論文の概要: Wildfire spread forecasting with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17556v1
• Date: Fri, 23 May 2025 07:01:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.887992
• Title: Wildfire spread forecasting with Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングによる山火事の広がり予測
• Authors: Nikolaos Anastasiou, Spyros Kondylatos, Ioannis Papoutsis,
• Abstract要約: 着火時に利用可能なデータを用いて, 焼却地域の範囲を予測するための深層学習フレームワークを提案する。 我々は,事前点火後のデータを含むことがモデル性能のベンチマークに与える影響について,アブレーション研究を行う。 その結果,複数日の観測データにより予測精度が大幅に向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.194799054956877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate prediction of wildfire spread is crucial for effective risk management, emergency response, and strategic resource allocation. In this study, we present a deep learning (DL)-based framework for forecasting the final extent of burned areas, using data available at the time of ignition. We leverage a spatio-temporal dataset that covers the Mediterranean region from 2006 to 2022, incorporating remote sensing data, meteorological observations, vegetation maps, land cover classifications, anthropogenic factors, topography data, and thermal anomalies. To evaluate the influence of temporal context, we conduct an ablation study examining how the inclusion of pre- and post-ignition data affects model performance, benchmarking the temporal-aware DL models against a baseline trained exclusively on ignition-day inputs. Our results indicate that multi-day observational data substantially improve predictive accuracy. Particularly, the best-performing model, incorporating a temporal window of four days before to five days after ignition, improves both the F1 score and the Intersection over Union by almost 5% in comparison to the baseline on the test dataset. We publicly release our dataset and models to enhance research into data-driven approaches for wildfire modeling and response.
• Abstract（参考訳）: 火災拡散の正確な予測は、効果的なリスク管理、緊急対応、戦略的資源配分に不可欠である。 本研究では, 着火時に利用可能なデータを用いて, 燃焼領域の最終範囲を予測するための深層学習(DL)ベースのフレームワークを提案する。 我々は2006年から2022年にかけて地中海地域をカバーする時空間データセットを活用し、リモートセンシングデータ、気象観測、植生地図、土地被覆分類、人為的要因、地形データ、熱異常を取り入れた。 時間的文脈の影響を評価するため,予報データと後報データの混入がモデル性能にどのように影響するかをアブレーション研究を行い,点火日入力に特化して訓練されたベースラインに対して時間的認識型DLモデルをベンチマークした。 その結果,複数日の観測データにより予測精度が大幅に向上することが示唆された。 特に、点火の4日前から5日前の時間ウィンドウを組み込んだ最高のパフォーマンスモデルは、テストデータセットのベースラインと比較して、F1スコアとUnion上のインターセクションの両方を約5%改善する。 私たちはデータセットとモデルを公開し、ワイルドファイアモデリングとレスポンスのためのデータ駆動アプローチの研究を強化します。

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