論文の概要: FLAME 3 Dataset: Unleashing the Power of Radiometric Thermal UAV Imagery for Wildfire Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02831v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 20:53:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:09:47.211773
• Title: FLAME 3 Dataset: Unleashing the Power of Radiometric Thermal UAV Imagery for Wildfire Management
• Title（参考訳）: FLAME 3 Dataset:Wildfire管理のための放射熱UAV画像のパワーを解放
• Authors: Bryce Hopkins, Leo ONeill, Michael Marinaccio, Eric Rowell, Russell Parsons, Sarah Flanary, Irtija Nazim, Carl Seielstad, Fatemeh Afghah,
• Abstract要約: FLAME 3は、森林火災の視覚スペクトルと放射熱画像の総合的な収集としては初めてである。 このデータセットは、放射熱画像を利用した新しい世代の機械学習モデルを促進することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3686755167352223
• License:
• Abstract: The increasing accessibility of radiometric thermal imaging sensors for unmanned aerial vehicles (UAVs) offers significant potential for advancing AI-driven aerial wildfire management. Radiometric imaging provides per-pixel temperature estimates, a valuable improvement over non-radiometric data that requires irradiance measurements to be converted into visible images using RGB color palettes. Despite its benefits, this technology has been underutilized largely due to a lack of available data for researchers. This study addresses this gap by introducing methods for collecting and processing synchronized visual spectrum and radiometric thermal imagery using UAVs at prescribed fires. The included imagery processing pipeline drastically simplifies and partially automates each step from data collection to neural network input. Further, we present the FLAME 3 dataset, the first comprehensive collection of side-by-side visual spectrum and radiometric thermal imagery of wildland fires. Building on our previous FLAME 1 and FLAME 2 datasets, FLAME 3 includes radiometric thermal Tag Image File Format (TIFFs) and nadir thermal plots, providing a new data type and collection method. This dataset aims to spur a new generation of machine learning models utilizing radiometric thermal imagery, potentially trivializing tasks such as aerial wildfire detection, segmentation, and assessment. A single-burn subset of FLAME 3 for computer vision applications is available on Kaggle with the full 6 burn set available to readers upon request.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)の放射能熱画像センサーのアクセシビリティ向上は、AI駆動の空中火災管理を前進させる大きな可能性を秘めている。 放射光イメージングは、RGBカラーパレットを使用して可視画像に変換するために、放射光測定を必要とする非放射光データよりも貴重な、ピクセル当たりの温度推定を提供する。 その利点にもかかわらず、この技術は研究者が利用可能なデータがないためにほとんど使われていない。 本研究は, 所定の火災時のUAVを用いて, 同期視スペクトルと放射熱画像の収集・処理を行う手法を導入することで, このギャップを解消するものである。 含まれた画像処理パイプラインは、データ収集からニューラルネットワーク入力までの各ステップを劇的に単純化し、部分的に自動化する。 さらに,森林火災の側面・側面の視覚スペクトルと放射熱画像の総合的な収集であるFLAME 3データセットについて述べる。 前回のFLAME 1とFLAME 2データセットに基づいて構築されたFLAME 3には、放射熱タッグ画像ファイルフォーマット(TIFF)とナディア熱プロットが含まれており、新しいデータ型と収集方法を提供している。 このデータセットは、放射能熱画像を利用した新しい世代の機械学習モデルを促進することを目的としており、空中の山火事の検出、セグメンテーション、アセスメントといったタスクを自明にする可能性がある。 コンピュータビジョンアプリケーション用のFLAME 3のシングルバーンサブセットがKaggleで利用可能であり、リクエストに応じて6バーンセットのフルセットが読者に提供される。

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