斯坦福的AI可利用衛星圖像定位風險區域為即將到來的野火季提供幫助

2020-06-04 09:14:54來源：cnBeta 關鍵詞：人工智能導航定位閱讀量：24199

導讀：斯坦福團隊利用的先進技術是“哨兵”衛星的 “合成孔徑雷達“，它可以穿透森林樹蔭并對下面的地表進行成像。

　　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。這種方法準確可靠，但顯然也相當耗費人力，而且難以規模化。幸運的是，研究人員近有了其他的數據來源。歐空局的“哨兵 ”衛星和“陸地”衛星已經積累了大量的地球表面圖像，經過仔細分析后，可以為評估野火風險提供第二種來源。

　　這并不是第一次嘗試從軌道圖像中進行這種觀測，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，其難于規模化。斯坦福團隊利用的先進技術是“哨兵”衛星的 "合成孔徑雷達"，它可以穿透森林樹蔭并對下面的地表進行成像。

　　“我們大的突破之一就是研究了一組較新的衛星，這些衛星使用的波長要長得多，這使得觀測結果能夠對森林樹蔭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、斯坦福生態學家Alexandra Konings在一份新聞稿中說。

　　該團隊將這些自2016年以來定期收集的新圖像與美國林業局的人工測量結果一起“反饋”給了一個機器學習模型。這讓模型能夠“學習”圖像中哪些特定的特征與地面實測數據相關聯。然后，他們測試了所產生的人工智能，讓它根據舊數據進行預測。它是準確的，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測準確。

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

　　科學家的研究成果發表在《 Remote Sensing of Environment》期刊上。

　　原標題：斯坦福的AI可利用衛星圖像定位風險區域為即將到來的野火季提供幫助

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