論文の概要: A Multimodal Supervised Machine Learning Approach for Satellite-based Wildfire Identification in Europe

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02508v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 08:28:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 01:18:58.598250
• Title: A Multimodal Supervised Machine Learning Approach for Satellite-based Wildfire Identification in Europe
• Title（参考訳）: ヨーロッパにおける衛星山火事識別のためのマルチモーダル教師付き機械学習手法
• Authors: Angelica Urbanelli, Luca Barco, Edoardo Arnaudo, Claudio Rossi
• Abstract要約: 本稿では,衛星による自動ホットスポット検出システムの精度を向上させるために,山火事識別ソリューションを提案する。 我々は、モデレート分解能イメージング分光計(MODIS)と可視赤外線放射計(VIIRS)ホットスポットサービスによって検出された熱異常を相互参照する。 そこで本稿では,山火事と他のイベントを区別し,ホットスポットの検出を曖昧にするための教師付き機械学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34410212782758043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing frequency of catastrophic natural events, such as wildfires, calls for the development of rapid and automated wildfire detection systems. In this paper, we propose a wildfire identification solution to improve the accuracy of automated satellite-based hotspot detection systems by leveraging multiple information sources. We cross-reference the thermal anomalies detected by the Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) hotspot services with the European Forest Fire Information System (EFFIS) database to construct a large-scale hotspot dataset for wildfire-related studies in Europe. Then, we propose a novel multimodal supervised machine learning approach to disambiguate hotspot detections, distinguishing between wildfires and other events. Our methodology includes the use of multimodal data sources, such as the ERSI annual Land Use Land Cover (LULC) and the Copernicus Sentinel-3 data. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach in the task of wildfire identification.
• Abstract（参考訳）: ワイルドファイアのような壊滅的な自然現象の頻度が増加すると、迅速かつ自動化されたワイルドファイア検出システムの開発が求められる。 本稿では,複数の情報源を活用し,衛星自動ホットスポット検出システムの精度を向上させるワイルドファイア識別手法を提案する。 我々は,ヨーロッパ森林火災情報システム(effis)データベースを用いて,中分解能画像分光放射計(modis)と可視赤外画像放射計スイート(viirs)により検出された熱異常を相互に参照し,ヨーロッパにおける野火研究のための大規模ホットスポットデータセットを構築する。 次に,マルチモーダル教師付き機械学習によるホットスポット検出の曖昧さを解消し,ワイルドファイアと他のイベントを区別する手法を提案する。 本手法は, ERSI 年次土地利用土地被覆 (LULC) やコペルニクス・センチネル3データなどのマルチモーダルデータソースの利用を含む。 実験の結果,山火事の特定作業におけるアプローチの有効性が示された。

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