論文の概要: Deep Learning for Wildfire Risk Prediction: Integrating Remote Sensing and Environmental Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01607v5
• Date: Mon, 16 Jun 2025 17:07:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 15:15:28.285874
• Title: Deep Learning for Wildfire Risk Prediction: Integrating Remote Sensing and Environmental Data
• Title（参考訳）: 森林火災リスク予測のための深層学習:リモートセンシングと環境データの統合
• Authors: Zhengsen Xu, Jonathan Li, Sibo Cheng, Xue Rui, Yu Zhao, Hongjie He, Haiyan Guan, Aryan Sharma, Matthew Erxleben, Ryan Chang, Linlin Xu,
• Abstract要約: 森林火災は生態系、野生生物、人間社会に重大な脅威をもたらし、生息地の破壊、汚染物質の排出、損失につながる。 本稿では,リモートセンシングと併用したディープラーニングアプローチを中心に,山火事リスク予測手法の総合的なレビューを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.29792900198235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wildfires pose a significant threat to ecosystems, wildlife, and human communities, leading to habitat destruction, pollutant emissions, and biodiversity loss. Accurate wildfire risk prediction is crucial for mitigating these impacts and safeguarding both environmental and human health. This paper provides a comprehensive review of wildfire risk prediction methodologies, with a particular focus on deep learning approaches combined with remote sensing. We begin by defining wildfire risk and summarizing the geographical distribution of related studies. In terms of data, we analyze key predictive features, including fuel characteristics, meteorological and climatic conditions, socioeconomic factors, topography, and hydrology, while also reviewing publicly available wildfire prediction datasets derived from remote sensing. Additionally, we emphasize the importance of feature collinearity assessment and model interpretability to improve the understanding of prediction outcomes. Regarding methodology, we classify deep learning models into three primary categories: time-series forecasting, image segmentation, and spatiotemporal prediction, and further discuss methods for converting model outputs into risk classifications or probability-adjusted predictions. Finally, we identify the key challenges and limitations of current wildfire-risk prediction models and outline several research opportunities. These include integrating diverse remote sensing data, developing multimodal models, designing more computationally efficient architectures, and incorporating cross-disciplinary methods--such as coupling with numerical weather-prediction models--to enhance the accuracy and robustness of wildfire-risk assessments.
• Abstract（参考訳）: 森林火災は生態系、野生生物、人間社会に重大な脅威をもたらし、生息地の破壊、汚染物質排出、生物多様性の喪失につながっている。 正確な山火事のリスク予測は、これらの影響を緩和し、環境と人間の健康の両方を守るために不可欠である。 本稿では,リモートセンシングと併用したディープラーニングアプローチを中心に,山火事リスク予測手法の総合的なレビューを行う。 まず、山火事のリスクを定義し、関連する研究の地理的分布を要約することから始める。 データの観点からは, 燃料特性, 気象・気候条件, 社会経済要因, 地形, 水文学などの重要な予測特性を解析するとともに, リモートセンシングから得られた山火事予測データセットをレビューする。 さらに,予測結果の理解を改善するために,特徴コリニアリティ評価とモデル解釈可能性の重要性を強調した。 方法論に関して、ディープラーニングモデルを時系列予測、画像分割、時空間予測の3つの主要なカテゴリに分類し、モデル出力をリスク分類や確率調整予測に変換する方法について議論する。 最後に、現在の山火事リスク予測モデルの重要な課題と限界を特定し、いくつかの研究機会を概説する。 多様なリモートセンシングデータの統合、マルチモーダルモデルの開発、より計算効率のよいアーキテクチャの設計、数値的な天気予報モデルとの結合など分野横断的な手法の導入などが含まれており、山火事リスク評価の正確性と堅牢性を高めている。

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