論文の概要: Advanced Wildfire Prediction in Morocco: Developing a Deep Learning Dataset from Multisource Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06202v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 15:01:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:08:34.571805
• Title: Advanced Wildfire Prediction in Morocco: Developing a Deep Learning Dataset from Multisource Observations
• Title（参考訳）: モロッコの先進的な山火事予測:マルチソース観測による深層学習データセットの開発
• Authors: Ayoub Jadouli, Chaker El Amrani,
• Abstract要約: 本研究ではモロッコの山火事予測に特化して設計された,新しい包括的データセットを紹介する。 植生の健康度(NDVI)、人口密度、土壌水分量、気象データなどの重要な環境指標をまとめた。 予備的な結果は、このデータセットを用いたモデルが最大90%の精度を達成し、予測能力を著しく改善していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Wildfires pose significant threats to ecosystems, economies, and communities worldwide, necessitating advanced predictive methods for effective mitigation. This study introduces a novel and comprehensive dataset specifically designed for wildfire prediction in Morocco, addressing its unique geographical and climatic challenges. By integrating satellite observations and ground station data, we compile essential environmental indicators such as vegetation health (NDVI), population density, soil moisture levels, and meteorological data aimed at predicting next-day wildfire occurrences with high accuracy. Our methodology incorporates state-of-the-art machine learning and deep learning algorithms, demonstrating superior performance in capturing wildfire dynamics compared to traditional models. Preliminary results show that models using this dataset achieve an accuracy of up to 90%, significantly improving prediction capabilities. The public availability of this dataset fosters scientific collaboration, aiming to refine predictive models and develop innovative wildfire management strategies. Our work not only advances the technical field of dataset creation but also emphasizes the necessity for localized research in underrepresented regions, providing a scalable model for other areas facing similar environmental challenges.
• Abstract（参考訳）: 森林火災は世界中の生態系、経済、地域社会に重大な脅威をもたらし、効果的な緩和のための先進的な予測方法を必要としている。 本研究では,モロッコにおける山火事の予測に特化して設計された,新しい総合的なデータセットを紹介し,その地理的・気候的課題に対処する。 衛星観測データと地上局データを統合することで,次の山火事の発生を高精度に予測することを目的とした,植生の健康,人口密度,土壌水分量,気象データなどの重要な環境指標をコンパイルする。 我々の手法は最先端の機械学習とディープラーニングアルゴリズムを取り入れており、従来のモデルと比較して、山火事のダイナミクスを捕捉する際の優れた性能を実証している。 予備的な結果は、このデータセットを用いたモデルが最大90%の精度を達成し、予測能力を著しく改善していることを示している。 このデータセットの公開は、予測モデルを洗練し、革新的な山火事管理戦略を開発することを目的として、科学的協力を促進する。 我々の研究は、データセット作成の技術的分野を前進させるだけでなく、未表現領域におけるローカライズされた研究の必要性を強調し、同様の環境問題に直面している他の分野のスケーラブルなモデルを提供する。

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