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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
PDFa month ago
野火风险预测综述
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
PDF2 months ago
推进森林防火：深度强化学习用于有效的防火隔离区布置
应用深度强化学习技术解决森林火线设置等复杂问题，以防止大规模野火的发生，具有重要意义和广阔前景。
PDF3 months ago
基于时空深度神经网络的季节性火灾预测
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。
PDF3 months ago
可解释的人工智能整合特征工程用于野火预测
通过深入研究，我们评估了各种机器学习算法在预测野火相关任务中的分类和回归任务方面的有效性。我们发现，对于不同类型或阶段的野火分类，XGBoost 模型在准确性和稳健性方面优于其他模型。与此同时，Random Forest 回归模型在预测受野
PDF3 months ago
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
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。
PDF4 months ago
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
PDF6 months ago
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。
PDF7 months ago
SeasFire 作为火灾动态的多变量地球系统数据立方体
全球野火的发生、规模和频率对生态系统服务和人类生计构成重大威胁。为了有效量化和归因于野火的先决条件，对地球系统动力学的彻底理解是必需的。为此，我们介绍了 SeasFire 数据立方体，这是一个经过精心策划的时空数据集，可用于通过地球观测进行
PDF7 months ago
使用基于图神经网络的 PM$_{2.5}$ 排放预测系统模拟预设火灾对空气质量的影响
在西北美洲，由于规模和严重程度的增加，近年来野火引发了危险水平的 PM$_{2.5}$ 污染。在气候变暖的情况下，扩大使用计划烧火被广泛认为是最可靠的火灾缓解策略。然而，可靠地预测这些计划烧火的潜在空气质量影响，这是确定烧火的位置和时间的关
PDF7 months ago
使用 U-Net 和 Landsat 图像进行可扩展的烧毁区域制图的两种方法
利用远程感知技术与人工智能方法，以提高实时、高分辨率的火灾监测为目标，本研究探讨了两种基于 U-Net 模型的自动化烧毁区域绘图方法，分别为 128 和 AllSizes (AS) 模型，在智利两个容易发生火灾的地区利用 Landsat 影
PDF7 months ago
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
PDF7 months ago
FLOGA：用于 Sentinel-2 烧伤区域制图的机器学习数据集，基准和新的深度学习模型
过去十年，全球范围内野火的发生频率和强度不断增加，对人类和动物生命、生态系统和社会经济稳定性构成重大威胁。为了评估火灾的规模、确定受影响的资产、并有效地优先分配资源以恢复受损地区，结合富有高分辨率卫星图像的强大机器学习方法可以提供准确和及时
PDF8 months ago
自上而下的绿化：卫星探测和深度模型预测细叶蒿草物候
研究了入侵物种 buffelgrass 在美国西南部引发严重野火和生物多样性损失的问题，探索利用卫星感应和深度学习的时间、视觉和多模态模型预测 buffelgrass 绿化，并发现所有基于神经网络的方法都优于传统模型，讨论了神经模型部署将带
PDF9 months ago
ACL鲁棒烧伤区域勾画基于多任务学习
在本研究中，我们提出了一种多任务学习框架，通过构建一个特定数据集和引入地表覆盖分类作为辅助任务，以提高烧毁区域分割模型的鲁棒性和性能。与标准的二进制分割方法相比，我们的方法在性能上表现出了更好的效果。
PDF10 months ago
用于无人机野火图像的分割模型的 FPGA 智能相机实现
通过使用低功耗的可编程门阵列（FPGA）和二值化神经网络（BNN），实现在边缘设备上的成本效益，将计算机视觉算法应用于野火检测、监测和火势评估，从而提高模型吞吐量，并获得可比较的分割性能。
PDF10 months ago
空间 - 时间野火预测的生成模型
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。
PDFa year ago
利用无人机捕捉的烟雾模式进行野火火焰时序分析的隐蔽检测
本文提出了一种利用 RGB 相机和语义分割等技术实时探测被树木、烟雾、云等自然障碍物掩盖的野火的方法，并将此方法应用于无人机上以实现精准灭火。
PDFa year ago
TeleViT：基于 teleconnection 的 Transformer 提升次季节至季节级别的火灾预测
本文提出了一种基于遥感桥连远程影响视觉编码器（TeleViT）的方法，用于预测全球大火的模式，并证明了在长达四个月的预测窗口中，它在准确预测全球烧毁区域模式方面的优越性。
PDFa year ago
西班牙山火：基于卫星图像处理和大气信息的新型山火风险评估模型
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。
PDFa year ago