斯坦福的AI可利用衛(wèi)星圖像定位風(fēng)險區(qū)域為即將到來的野火季提供幫助

2020-06-04 09:14:54來源：cnBeta 關(guān)鍵詞：人工智能導(dǎo)航定位閱讀量：24201

導(dǎo)讀：斯坦福團(tuán)隊利用的先進(jìn)技術(shù)是“哨兵”衛(wèi)星的 “合成孔徑雷達(dá)“，它可以穿透森林樹蔭并對下面的地表進(jìn)行成像。

　　目前測試森林和灌叢地對野火敏感性的方法是通過人工收集樹枝和樹葉，并測試其含水量。這種方法準(zhǔn)確可靠，但顯然也相當(dāng)耗費人力，而且難以規(guī)?；Ｐ疫\的是，研究人員近有了其他的數(shù)據(jù)來源。歐空局的“哨兵 ”衛(wèi)星和“陸地”衛(wèi)星已經(jīng)積累了大量的地球表面圖像，經(jīng)過仔細(xì)分析后，可以為評估野火風(fēng)險提供第二種來源。

　　這并不是第一次嘗試從軌道圖像中進(jìn)行這種觀測，但之前的工作主要依賴于 "極度特定地點 "的視覺測量，這意味著分析方法因地點不同而有很大差異，其難于規(guī)?；?。斯坦福團(tuán)隊利用的先進(jìn)技術(shù)是“哨兵”衛(wèi)星的 "合成孔徑雷達(dá)"，它可以穿透森林樹蔭并對下面的地表進(jìn)行成像。

　　“我們大的突破之一就是研究了一組較新的衛(wèi)星，這些衛(wèi)星使用的波長要長得多，這使得觀測結(jié)果能夠?qū)ι謽涫a深處的水分敏感得多，直接代表燃料水分含量，”該論文的資深作者、斯坦福生態(tài)學(xué)家Alexandra Konings在一份新聞稿中說。

　　該團(tuán)隊將這些自2016年以來定期收集的新圖像與美國林業(yè)局的人工測量結(jié)果一起“反饋”給了一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這讓模型能夠“學(xué)習(xí)”圖像中哪些特定的特征與地面實測數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。然后，他們測試了所產(chǎn)生的人工智能，讓它根據(jù)舊數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。它是準(zhǔn)確的，而且對美國西部常見的生物群落之一、也是容易受野火影響的生物群落之一灌叢地的預(yù)測準(zhǔn)確。

　　你可以在這張交互式地圖上看到這個項目的結(jié)果，顯示了模型對美國西部不同時期的干旱預(yù)測。這對消防員來說是對這一方法的驗證-但同樣的模型，在給出新的數(shù)據(jù)后，可以對即將到來的野火季做出預(yù)測，這可以幫助有關(guān)部門在控制性燃燒、危險區(qū)域和安全警告方面做出更多的決策。

　　科學(xué)家的研究成果發(fā)表在《 Remote Sensing of Environment》期刊上。

　　原標(biāo)題：斯坦福的AI可利用衛(wèi)星圖像定位風(fēng)險區(qū)域為即將到來的野火季提供幫助

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