論文の概要: Bushfire Severity Modelling and Future Trend Prediction Across Australia: Integrating Remote Sensing and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02963v1
- Date: Wed, 18 Sep 2024 04:57:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-03 04:45:27.610437
- Title: Bushfire Severity Modelling and Future Trend Prediction Across Australia: Integrating Remote Sensing and Machine Learning
- Title（参考訳）: オーストラリア全土におけるブッシュファイアの重大度モデリングと今後のトレンド予測:リモートセンシングと機械学習の統合
- Authors: Shouthiri Partheepan, Farzad Sanati, Jahan Hassan,
- Abstract要約: 本研究は,過去12年間のオーストラリアにおける森林火災の深刻度を詳細に分析した。
ランドサット画像を活用し,NDVI,NBR,バーン指数などのスペクトル指標と地形的・気候的要因を併用することにより,ロバストな予測モデルを構築した。
このモデルは86.13%の精度を達成し、様々なオーストラリアの生態系で火災の深刻度を予測する効果を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43012765978447565
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bushfire is one of the major natural disasters that cause huge losses to livelihoods and the environment. Understanding and analyzing the severity of bushfires is crucial for effective management and mitigation strategies, helping to prevent the extensive damage and loss caused by these natural disasters. This study presents an in-depth analysis of bushfire severity in Australia over the last twelve years, combining remote sensing data and machine learning techniques to predict future fire trends. By utilizing Landsat imagery and integrating spectral indices like NDVI, NBR, and Burn Index, along with topographical and climatic factors, we developed a robust predictive model using XGBoost. The model achieved high accuracy, 86.13%, demonstrating its effectiveness in predicting fire severity across diverse Australian ecosystems. By analyzing historical trends and integrating factors such as population density and vegetation cover, we identify areas at high risk of future severe bushfires. Additionally, this research identifies key regions at risk, providing data-driven recommendations for targeted firefighting efforts. The findings contribute valuable insights into fire management strategies, enhancing resilience to future fire events in Australia. Also, we propose future work on developing a UAV-based swarm coordination model to enhance fire prediction in real-time and firefighting capabilities in the most vulnerable regions.
- Abstract（参考訳）: ブッシュファイアは、住民と環境に大きな損失をもたらす大きな自然災害の1つである。
森林火災の深刻度を理解し解析することは、これらの自然災害による被害や損失を防止し、効果的な管理・緩和戦略に不可欠である。
本研究では,過去12年間のオーストラリアにおける森林火災の深刻度を詳細に分析し,リモートセンシングデータと機械学習技術を組み合わせて将来の火災傾向を予測する。
ランドサット画像を活用し,NDVI,NBR,バーン指数などのスペクトル指標と地形的・気候的要因を組み合わせることで,XGBoostを用いた頑健な予測モデルを構築した。
このモデルは86.13%の精度を達成し、様々なオーストラリアの生態系で火災の深刻度を予測する効果を示した。
歴史的傾向を分析し,人口密度や植生被覆などの要因を統合することにより,将来の激しい森林火災のリスクの高い地域を特定する。
さらに、この研究は重要地域を危険に晒し、標的とする消防活動のためのデータ駆動型レコメンデーションを提供する。
この知見は, オーストラリアにおける火災管理戦略の貴重な洞察, 今後の火災発生に対するレジリエンスの強化に寄与する。
また,最も脆弱な地域での火災予報と消火能力を高めるために,UAVを用いた群集調整モデルの開発も提案する。
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