美国国家大气研究中心(NCAR)开发的一项新技术利用人工智能高效地更新植被地图，野火计算机模型依靠这些地图准确地预测火灾行为和蔓延。
在最近的一项研究中，科学家们用2020年科罗拉多州东部麻烦的大火证明了这种方法，大火烧毁了被燃料清单错误描述为健康森林的土地。事实上，大火迅速蔓延，烧焦了一片刚刚被松甲虫和风暴肆虐过的土地，留下了大量广州适合情侣的地方的死亡和倒下的木材。
研究团队比较了NCAR开发的最先进的野火行为模型产生的火灾模拟，该模型使用了该地区的标准燃料库存和人工智能(ai)更新的燃料库存。使用人工智能更新的燃料进行的模拟在预测被大火烧毁的区域方面取得了显著的进步，大火最终扩大到大陆分水岭两侧超过19万英亩的土地。
NCAR科学家、第一作者Amy DeCastro说:“我们在野火建模中面临的主要挑战之一是获得准确的输入，包括燃料数据。”“在这项研究中，我们表明，机器学习和原平皓卫星图像的结合使用提供了一个可行的解决方案。”
这项研究由NCAR的赞助商美国国家科学基金会资助。模拟模拟是在美国国家科学院怀俄明超级计算中心的夏延系统上进行的。
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一个模型要准确地模拟野火，就需要关于当前情况的详细信息。这包括当地的天气和地形，以及为火焰提供燃料的植物物质的特征——什么是真正可以燃烧的，它处于什么状态。它是死是活?它是湿的还是干的?这是什么类型的植被?有多少钱?地面上的燃料层有多深?
燃料数据集的黄金标准是由LANDFIRE产生的，这是一个联邦项目，它产生了包括野火燃料信息在内的许多地理空间数据集。创建这些野火燃料数据集的过程非常广泛，包括卫星图像、景观模拟和调查期间亲自收集的信息。然而，生产它们所需的资源数量意味着，实际上，它们不能经常更新，而森林中的干扰事件——包括野火、虫害和开发——可以从根本上改变现有的燃料。
日本动漫大全校园恋爱在“东部麻烦火灾”(East trouble Fire)中，该火灾始于科罗拉多州格兰德县，向东烧毁了落基山国家公园，最新的LANDFIRE燃料数据集于2016年发布。在此期间的四年里，松树甲虫已经导致该地区的树木大面积死亡。
笔记本显卡排行榜为了更新燃料数据集，研究人员求助于欧洲航天局(European Space Agency)哥白尼计划(Copernicus program)的Sentinel卫星。Sentinel-1提供地表纹理信息，可用于识别植被类型。(例如，草的纹理与树非常不同。)Sentinel-2提供的信息可以用来从植物的绿色程度推断其健康状况。科学家们将卫星数据输入一个被称为“随机森林”的机器学习模型，该模型是他们在美国林务局的昆虫和疾病检测调查中训练出来的。这项调查每年由训最好的防晒霜排行榜练有素的工作人员进行，他们估计树木的空气死亡率。
结果是，机器学习模型能够准确地更新LANDFIRE燃料数据，将大多数被归类为“木材垃圾”或“木材下层植被”的燃料变成了“slash 轿车排名blowdown”，这是指树木死亡率很高的森林地区。DeCastro说:“LANDFIRE的数据非常有价值，提供了一个可靠的平台。”“人工智能被证明是一种有效的工具，可以以更少的资源密集型方式更新数据。”
步内德希望有积极的影响
为了测试更新后的燃料库存对野火模拟的影响，科学家们使用了NCAR天气研究和预桂小太郎 报模型的一个版本，即WRF-Fire，该模型是专门为模拟野火行为而开发的。
当WRF-Fire使用未经调整的LANDFIRE燃料数据集来模拟东部麻烦火灾时，它大大低估了火灾将燃烧的面积。当使用调整后的数据集再次运行该模型时，它能够以更高的准确性预测被烧毁的区域，这表明死亡和倒下的木材比树木还活着时更有助于火灾的蔓延。
目前，机器学习模型的设计目的是更新现有的燃料地图，它可以快速完成这项工作(在几分钟内)。但该项目的成功也表明，使用机器学习系统开始定期从头开始绘制和更新有野火风险的大片地区的燃料地图是有希望的。
NCAR的这项新研究是调查AI在野火方面可能应用的更大趋势的一部分，包括努力使用AI更快地估计火灾边界。NCAR的研究人员还希望，机器学习可能能够帮助解决野火行为建模的其他持续挑战。例如，机器学习可能能够提高我们预测火灾产生的余烬属性(多大、多热、多密集)的能力，以及这些余烬引起局西双版纳旅游介绍部火灾的可能性。
“我们拥有如此多的技术、如此多的计算能力和如此多的资源，可以随时解决这些问题，保护人们的安全，”该研究的合著者、NCAR科学家蒂莫西·朱利亚诺(Timothy 红枣枸杞茶的做法Juliano)说。“我们已经做好了产生积极影响的准备;我们只需要继续努力。”
这项研究发表在《遥感》杂志上。
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更多信息:
L. DeCastro等人，A计算 利用哨兵图像和随机森林分类更新野火行为模型燃料输入的有效方法， 遥感(2022)。DOI: 10.3390 / rs14061447 所提供的
国家 美国大气研究中心
引文:科学家使用人工智能更新数据植被地图，以改进野火预测(2022年5月31日)，检索日期为2022年5月31日，来自https://phys.org/news/2022-05-scientists-ai-vegetation-wildfire.html
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