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運用分析演算法與衛星影像資料可望提供及時而精準的野火預警

分析地球同步衛星拍攝的影像可追蹤野火、提供及時而精準的預警。加州大學柏克萊分校

加州大學柏克萊分校(University of California, Berkeley)地理學教授Jeff Chambers帶領的研究團隊所開發的分析工具,能自動下載並快速整合衛星影像資料,正確且近乎即時的發現與追蹤野火,提供警消與民眾及時而精準的預警,未來並可用於處理其他生態與環境問題。

根據Berkeley News報導,2018年11月8日加州天堂鎮(Paradise)發生史上最嚴重的野火災難,隨著野火季節即將來臨,憂心的美國聯邦與州政府未雨綢繆,亟思設法阻絕延燒快速的火災,Jeff Chambers在PeerJ線上發表的新論文指出,結合現有的衛星影像資料串流與分析工具,已證實能快速偵測野火、追蹤與預測火勢及延燒方向,並提供公眾有用的預警資訊。

野火移動速度可達每分鐘延燒逾200座足球場的面積,若能爭取到30分鐘的預警時間,將讓救火隊與警察能及時反應,而處於野火下風的民眾也有機會及早撤離。Jeff Chambers認為取得及時合用的資料,並運用高效率的分析演算法至為關鍵。此外還可仿效氣象預報App,開發提供野火預警的行動電話App,未來甚至還能提供地震預警。

加州上空的氣象衛星GOES 17(GOES West)每5分鐘會拍攝一張地面照片,可涵蓋整個美西地區的野火熱點(hot spot),雖然衛星影像解析度低,每個畫素相當於2平方公里大的面積,但仍足供發現與追蹤火勢延燒之用。Jeff Chambers的研究生團隊在災後數日,從GOES 17下載野火延燒期間的衛星影像資料,並成功重建野火燃起後4個小時間每5分鐘的火勢發展。

Jeff Chambers研究團隊開發的演算法會自動、及時下載地球同步(geostationary)衛星GOES 17拍攝的所有可見光與紅外線照片,準確且近乎即時的搜尋影像中的熱點以偵測起火位置,計算並預測火勢在未來30分鐘或1~2個鐘頭可能延燒的方向,在15~30分鐘內向緊急處置人員與一般民眾發送警示。

另一顆地球同步衛星Landsat 8每16天會拍攝美國西部,Jeff Chambers也下載Landsat 8在野火延燒4小時後拍到照片,結合衛星影像與Google Earth Engine,Jeff Chambers的演算法可清楚辨識已燃燒的建築物與快速延燒的火焰。不過無論衛星影像來源為何,若是在取得與分析資料時延遲15~30分鐘,則將來不及向鄰近火勢前緣的人發出預警。

未來Jeff Chambers研究團隊發展的演算法可望快速整合所有可用的衛星影像資料,提供及時、精準的野火預警。5年前加州大學柏克萊分校由天體物理學家Carl Pennypacker帶領的研究團隊提出運用地球同步軌道火災評估(Fire Urgency Estimator on Geosynchronous Orbit;FUEGO)衛星的構想,但2億美元的高成本則需要聯邦、州政府的資助或是私部門的投資。

Jeff Chambers強調運用影像解析度優於GOES 17的專屬地面觀測地球同步(geosynchronous)衛星,不僅能強化野火偵測與監控的即時性與精確性,還可用於追蹤乾旱的影響,協助農業最佳化措施,以及碳會計(carbon accounting)相關的土地利用與生物質(biomass)變化觀察,運用現有技術處理當前複雜的生態與環境挑戰,同時降低對環境與社區的影響。

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