論文の概要: Enhancing Wildfire Forecasting Through Multisource Spatio-Temporal Data, Deep Learning, Ensemble Models and Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15878v1
• Date: Sat, 20 Jul 2024 02:00:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 21:44:53.227034
• Title: Enhancing Wildfire Forecasting Through Multisource Spatio-Temporal Data, Deep Learning, Ensemble Models and Transfer Learning
• Title（参考訳）: マルチソース時空間データ、深層学習、組立モデル、移動学習による山火事予測の強化
• Authors: Ayoub Jadouli, Chaker El Amrani,
• Abstract要約: 本稿では,衛星データアルゴリズムとディープラーニング技術の適用を含むマルチソースアンサンブルデータの統合を通じて,山火事予測の新しいアプローチを提案する。 主な焦点は、山火事の予測において、人的活動における気象シーケンスの重要性と、特定の気象パラメータを理解することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach in wildfire prediction through the integration of multisource spatiotemporal data, including satellite data, and the application of deep learning techniques. Specifically, we utilize an ensemble model built on transfer learning algorithms to forecast wildfires. The key focus is on understanding the significance of weather sequences, human activities, and specific weather parameters in wildfire prediction. The study encounters challenges in acquiring real-time data for training the network, especially in Moroccan wildlands. The future work intends to develop a global model capable of processing multichannel, multidimensional, and unformatted data sources to enhance our understanding of the future entropy of surface tiles.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,衛星データを含む多ソース時空間データの統合による山火事予測の新しい手法と深層学習手法の適用について述べる。 具体的には,移動学習アルゴリズムに基づくアンサンブルモデルを用いて山火事の予報を行う。 主要な焦点は、山火事の予報における気象シーケンス、人的活動、および特定の気象パラメータの重要性を理解することである。 この研究は、特にモロッコの森林地帯において、ネットワークのトレーニングのためのリアルタイムデータを取得する際の課題に直面している。 今後の研究は,多チャンネル,多次元,非形式的なデータソースを処理し,表面タイルの将来エントロピーの理解を深めるグローバルモデルを開発することを目的としている。

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