論文の概要: Wildfire danger prediction optimization with transfer learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12871v1
• Date: Tue, 19 Mar 2024 16:15:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 13:34:19.947837
• Title: Wildfire danger prediction optimization with transfer learning
• Title（参考訳）: 移動学習による火災危険予測の最適化
• Authors: Spiros Maggioros, Nikos Tsalkitzis,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、様々なコンピュータ科学領域で実証されている。 本稿では,山火事の影響地域を特定するための地理空間データ解析へのCNNの適用について検討する。 伝達学習の統合により,CNNモデルは燃焼領域の同定において95%の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) have proven instrumental across various computer science domains, enabling advancements in object detection, classification, and anomaly detection. This paper explores the application of CNNs to analyze geospatial data specifically for identifying wildfire-affected areas. Leveraging transfer learning techniques, we fine-tuned CNN hyperparameters and integrated the Canadian Fire Weather Index (FWI) to assess moisture conditions. The study establishes a methodology for computing wildfire risk levels on a scale of 0 to 5, dynamically linked to weather patterns. Notably, through the integration of transfer learning, the CNN model achieved an impressive accuracy of 95\% in identifying burnt areas. This research sheds light on the inner workings of CNNs and their practical, real-time utility in predicting and mitigating wildfires. By combining transfer learning and CNNs, this study contributes a robust approach to assess burnt areas, facilitating timely interventions and preventative measures against conflagrations.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、様々なコンピュータ科学領域において、オブジェクトの検出、分類、異常検出の進歩を可能にする手段であることが証明されている。 本稿では,山火事の影響地域を特定するための地理空間データ解析へのCNNの適用について検討する。 移動学習技術を活用し,CNNハイパーパラメータを微調整し,FWI(Canadian Fire Weather Index)を統合し,湿度条件の評価を行った。 この研究は、気象パターンに動的に関連付けられた0から5のスケールで山火事リスクレベルを計算するための方法論を確立した。 特に, 伝達学習の統合により, CNNモデルは, 燃焼領域の同定において, 95%の精度を達成できた。 この研究は、CNNの内部構造と、山火事を予測・緩和するための実用的でリアルタイムなユーティリティに光を当てている。 本研究は,移動学習とCNNを組み合わせることで,燃え尽きた地域を評価するための堅牢なアプローチに寄与し,タイムリーな介入の促進と炎症予防対策に寄与する。

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