論文の概要: CanadaFireSat: Toward high-resolution wildfire forecasting with multiple modalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08690v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 10:58:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:42.360559
• Title: CanadaFireSat: Toward high-resolution wildfire forecasting with multiple modalities
• Title（参考訳）: カナディアンファイアサット:複数のモードで高解像度の山火事を予報
• Authors: Hugo Porta, Emanuele Dalsasso, Jessica L. McCarty, Devis Tuia,
• Abstract要約: カナダは2023年に最も深刻な山火事の季節を経験している。 この極端な山火事の季節は、気候変化によって引き起こされる火災の季節の長さと深刻度の増加が、ボレアル生態系に影響を与えることの象徴である。 より優れた緩和ソリューションで、ボリアルなコミュニティにおける山火事管理を強化することが重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8153349016958074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Canada experienced in 2023 one of the most severe wildfire seasons in recent history, causing damage across ecosystems, destroying communities, and emitting large quantities of CO2. This extreme wildfire season is symptomatic of a climate-change-induced increase in the length and severity of the fire season that affects the boreal ecosystem. Therefore, it is critical to empower wildfire management in boreal communities with better mitigation solutions. Wildfire probability maps represent an important tool for understanding the likelihood of wildfire occurrence and the potential severity of future wildfires. The massive increase in the availability of Earth observation data has enabled the development of deep learning-based wildfire forecasting models, aiming at providing precise wildfire probability maps at different spatial and temporal scales. A main limitation of such methods is their reliance on coarse-resolution environmental drivers and satellite products, leading to wildfire occurrence prediction of reduced resolution, typically around $\sim 0.1${\deg}. This paper presents a benchmark dataset: CanadaFireSat, and baseline methods for high-resolution: 100 m wildfire forecasting across Canada, leveraging multi-modal data from high-resolution multi-spectral satellite images (Sentinel-2 L1C), mid-resolution satellite products (MODIS), and environmental factors (ERA5 reanalysis data). Our experiments consider two major deep learning architectures. We observe that using multi-modal temporal inputs outperforms single-modal temporal inputs across all metrics, achieving a peak performance of 60.3% in F1 score for the 2023 wildfire season, a season never seen during model training. This demonstrates the potential of multi-modal deep learning models for wildfire forecasting at high-resolution and continental scale.
• Abstract（参考訳）: カナダは2023年に最も深刻な山火事の季節を経験し、生態系に被害を与え、コミュニティを破壊し、大量の二酸化炭素を排出した。 この極端な山火事の季節は、気候変化によって引き起こされる火災の季節の長さと深刻度の増加が、ボレアル生態系に影響を及ぼすという症状である。 したがって、より優れた緩和ソリューションで、ボリアルなコミュニティにおける山火事対策を強化することが重要である。 森林火災確率マップは、山火事の発生可能性と将来の山火事の潜在的な深刻度を理解するための重要なツールである。 地球観測データの利用が大幅に増加したことにより、深層学習に基づく山火事予測モデルの開発が可能となり、異なる空間スケールと時間スケールでの正確な山火事確率マップの提供が目的となった。 このような方法の主な制限は、粗大な解像度の環境ドライバーや衛星製品への依存であり、典型的には約$\sim 0.1${\deg} の縮小解像度の山火事発生予測につながる。 本稿では,高解像度のマルチスペクトル衛星画像(Sentinel-2 L1C),中解像度の衛星製品(MODIS),環境要因(ERA5再分析データ)のマルチモーダルデータを活用する,カナダ全土100mの山火事予報を行う。 実験では2つの主要なディープラーニングアーキテクチャについて検討した。 マルチモーダル・テンポラル・インプットはすべての指標において単一モーダル・テンポラル・インプットよりも優れており,2023年の山火事シーズンにおけるF1スコアの最高性能は60.3%である。 このことは、高解像度および大陸規模での山火事予測のためのマルチモーダルディープラーニングモデルの可能性を示している。

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