Khi mùa cháy rừng đến gần, AI có thể xác định chính xác các khu vực rủi ro bằng hình ảnh vệ tinh – TechCrunch

0
11

Hiện tại cách rừng và bụi rậm được kiểm tra tính mẫn cảm với cháy rừng là bằng cách thu thập thủ công các cành và tán lá và kiểm tra hàm lượng nước của chúng. Nó chính xác và đáng tin cậy, nhưng rõ ràng cũng khá tốn công và khó mở rộng.

May mắn thay, các nguồn dữ liệu khác gần đây đã trở nên có sẵn. Các vệ tinh của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu Sentinel và Landsat đã tích lũy một kho hình ảnh về bề mặt Trái đất, khi được phân tích cẩn thận, có thể cung cấp một nguồn thứ cấp để đánh giá rủi ro cháy rừng – và không ai phải mạo hiểm để có được mảnh vỡ.

Đây không phải là nỗ lực đầu tiên để thực hiện loại quan sát này từ hình ảnh quỹ đạo, nhưng những nỗ lực trước đó phụ thuộc rất nhiều vào các phép đo trực quan mà đặc biệt là trang web, có nghĩa là phương pháp phân tích khác nhau tùy thuộc vào vị trí. Không có nẹp, nhưng vẫn khó mở rộng. Tiến bộ được đội ngũ Stanford sử dụng là radar vệ tinh tổng hợp Sentinel, vệ tinh, có thể xuyên qua tán rừng và chụp ảnh bề mặt bên dưới.

Một trong những bước đột phá lớn của chúng tôi là xem xét một bộ vệ tinh mới hơn đang sử dụng bước sóng dài hơn nhiều, cho phép các quan sát nhạy cảm với nước sâu hơn vào tán rừng và là đại diện trực tiếp của độ ẩm nhiên liệu tác giả của bài báo, nhà nghiên cứu sinh thái học Stanford, Kon Konings, trong một bản tin.

Nhóm đã cung cấp hình ảnh mới này, được thu thập thường xuyên từ năm 2016, cho một mô hình học máy cùng với các phép đo thủ công được thực hiện bởi Sở Lâm nghiệp Hoa Kỳ. Điều này cho phép người mẫu học hỏi các tính năng đặc biệt của hình ảnh tương quan với các phép đo trên mặt đất.

Sau đó, họ đã kiểm tra tác nhân AI kết quả (thuật ngữ được sử dụng một cách lỏng lẻo) bằng cách đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu cũ mà họ đã biết câu trả lời. Đó là chính xác, nhưng hầu hết trong các bụi rậm, một trong những quần xã sinh vật phổ biến nhất ở phía tây nước Mỹ và cũng là một trong những nơi dễ bị cháy rừng nhất.

Bạn có thể xem kết quả của dự án trong bản đồ tương tác này hiển thị dự đoán mô hình cạn về khô ở các thời kỳ khác nhau trên khắp miền tây của đất nước. Đó không phải là quá nhiều đối với các nhân viên cứu hỏa khi xác nhận cách tiếp cận – nhưng cùng một mô hình, được cung cấp dữ liệu cập nhật, có thể đưa ra dự đoán về mùa cháy rừng sắp tới có thể giúp chính quyền đưa ra quyết định sáng suốt hơn về các vụ bỏng, khu vực nguy hiểm và an toàn cảnh báo.

Công việc của các nhà nghiên cứu là xuất bản trên tạp chí Viễn thám môi trường.



Nguồn TechCrunch

BÌNH LUẬN

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Vui lòng nhập tên của bạn ở đây