本研究开发了一种多模式野火预测和个性化早期警告系统，该系统基于先进的机器学习框架，使用来自环境保护局的传感器数据和 2012 年至 2018 年的历史野火数据，成功设计了新型的 U-Convolutional-LSTM 神经网络，能够提取与迫在眉睫的野火相关的关键时空特征。此外，地质数据被用于提供更好的野火风险评估。最终，为个有感官障碍或呼吸恶化症状的人提出了个性化早期警告系统，旨在为危险地区的居民提供更好的准备，从而挽救生命并减少经济损失。

Aug, 2022

使用深度学习分析环境变量，提前预测西班牙野火对经济和生态的影响，为危险地区的经理资源分配和决策制定提供帮助。

Jun, 2023

本文介绍了一种新的机器学习（ML）框架，可以快速模拟预定火灾，解决了火灾模型中的物理不一致性、类别不平衡导致的偏见预测、火焰蔓延指标的偏差估计以及不同风况下的普适性问题。

Oct, 2023

使用三维向量量化变分自编码器提出了一个生成模型，用于生成给定生态区域中未见野火烧毁区域的时空序列，并利用这些数据训练了一个代理模型来预测野火的传播。

Aug, 2023

本文介绍了如何使用分割深度学习模型预测全球火灾烧伤面积在亚季节时标下的出现情况，并提出了开放访问的全球分析数据立方体，以包含与季节性和亚季节性火灾驱动因素（气候、植被、海洋指数、人类相关变量）有关的各种变量，以及 2001-2021 年历史燃烧面积和野火排放。

Nov, 2022

本文介绍了一种解决燃烧区域划分问题的新型开放数据集，包括加利福尼亚森林火灾的先后两次影像，同时提供了基于光谱指数分析、SegFormer 模型和 U-Net 模型的三种不同基准线模型。

Jan, 2024

野火对全球植被、野生动物和人类有重要影响，破坏植物群落和野生动物栖息地，并导致二氧化碳、氮氧化物、甲烷和其他污染物的排放增加。本技术综述描述了野火预测所依赖的独立变量的选择、数据处理技术、模型、独立变量的共线性和重要性估计方法以及模型性能评估指标。文章强调了对更有效的深度学习时间序列预测算法、三维数据（包括地面和树干燃料）的利用、提取更准确的历史火灾点数据和改进模型评估指标的需求。

May, 2024

利用机器学习进行深度学习模型的季节性火灾预报，研究发现在全球范围内，考虑更长时间序列和整合空间信息可以提高火灾预测性能，并建议在更长的预测时限内考虑更大的空间范围以提高预报准确性。

Apr, 2024

本研究制作了一个散装的、大规模的、多变量的基于历史野火的遥感数据集，结合 2D 区域的地形、植被、气象、干旱指数和人口密度等多个自变量，借助机器学习解决了野火蔓延的问题。通过神经网络的预测表现，与逻辑斯蒂二元回归和随机森林算法的比较，展示了该数据集的实用性，成为基于遥感数据开发野火传播模型的标准参考。

Dec, 2021

通过图神经网络将原因与复杂变量之间的因果机制显式建模，提高了欧洲北方和地中海生物群系野火模式预测的性能。该方法在高度不平衡的数据集中表现出卓越的性能，并增强了模型适应功能关系变化的稳健性。通过训练模型得到的 SHAP 值进一步增强了我们对模型内在工作原理的理解。

Mar, 2024