亞馬遜雨林野火監(jiān)測新利器：AI助力成功率高達93%
隨著科技的進步，人工智能（AI）在野火監(jiān)測中的應(yīng)用越來越廣泛。最近的一項研究更是表明，結(jié)合深度學(xué)習(xí)（人工智能和機器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域）的模擬人腦功能的人工智能技術(shù)有望成為自動檢測野火的強大工具。這項技術(shù)通過構(gòu)建“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”模型，結(jié)合衛(wèi)星成像技術(shù)和深度學(xué)習(xí)，已經(jīng)取得了顯著的成果。
亞馬遜雨林作為地球上生物多樣性最豐富的地區(qū)之一，其野火監(jiān)測的重要性不言而喻。然而，亞馬遜地區(qū)的監(jiān)測提供接近實時的數(shù)據(jù)，但其分辨率有限，難以在偏遠地區(qū)或小規(guī)模火災(zāi)中檢測到細節(jié)。為了解決這一問題，研究團隊采用了一種名為“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（CNN）的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。
CNN是一種模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)算法，通過互聯(lián)節(jié)點處理數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)量的增加，該算法的性能會不斷提升。在本次研究中，研究團隊使用來自Landsat 8和9號衛(wèi)星的圖像對CNN進行了訓(xùn)練，這些衛(wèi)星配備了近紅外和短波紅外傳感器，對于檢測植被變化和地表溫度變化至關(guān)重要。
在訓(xùn)練過程中，CNN使用了200張包含野火的圖像和同等數(shù)量的無野火圖像。盡管樣本數(shù)量有限，但CNN在訓(xùn)練階段已達到93%的準確率。隨后，研究人員使用40張未包含在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的圖像對CNN的區(qū)分能力進行測試，結(jié)果表明，該模型正確分類了24張有野火圖像中的23張，以及16張無野火圖像中的全部圖像。這些測試結(jié)果充分證明了CNN模型在野火檢測中的強大潛力。
這項技術(shù)的成功應(yīng)用不僅提升了野火檢測的準確率，而且還能與現(xiàn)有的人工智能系統(tǒng)相結(jié)合，以增強早期預(yù)警系統(tǒng)并改善野火應(yīng)對策略。這對于保護亞馬遜地區(qū)的脆弱生態(tài)系統(tǒng)至關(guān)重要，因為亞馬遜雨林占巴西生物群落野火總數(shù)的51.94%。近年來，該地區(qū)野火事件顯著增加。
為了進一步擴大應(yīng)用范圍，研究團隊建議增加CNN訓(xùn)練圖像的數(shù)量，以構(gòu)建更強大的模型。此外，他們還指出，CNN技術(shù)還可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域，例如監(jiān)測和控制森林砍伐。這種技術(shù)不僅有助于提高野火監(jiān)測的精度和效率，還能為相關(guān)當局提供更先進、更本地化的野火檢測方法，作為廣泛使用的衛(wèi)星遙感系統(tǒng)（如中分辨率成像光譜儀MODIS和可見紅外成像輻射儀VIIRS）的有力補充。
總的來說，這項研究為我們提供了一種新的視角來理解和應(yīng)對亞馬遜雨林的野火問題。通過結(jié)合人工智能和衛(wèi)星成像技術(shù)，我們有望在野火發(fā)生早期就進行準確的檢測和定位，從而為相關(guān)當局提供寶貴的時間來制定應(yīng)對策略。未來，隨著人工智能技術(shù)的進一步發(fā)展，我們相信這種技術(shù)在野火監(jiān)測中的應(yīng)用將會更加廣泛和深入。
（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責(zé)任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
