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預防野火季 AI配合衛星地圖定位高風險區

研究團隊利用AI模型與衛星地圖來預測野火高風險地區,幫助降低天災損害。法新社

為了預防隨著氣候變遷而來的毀滅性野火,史丹佛大學(Stanford University)研究團隊發現使用機器學習和衛星影像的新方法,來追蹤和預測高風險乾燥地區。

據TechCrunch報導,目前透過人力收集樹枝和樹葉並檢測其含水量,來驗證森林和灌木叢是否好發野火的方法,雖準確又可靠,但缺點是需要密集勞力,也難以按比例繪製成圖。

幸好還有其他資料來源可用,如歐洲太空總署(ESA)衛星Sentinel和Landsat就收集了大量的地表影像。這些地圖經過仔細分析,便可做為評估野火風險的第二資料來源。

然而這並非第一次嘗試從衛星影像觀察氣象災難,但先前的視覺測量非常依賴極度精確的位置資訊,分析方法便會因地點而異。

史丹佛大學團隊則利用是Sentinel的合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar),可以穿透森林樹冠層,針對底下地表進行成像。

該研究論文作者之一、史丹佛大學生態學家Alexandra Konings表示,該研究重大突破在於使用了波長更長的新衛星,觀察出來的數值會對樹冠層的水分更為敏銳,還能直接表示燃料水分(Fuel Moisture)含量。

該團隊自2016年以來定期收集地圖,並配合美國國家森林局(USFS)人力測量的資料,一起供予機器學習模型,模型可藉此學習衛星影像有哪些特徵與基準真相(Ground Truth)測量相關。

團隊還根據已知結果的舊數據進行預測,來測試AI是否準確。測試結果顯示灌木叢容易遭受野火侵擾,而灌木叢正好常見於美國西部,是最容易受野火所苦的地區之一。

報導指出,對於消防人員而言,最重要的是能夠利用相同的模型及最新數據來預測即將到來的野火季,進而掌握火災動向、做出更準確的決策 。


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