論文の概要: Mitigating Greenhouse Gas Emissions Through Generative Adversarial Networks Based Wildfire Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08952v1
• Date: Fri, 20 Aug 2021 00:36:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-23 13:18:58.546100
• Title: Mitigating Greenhouse Gas Emissions Through Generative Adversarial Networks Based Wildfire Prediction
• Title（参考訳）: 発生的敵ネットワークによる温室効果ガス排出の予測
• Authors: Sifat Chowdhury, Kai Zhu, Yu Zhang
• Abstract要約: 我々は,山火事リスク予測のための深層学習に基づくデータ拡張手法を開発した。 提案手法を採用することで,地球規模の温室効果ガス排出量削減のため,山火事対策の予防戦略を採ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.484140660635239
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past decade, the number of wildfire has increased significantly around the world, especially in the State of California. The high-level concentration of greenhouse gas (GHG) emitted by wildfires aggravates global warming that further increases the risk of more fires. Therefore, an accurate prediction of wildfire occurrence greatly helps in preventing large-scale and long-lasting wildfires and reducing the consequent GHG emissions. Various methods have been explored for wildfire risk prediction. However, the complex correlations among a lot of natural and human factors and wildfire ignition make the prediction task very challenging. In this paper, we develop a deep learning based data augmentation approach for wildfire risk prediction. We build a dataset consisting of diverse features responsible for fire ignition and utilize a conditional tabular generative adversarial network to explore the underlying patterns between the target value of risk levels and all involved features. For fair and comprehensive comparisons, we compare our proposed scheme with five other baseline methods where the former outperformed most of them. To corroborate the robustness, we have also tested the performance of our method with another dataset that also resulted in better efficiency. By adopting the proposed method, we can take preventive strategies of wildfire mitigation to reduce global GHG emissions.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、特にカリフォルニア州では、世界中で山火事の数が大幅に増加した。 森林火災によって放出される温室効果ガス(ghg)の高濃度濃度は地球温暖化を悪化させ、さらなる火災のリスクを増大させる。 したがって、野火発生の正確な予測は、大規模で長期にわたる野火の発生を防止し、ghg排出量を減少させるのに大いに役立つ。 火災リスク予測のための様々な手法が検討されている。 しかしながら、多くの自然要因と人間の要因の複雑な相関と野火の点火は予測タスクを非常に困難にする。 本稿では,山火事リスク予測のための深層学習に基づくデータ拡張手法を提案する。 火災の着火に責任を負う多様な特徴からなるデータセットを構築し, リスクレベルの目標値と関連するすべての特徴との間の基盤となるパターンを探索するために, 条件付き表層生成敵ネットワークを利用する。 公平かつ包括的に比較すると,提案手法は,提案手法と他の5つのベースライン法を比較した。 また,ロバスト性を相関させるため,提案手法の性能を別のデータセットで検証した結果,効率性も向上した。 提案手法を適用すれば, 温室効果ガス排出削減のため, 森林火災対策の予防策を講じることができる。

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