Deep Learning for Wildfire Risk Prediction: Integrating Remote Sensing and Environmental Data

要約

山火事は、生態系、野生生物、および人間のコミュニティに大きな脅威をもたらし、生息地の破壊、汚染物質の排出、生物多様性の損失につながります。
これらの影響を軽減し、環境と人間の両方の健康を保護するには、正確な山火事リスク予測が重要です。
このペーパーでは、リモートセンシングと組み合わせた深い学習アプローチに特に焦点を当てた、山火事リスク予測方法の包括的なレビューを提供します。
まず、山火事のリスクを定義し、関連研究の地理的分布を要約することから始めます。
データに関しては、燃料特性、気象および気候条件、社会経済的要因、地形、水文学などの主要な予測機能を分析し、リモートセンシングから派生した公開されている山火事予測データセットをレビューします。
さらに、予測の結果の理解を改善するために、機能の共線性評価とモデルの解釈可能性の重要性を強調します。
方法論に関して、深い学習モデルを3つの主要なカテゴリに分類します：時系列予測、画像セグメンテーション、および時空予測、さらにはモデル出力をリスク分類または確率調整された予測に変換する方法についてさらに議論します。
最後に、現在の山火事リスク予測モデルの重要な課題と制限を特定し、いくつかの研究機会を概説します。
これらには、多様なリモートセンシングデータの統合、マルチモーダルモデルの開発、より計算効率の高いアーキテクチャの設計、数値的気圧モデルとの結合など、ワイルドファイアリスク評価の精度と堅牢性を高めるために、学際的な方法を組み込むことが含まれます。

要約(オリジナル)

Wildfires pose a significant threat to ecosystems, wildlife, and human communities, leading to habitat destruction, pollutant emissions, and biodiversity loss. Accurate wildfire risk prediction is crucial for mitigating these impacts and safeguarding both environmental and human health. This paper provides a comprehensive review of wildfire risk prediction methodologies, with a particular focus on deep learning approaches combined with remote sensing. We begin by defining wildfire risk and summarizing the geographical distribution of related studies. In terms of data, we analyze key predictive features, including fuel characteristics, meteorological and climatic conditions, socioeconomic factors, topography, and hydrology, while also reviewing publicly available wildfire prediction datasets derived from remote sensing. Additionally, we emphasize the importance of feature collinearity assessment and model interpretability to improve the understanding of prediction outcomes. Regarding methodology, we classify deep learning models into three primary categories: time-series forecasting, image segmentation, and spatiotemporal prediction, and further discuss methods for converting model outputs into risk classifications or probability-adjusted predictions. Finally, we identify the key challenges and limitations of current wildfire-risk prediction models and outline several research opportunities. These include integrating diverse remote sensing data, developing multimodal models, designing more computationally efficient architectures, and incorporating cross-disciplinary methods–such as coupling with numerical weather-prediction models–to enhance the accuracy and robustness of wildfire-risk assessments.

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