May, 2024

基于本体论、大数据和 LLMs 的森林火灾管理决策支持系统

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TL;DR利用 Apache Spark 对早期森林火灾进行检测、通过气象和地理数据提高火灾风险预测的论文进行了讨论，使用了 Semantic Sensor Networks、Large Language Models 和 Spark 框架改进了决策支持系统，并通过实时警报和多种火灾场景的验证来衡量方法的有效性。
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发现论文，激发创造
  • 基于语义传感器网络本体的森林火灾管理决策支持系统

    本研究介绍了利用语义传感器网络来计算森林火灾的火险指数以及通过 SPARQL 查询 SSN 本体构建一个基于推理的决策支持系统，帮助用户可视化地监测火险指数变化的步骤。

    Apr, 2022

  • 不确定性感知的野火管理

    通过基于局部可观测马尔可夫决策过程的模型和数据驱动模型的方法，利用从卫星图像提取的协变量组合现有火灾数据库，建立数据集，模拟火灾蔓延，预测火灾，指导资源配置，实现有效的火灾应对。

    Oct, 2020

  • 基于语义的异构数据集成分布式中间件的开发及其在干旱应用中的应用

    发展基于语义的数据集成中间件，将当地土著知识和传感器数据的异构数据模型融合，以实现准确的旱灾预测系统。土著知识通过中间件的自动推理生成模块转化为规则，与传感器数据结合进行推理，确定旱灾的发生。语义中间件包括分布式架构、实时流处理引擎、基于规则的推理模块和本体模块用于语义表示知识库。

    May, 2024

  • 利用遥感数据和机器学习预测森林火灾

    本研究提出了一种基于机器学习的、利用遥感数据预测印度尼西亚森林火灾的新方法，其对近年来由森林砍伐和气候变化导致的森林火灾有着显著的影响并提出了可靠且高效的预测方案。

    Jan, 2021

  • 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

  • 肝病预测的决策支持系统：批处理、基于规则的事件检测与 SPARQL 查询的整合

    本研究旨在利用 Basic Formal Ontology（BFO）和决策树算法推导的检测规则构建肝病的预测模型。通过批处理和 SPARQL 查询，运用 Pellet 和 Drool 推理引擎，基于 DT 规则预测不同类型的肝病并提供相关建议。综合批处理查询结果和本体生成结果，可为肝病预防和检测提供更准确的建议，并为医疗专业人员提供决策支持系统。

    Nov, 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

  • 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

  • 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

  • OpenForest：用于森林监测的机器学习数据目录

    通过机器学习方法，利用开放数据集进行大规模森林监测

    Nov, 2023