論文の概要: Predicting Forest Fire Using Remote Sensing Data And Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01975v1
• Date: Wed, 6 Jan 2021 11:22:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 00:14:05.867800
• Title: Predicting Forest Fire Using Remote Sensing Data And Machine Learning
• Title（参考訳）: リモートセンシングデータと機械学習を用いた森林火災の予測
• Authors: Suwei Yang, Massimo Lupascu, Kuldeep S. Meel
• Abstract要約: 東南アジアでは、インドネシアは熱帯泥炭の森林火災によって最も影響を受けた国です。 既存の森林火災予報システムは手作りの特徴に基づいており、地上の高価な機器の設置とメンテナンスが必要である。 インドネシアにおける森林火災の予測にリモートセンシングデータを用いた新しい費用対効果の高い機械学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.08694022993555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the last few decades, deforestation and climate change have caused increasing number of forest fires. In Southeast Asia, Indonesia has been the most affected country by tropical peatland forest fires. These fires have a significant impact on the climate resulting in extensive health, social and economic issues. Existing forest fire prediction systems, such as the Canadian Forest Fire Danger Rating System, are based on handcrafted features and require installation and maintenance of expensive instruments on the ground, which can be a challenge for developing countries such as Indonesia. We propose a novel, cost-effective, machine-learning based approach that uses remote sensing data to predict forest fires in Indonesia. Our prediction model achieves more than 0.81 area under the receiver operator characteristic (ROC) curve, performing significantly better than the baseline approach which never exceeds 0.70 area under ROC curve on the same tasks. Our model's performance remained above 0.81 area under ROC curve even when evaluated with reduced data. The results support our claim that machine-learning based approaches can lead to reliable and cost-effective forest fire prediction systems.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年間、森林破壊と気候変動により森林火災が増加している。 東南アジアでは、インドネシアは熱帯の泥炭林の森林火災で最も影響を受けた国である。 これらの火災は気候に大きな影響を与え、広範な健康、社会、経済問題を引き起こしている。 カナダ森林火災警報システムのような既存の森林火災予報システムは、手作りの特徴に基づいており、高額の機器を地上に設置し、メンテナンスする必要があるため、インドネシアのような発展途上国では困難である。 インドネシアの森林火災を予測するためにリモートセンシングデータを用いた,費用対効果の高い機械学習に基づく新しいアプローチを提案する。 我々の予測モデルは、受信演算子特性(ROC)曲線の下で0.81以上の領域を達成し、同じタスクにおいてROC曲線下で0.70を超えることのないベースラインアプローチよりも大幅に向上する。 モデルの性能は, ROC曲線下0.81領域に留まり, 縮小したデータで評価した。 その結果,機械学習に基づくアプローチが森林火災予測システムに信頼性と費用対効果をもたらす可能性が示唆された。

関連論文リスト

• Bushfire Severity Modelling and Future Trend Prediction Across Australia: Integrating Remote Sensing and Machine Learning [0.43012765978447565]
  本研究は,過去12年間のオーストラリアにおける森林火災の深刻度を詳細に分析した。 ランドサット画像を活用し,NDVI,NBR,バーン指数などのスペクトル指標と地形的・気候的要因を併用することにより,ロバストな予測モデルを構築した。 このモデルは86.13%の精度を達成し、様々なオーストラリアの生態系で火災の深刻度を予測する効果を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T04:57:48Z)
• Efficient Localized Adaptation of Neural Weather Forecasting: A Case Study in the MENA Region [62.09891513612252]
  地域レベルのダウンストリームタスクに特化して、リミテッド・エリア・モデリングに焦点を合わせ、モデルをトレーニングします。 我々は,気象予報が水資源の管理,農業,極度の気象事象の影響軽減に重要であるという,気象学的課題からMENA地域を考察する。 本研究では,パラメータ効率のよい微調整手法,特にローランド適応(LoRA)とその変種を統合することの有効性を検証することを目的とした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T19:31:56Z)
• Decision support system for Forest fire management using Ontology with Big Data and LLMs [0.8668211481067458]
  火災リスクを評価し、資源需要を予測する火災指標が不可欠である。 医療や環境モニタリングなどの分野におけるセンサネットワークの増加に伴い、セマンティックセンサーネットワークは、気候データ収集にますます利用されている。 本稿では,Apache Sparkによる森林火災の早期検出,気象・地理データによる火災リスク予測の強化について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-18T17:30:30Z)
• Residual Corrective Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [58.456404022536425]
  気象・気候からの物理的危険予知技術の現状には、粗い解像度のグローバルな入力によって駆動される高価なkmスケールの数値シミュレーションが必要である。 ここでは、コスト効率のよい機械学習代替手段として、このようなグローバルな入力をkmスケールにダウンスケールするために、生成拡散アーキテクチャを探索する。 このモデルは、台湾上空の地域気象モデルから2kmのデータを予測するために訓練され、世界25kmの再解析に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:57:22Z)
• Deep graphical regression for jointly moderate and extreme Australian wildfires [0.7864304771129751]
  オーストラリアの近年の山火事は、経済的損失と資産破壊に繋がった。 気候変動によってその強度、持続時間、頻度が悪化するのではないかという懸念が高まっている。 ファイアスプレッドの全分布を確実にモデル化するために,頑健な統計手法を開発することが不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T13:04:52Z)
• Spain on Fire: A novel wildfire risk assessment model based on image satellite processing and atmospheric information [1.8377229717030112]
  毎年、野火はスペインの広い地域を破壊し、多くの生態系を脅かす。人類は、その90%(無視または挑発)を引き起こし、個人の行動は予測できない。 これらの事象の被害を軽減するため、我々は新しいワイルドファイア・アセスメント・モデル(WAM)を提案した。 我々の目標は、スペインにおける危険な地域の資源配分と意思決定を支援することで、山火事の経済的・生態的影響を予測することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T08:55:16Z)
• Neuroevolution-based Classifiers for Deforestation Detection in Tropical Forests [62.997667081978825]
  森林破壊や荒廃により、毎年何百万ヘクタールもの熱帯林が失われる。 監視・森林破壊検知プログラムは、犯罪者の予防・処罰のための公共政策に加えて、使用されている。 本稿では,熱帯林の森林破壊検出作業におけるニューロ進化技術(NEAT)に基づくパターン分類器の利用を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-23T16:04:12Z)
• Country-wide Retrieval of Forest Structure From Optical and SAR Satellite Imagery With Bayesian Deep Learning [74.94436509364554]
  本研究では,10mの解像度で森林構造変数を高密度に推定するベイズ深層学習手法を提案する。 本手法は,Sentinel-2光画像とSentinel-1合成開口レーダ画像を5種類の森林構造変数のマップに変換する。 ノルウェーを横断する41の空中レーザー走査ミッションの基準データに基づいて、我々のモデルを訓練し、テストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T16:21:28Z)
• Preliminary Wildfire Detection Using State-of-the-art PTZ (Pan, Tilt, Zoom) Camera Technology and Convolutional Neural Networks [0.0]
  野生の火は、人間や自然によって引き起こされる可能性のある環境において、制御されていない火災である。 2020年だけで、カリフォルニア州の山火事は4200万エーカーの土地を燃やし、10,500の建物や建物を破壊し、31人以上が死んだ。 研究の目的は、森林火災が広がるのを防ぐため、初期の段階で森林火災を検出することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-10T19:30:37Z)
• From Static to Dynamic Prediction: Wildfire Risk Assessment Based on Multiple Environmental Factors [69.9674326582747]
  ワイルドファイアはアメリカ合衆国西海岸で頻繁に起こる最大の災害の1つである。 カリフォルニアの山火事リスクが高い地域を解析・評価するための静的・動的予測モデルを提案します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-14T17:56:17Z)
• Assessing out-of-domain generalization for robust building damage detection [78.6363825307044]
  建築損傷検出は、衛星画像にコンピュータビジョン技術を適用することで自動化することができる。 モデルは、トレーニングで利用可能な災害画像と、新しいイベントの画像の間の分散の変化に対して堅牢でなければならない。 今後はOOD体制に重点を置くべきだと我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-20T10:30:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。