美国野火预防和管理的智能化、机器学习和 5G 技术协同应用

Feb, 2024

美国野火预防和管理的智能化、机器学习和 5G 技术协同应用

A Synergistic Approach to Wildfire Prevention and Management Using AI, ML, and 5G Technology in the United States

Stanley Chinedu Okoro, Alexander Lopez, Austine Unuriode

TL;DR通过使用人工智能、机器学习和 5G 技术，本研究调查了在美国探索主动检测和处理野火的方法，野火研究的关键目标是采用先进技术进行主动检测和预防，利用遥感和 5G 技术进行主动监测和绘制，以及利用无人机和物联网设备进行高级响应机制。

Abstract

Over the past few years, wildfires have become a worldwide environmental emergency, resulting in substantial harm to natural habitats and playing a part in the acceleration of climate change. Wildfire management methods involve prevention, response, and recovery efforts. Despite improv

wildfires proactive detection artificial intelligence machine learning 5g technology

发现论文，激发创造

前、主动、和后火灾管理中人工智能驱动的无人机系统的综合调查

利用人工智能 (Artificial Intelligence) 和无人机 (Unmanned Aerial Vehicles) 技术，系统地综述了野火管理领域的最新技术，并重点讨论了无人机在火前、火中和火后阶段对野火的监测、管理和预测的作用。

Jan, 2024

机器学习在森林火灾科学与管理中的应用综述

本文综述了机器学习在森林火灾科学与管理中的应用，涵盖了燃料表征，火灾检测与映射，火灾产生、易感性和风险，火灾行为预测，火灾影响以及火灾管理等六个问题领域，同时指出了未来的发展方向和重要性。

Mar, 2020

基于人工智能的森林火灾预防、探测和扑灭系统

通过该基于人工智能技术的野火预防、检测和控制系统（WPDSS）的四个步骤，该系统能够高效预测热点区域和检测野火，并使用无人机进行喷洒防火剂，从而减少对气候的影响。

Dec, 2023

基于新型机器学习框架的多模态森林火灾预测和个性化预警系统

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

面向基于自然的气候解决方案的 AI 驱动集成式排放监测与管理

提出一种新的综合框架，用于支持基于人工智能的自然气候决策制定中的各个方面的综合决策支持模型，包括植被碳储量评估、火灾检测、逆转风险减轻和灾害响应规划等不同方面。

Dec, 2023

利用计算机视觉进行野火烟雾检测

研究显示使用人工智能、机器学习和计算机视觉，采取早期检测措施可以帮助检测火灾并减少灾害风险，其中，YOLOv7 是一个有效的算法来训练物体检测模型，可在初期火灾烟柱的早期探测中得到良好的效果。

Jan, 2023

基于多模态监督机器学习的欧洲基于卫星的野火识别方法

提出了一种利用多个信息源提高自动卫星基热点检测系统准确性的野火识别解决方案，并使用 European Forest Fire Information System 数据库与 Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer 和 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite 的热异常进行交叉引用，构建了一个用于欧洲相关野火研究的大规模热点数据集。然后，提出了一种新颖的多模态监督机器学习方法，用于区分野火和其他事件的热点检测。实验结果表明我们的方法在野火识别任务中的有效性。

Jul, 2023

在模拟灾害环境中进行野火减灾的强化学习

通过引入 SimFire 和 SimHarness，我们介绍了一种多功能的野火预测模拟器，能够生成真实的野火场景，并通过模块化的基于代理的机器学习封装层自动生成减少损失的土地管理策略，从而帮助研究人员和实践者模拟和评估消防人员的干预效果，并制定价值保护和资源分配优化的战略计划。

Nov, 2023

利用时间远程感知数据上的自监督学习进行快速野火热点检测

通过利用卫星网络和先进的人工智能模型来自动检测火点（即活跃火灾引起的热异常），以实时构建野火监测系统，本研究提出了一个包含欧洲火灾相关的遥感数据时间序列和基于自我监督学习的模型，能够分析多时相数据并在潜在实时中识别火点。使用我们的数据集和包含几次火灾事件的 Thraws 数据集，训练和评估了我们模型的性能，得到了 63.58 的 F1 分数。

May, 2024

人工智能和创新减轻极端天气事件对可持续生产的影响

本文利用 Delphi Best Worst 方法和机器学习方法，探讨了数字科技在减轻极端天气的影响方面的推动因素。结果显示，人工智能预测性是最重要的标准和作用，而群众市场潜力则是最不重要的标准。作者构建的方法可以帮助决策者制定策略和干预措施，以保障可持续生产和投资改善人工智能技术以减少极端事件的不利影响。

Sep, 2022