論文の概要: Comparing Satellite Data for Next-Day Wildfire Predictability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08580v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 16:15:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:42:31.285829
• Title: Comparing Satellite Data for Next-Day Wildfire Predictability
• Title（参考訳）: 次世代の山火事予測のための衛星データの比較
• Authors: Justus Karlsson, Yonghao Xu, Amanda Berg, Leif Haglund,
• Abstract要約: 我々は,1日前に広がる山火事の予報にVIIRSとMODISのデータがどの程度有効かを評価する。 VIIRSを入力とし、VNP14をターゲットとしたモデルが最良の結果を得る。 我々は、MOD14は翌日の火災予報には適さないと結論し、VNP14の方がずっと良い選択肢であると結論付けた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.939948478457799
• License:
• Abstract: Multiple studies have performed next-day fire prediction using satellite imagery. Two main satellites are used to detect wildfires: MODIS and VIIRS. Both satellites provide fire mask products, called MOD14 and VNP14, respectively. Studies have used one or the other, but there has been no comparison between them to determine which might be more suitable for next-day fire prediction. In this paper, we first evaluate how well VIIRS and MODIS data can be used to forecast wildfire spread one day ahead. We find that the model using VIIRS as input and VNP14 as target achieves the best results. Interestingly, the model using MODIS as input and VNP14 as target performs significantly better than using VNP14 as input and MOD14 as target. Next, we discuss why MOD14 might be harder to use for predicting next-day fires. We find that the MOD14 fire mask is highly stochastic and does not correlate with reasonable fire spread patterns. This is detrimental for machine learning tasks, as the model learns irrational patterns. Therefore, we conclude that MOD14 is unsuitable for next-day fire prediction and that VNP14 is a much better option. However, using MODIS input and VNP14 as target, we achieve a significant improvement in predictability. This indicates that an improved fire detection model is possible for MODIS. The full code and dataset is available online: https://github.com/justuskarlsson/wildfire-mod14-vnp14
• Abstract（参考訳）: 複数の研究が衛星画像を用いて翌日の火災予報を行っている。 主な2つの衛星は、MODISとVIIRSの2つの山火事を検出するために使用される。 どちらの衛星もそれぞれMOD14とVNP14と呼ばれるファイヤーマスク製品を提供している。 研究はどちらか一方を用いてきたが、次の火災予報にどちらが適するかを判断するための比較は行われていない。 本稿では,1日前に広がる山火事の予報にVIIRSとMODISのデータがどの程度有効かを評価する。 VIIRSを入力とし、VNP14をターゲットとしたモデルが最良の結果を得る。 興味深いことに、MODISを入力として、VNP14をターゲットとして使用したモデルは、VNP14を入力として使用し、MOD14をターゲットとして使用するよりもはるかに優れた性能を発揮する。 次に,次の火災予報にMOD14を使うのが難しい理由について議論する。 その結果,MOD14の消火マスクは非常に確率的であり,適切な消火パターンと相関しないことがわかった。 モデルは不合理なパターンを学ぶため、これは機械学習タスクにとって有害である。 したがって,MOD14は翌日の火災予報には不適であり,VNP14の方が優れた選択肢である。 しかし,MODIS入力とVNP14をターゲットとして,予測可能性を大幅に向上する。 このことから,MODISでは火災検出モデルの改善が可能であることが示唆された。 完全なコードとデータセットはオンラインで入手できる。 https://github.com/justuskarlsson/wildfire-mod14-vnp14

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