Состояние и перспективы использования данных дистанционного зондирования Земли для обнаружения природных пожаров
Автор: Шаймарданов Д. А., Атнабаев А. Ф., Мухаметов Д. И., Павлова Л. Г.
Журнал: Бюллетень науки и практики @bulletennauki
Рубрика: Науки о земле
Статья в выпуске: 7 т.10, 2024 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается проблема пожаров как серьезная угроза для жизни, экономики и экосистем, выделяя необходимость раннего обнаружения и тушения пожаров. Исследуется потенциал комбинации дистанционного зондирования Земли и нейросетей для быстрого и точного обнаружения природных пожаров. Подчеркивается значимость применения искусственного интеллекта, развития методов глубокого обучения моделей нейронных сетей, для анализа космических снимков и выявления ранних признаков пожаров. В статье также приводятся примеры успешных проектов и исследований в области обнаружения природных пожаров. Заключительная часть статьи подчеркивает необходимость дальнейшего исследования и развития методов обучения нейронных сетей, расширение наборов обучающих данных и улучшения технологий получения космических снимков для эффективного контроля и предотвращения пожаров, с целью защиты окружающей среды и минимизация ущерба для людей.
Природные пожары, дистанционное зондирование, космические снимки, мониторинг
Короткий адрес: https://sciup.org/14130279
IDR: 14130279 | DOI: 10.33619/2414-2948/104/10
Список литературы Состояние и перспективы использования данных дистанционного зондирования Земли для обнаружения природных пожаров
- De Almeida Pereira G. H., Fusioka A. M., Nassu B. T., Minetto R. Active fire detection in Landsat-8 imagery: A large-scale dataset and a deep-learning study // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2021. V. 178. P. 171-186. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.06.002.
- Атнабаев А. Ф., Калимуллин В. Р., Мустафина Г. Р. Применение сервис-ориентированной архитектуры ГИС для мониторинга состояния лесного хозяйства // Геоинформационные технологии в проектировании и создании корпоративных информационных систем. Уфа, 2012. С. 85-90. EDN VYEVVN.
- Еремеев В. В., Егошкин Н. А., Макаренков А. А., Ушенкин В. А., Постыляков О. В. Улучшение технологий искусственного интеллекта при обработке материалов наблюдения Земли на основе системного анализа сквозного информационного тракта // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. №6. С. 144-154. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2023-20-6-144-154.
