Fugu-MT 論文翻訳(概要): Australian Bushfire Intelligence with AI-Driven Environmental Analytics

論文の概要: Australian Bushfire Intelligence with AI-Driven Environmental Analytics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06105v1
Date: Sat, 03 Jan 2026 05:43:12 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.574845
Title: Australian Bushfire Intelligence with AI-Driven Environmental Analytics
Title（参考訳）: AI駆動型環境分析によるオーストラリアのブッシュファイアインテリジェンス
Authors: Tanvi Jois, Hussain Ahmad, Fatima Noor, Faheem Ullah,
Abstract要約: 本研究では,オーストラリア全土の高リスク森林火災帯を特定するための予測的環境データの有用性について検討した。我々は、NASA-NASAの歴史的火災イベント、メテオスタットの毎日の気象観測、Google Earth Engineの植生観測を統合した。低い」と「高い」火のリスクを区別するバイナリ・フレームワークでは、アンサンブル・アプローチは87%の精度を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3974112195086383
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Bushfires are among the most destructive natural hazards in Australia, causing significant ecological, economic, and social damage. Accurate prediction of bushfire intensity is therefore essential for effective disaster preparedness and response. This study examines the predictive capability of spatio-temporal environmental data for identifying high-risk bushfire zones across Australia. We integrated historical fire events from NASA FIRMS, daily meteorological observations from Meteostat, and vegetation indices such as the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from Google Earth Engine for the period 2015-2023. After harmonizing the datasets using spatial and temporal joins, we evaluated several machine learning models, including Random Forest, XGBoost, LightGBM, a Multi-Layer Perceptron (MLP), and an ensemble classifier. Under a binary classification framework distinguishing 'low' and 'high' fire risk, the ensemble approach achieved an accuracy of 87%. The results demonstrate that combining multi-source environmental features with advanced machine learning techniques can produce reliable bushfire intensity predictions, supporting more informed and timely disaster management.
Abstract（参考訳）: ブッシュファイアはオーストラリアで最も破壊的な自然災害の1つであり、生態学的、経済的、社会的な被害を引き起こしている。したがって, 森林火災強度の正確な予測は, 効果的な災害対策と対応に不可欠である。本研究では,オーストラリア全土の高リスク森林火災帯を特定するための時空間環境データの予測能力について検討した。我々は,NASA FIRMSによる歴史的火災イベント,メテオスタットによる毎日の気象観測,および2015-2023年までのGoogle Earth Engineによる正規化差植生指数(NDVI)などの植生指標を統合した。空間的結合と時間的結合を用いてデータセットを調和させた後、ランダムフォレスト、XGBoost、LightGBM、マルチ層パーセプトロン(MLP)、アンサンブル分類器などの機械学習モデルを評価した。低い」と「高い」火のリスクを区別する二分分類の枠組みの下で、アンサンブルのアプローチは87%の精度を達成した。その結果、マルチソース環境特徴と高度な機械学習技術を組み合わせることで、より情報とタイムリーな災害管理を支援する信頼性の高いブッシュファイア強度予測が実現できた。

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