論文の概要: AI-based Wildfire Prevention, Detection and Suppression System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06990v1
- Date: Tue, 12 Dec 2023 05:18:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 17:26:44.220513
- Title: AI-based Wildfire Prevention, Detection and Suppression System
- Title（参考訳）: AIによる山火事防止・検知・抑制システム
- Authors: Prisha Shroff
- Abstract要約: Wildfire Prevention, Detection and Suppression System (WPDSS)は、ホットスポットを効果的に予測し、山火事を検出する、新しく、完全に自動化され、エンドツーエンドのAIベースのソリューションである。
WPDSSは気候変動の影響を減らし、生態系や生物多様性を保護し、経済的損失を回避し、人命を救う。
WPDSSの力は世界中のあらゆる場所に応用でき、山火事を防ぎ抑制し、気候変動を抑えることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wildfires pose a serious threat to the environment of the world. The global
wildfire season length has increased by 19% and severe wildfires have besieged
nations around the world. Every year, forests are burned by wildfires, causing
vast amounts of carbon dioxide to be released into the atmosphere, contributing
to climate change. There is a need for a system which prevents, detects, and
suppresses wildfires. The AI based Wildfire Prevention, Detection and
Suppression System (WPDSS) is a novel, fully automated, end to end, AI based
solution to effectively predict hotspots and detect wildfires, deploy drones to
spray fire retardant, preventing and suppressing wildfires. WPDSS consists of
four steps. 1. Preprocessing: WPDSS loads real time satellite data from NASA
and meteorological data from NOAA of vegetation, temperature, precipitation,
wind, soil moisture, and land cover for prevention. For detection, it loads the
real time data of Land Cover, Humidity, Temperature, Vegetation, Burned Area
Index, Ozone, and CO2. It uses the process of masking to eliminate not hotspots
and not wildfires such as water bodies, and rainfall. 2. Learning: The AI model
consists of a random forest classifier, which is trained using a labeled
dataset of hotspots and wildfires and not hotspots and not wildfires. 3.
Identification of hotspots and wildfires: WPDSS runs the real time data through
the model to automatically identify hotspots and wildfires. 4. Drone
deployment: The drone flies to the identified hotspot or wildfire location.
WPDSS attained a 98.6% accuracy in identifying hotspots and a 98.7% accuracy in
detecting wildfires. WPDSS will reduce the impacts of climate change, protect
ecosystems and biodiversity, avert huge economic losses, and save human lives.
The power of WPDSS developed can be applied to any location globally to prevent
and suppress wildfires, reducing climate change.
- Abstract（参考訳）: 森林火災は世界の環境に深刻な脅威をもたらす。
世界の森林火災の期間は19%増加し、世界中で激しい森林火災が発生している。
毎年森林は山火事で焼かれ、大量の二酸化炭素が大気中に放出され、気候変動に寄与する。
野火を防ぎ、検知し、抑制するシステムが必要である。
AIベースのWildfire Prevention, Detection and Suppression System(WPDSS)は、ホットスポットを効果的に予測し、山火事を検出し、防火剤を噴霧するドローンを配備し、山火事を予防し、抑制する、新しい、完全に自動化されたエンドツーエンドのAIベースのソリューションである。
WPDSSは4つのステップからなる。
1. 事前処理:NASAのリアルタイム衛星データとNOAAの気象データ、気温、降水量、風、土壌水分、および予防のための土地被覆量をロードする。
検出のために、土地被覆、湿度、温度、植生、燃やされた地域指数、オゾン、co2のリアルタイムデータをロードする。
マスキングのプロセスを使ってホットスポットを排除したり、水域や雨などの野火を排除したりしない。
2. 学習: AIモデルはランダムな森林分類器で構成されており、ホットスポットと山火事のラベル付きデータセットを使用してトレーニングされる。
3. ホットスポットとワイルドファイアの識別: wpdsはモデルを通じてリアルタイムデータを実行し、自動的にホットスポットとワイルドファイアを識別する。
4. ドローンの展開: ドローンは特定されたホットスポットまたはワイルドファイアの場所まで飛ぶ。
wpdssは98.6%の精度でホットスポットを識別でき、98.7%の精度で野火を検知できた。
WPDSSは気候変動の影響を減らし、生態系や生物多様性を保護し、経済的損失を回避し、人命を救う。
WPDSSの力は世界中のあらゆる場所に応用でき、山火事を防ぎ抑制し、気候変動を抑えることができる。
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