論文の概要: Predicting Next-Day Wildfire Spread with Time Series and Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12003v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 16:41:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 20:34:45.422003
• Title: Predicting Next-Day Wildfire Spread with Time Series and Attention
• Title（参考訳）: 時系列と注意による次世代の山火事の予測
• Authors: Saad Lahrichi, Jesse Johnson, Jordan Malof,
• Abstract要約: 翌日の山火事予測のために,SwinUnetと呼ばれる変圧器モデルについて検討した。 WildfireSpreadTSの現在の最先端モデルに対して、Swinベースのモデルをベンチマークする。 適切な修正によって、SwinUnetは1日と複数日の両方のシナリオに対して、翌日の予測において最先端の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6385815610837162
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research has demonstrated the potential of deep neural networks (DNNs) to accurately predict next-day wildfire spread, based upon the current extent of a fire and geospatial rasters of influential environmental covariates e.g., vegetation, topography, climate, and weather. In this work, we investigate a recent transformer-based model, termed the SwinUnet, for next-day wildfire prediction. We benchmark Swin-based models against several current state-of-the-art models on WildfireSpreadTS (WFTS), a large public benchmark dataset of historical wildfire events. We consider two next-day fire prediction scenarios: when the model is given input of (i) a single previous day of data, or (ii) five previous days of data. We find that, with the proper modifications, SwinUnet achieves state-of-the-art accuracy on next-day prediction for both the single-day and multi-day scenarios. SwinUnet's success depends heavily upon utilizing pre-trained weights from ImageNet. Consistent with prior work, we also found that models with multi-day-input always outperformed models with single-day input.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では, 植生, 地形, 気候, 気象といった影響のある環境共変元素の火災と空間的ラスタの現在の範囲に基づいて, 翌日の山火事の拡散を正確に予測するディープニューラルネットワーク(DNN)の可能性を実証している。 本研究では,SwinUnetと呼ばれる最近の変圧器モデルを用いて,翌日の山火事予測を行う。 歴史的山火事の大規模ベンチマークデータセットであるWildfireSpreadTS (WFTS)上で、Swinベースのモデルを現在の最先端モデルと比較した。 我々は次の2つの火災予測シナリオについて考察する:モデルが入力されたとき (i)データの1日前日又は (ii)前回の5日間のデータ。 適切な修正によって、SwinUnetは1日と複数日の両方のシナリオに対して、翌日の予測において最先端の精度を達成する。 SwinUnetの成功は、ImageNetからトレーニング済みの重みを利用することに大きく依存している。 先行研究と一致して、マルチデイインプットを持つモデルは常にシングルデイインプットを持つモデルよりも優れていた。

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