史的データセットから、山火事の拡散力学を学習できることを示す。 我々はこのモデルを未発見のワイルドファイアで検証し、78%98%の検証精度で、歴史の代替案を大幅に上回る現実的な結果を生成する。

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