Since frequent severe droughts are lengthening the dry season in the Amazon Rainforest, it is important to detect wildfires promptly and forecast possible spread for effective suppression response. Current wildfire detection models are not versatile enough for the low-technology conditions of South American hot spots. This deep learning study first trains a Fully Convolutional Neural Network on Landsat 8 images of Ecuador and the Galapagos, using Green and Short-wave Infrared bands to predict pixel-level binary fire masks. This model achieves a 0.962 validation F2 score and a 0.932 F2 score on test data from Guyana and Suriname. Afterward, image segmentation is conducted on the Cirrus band using K-Means Clustering to simplify continuous pixel values into three discrete classes representing differing degrees of cirrus cloud contamination. Three additional Convolutional Neural Networks are trained to conduct a sensitivity analysis measuring the effect of simplified features on model accuracy and train time. The Experimental model trained on the segmented cirrus images provides a statistically significant decrease in train time compared to the Control model trained on raw cirrus images, without compromising binary accuracy. This proof of concept reveals that feature engineering can improve the performance of wildfire detection models by lowering computational expense.


翻译:由于频繁的严重干旱延长了亚马逊雨林旱季的旱季,必须迅速发现野火,并预测可能的扩散,以作出有效的抑制反应。目前的野火探测模型对于南美洲热点的低技术条件来说不够多用。这一深层次的学习研究首先培训了厄瓜多尔和加拉帕戈斯陆地卫星8号图像的全演神经网络,利用绿色和短波红外带来预测像素级双层防火面具。这一模型取得了圭亚那和苏里南测试数据的0.962个验证F2分和0.932 F2分。此后,在Cirrus带上进行图像分割,使用K-Means集群将连续像素值简化为代表不同程度云层污染的三个离散类别。另外三个革命神经网接受了培训,以进行敏感度分析,衡量简化特性对模型精度和培训时间的影响。在分层螺丝图像上培训的实验模型比在原始螺旋图象图像上培训的控制模型在统计上显著减少。随后,利用K-Me-Means群集进行图像分分分,以简化的硬度测量,同时进行不折射精度测量,不降低的硬度测度模型,从而能能能能检验,从而能提高性能的精确性模型的精确性能显示。这个模型的精确性能能能的精确性能。

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