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2019-11-04 21:14 来源:未知

瑞典皇家理工学院宣布开发出一种利用卫星数据和机器学习的新技术用于更有效的监测森林火灾并分析灾后损害。 2018年瑞典北部森林曾发生严重火灾,由于当时用直升机和无人机采集光学图像、GPS位置及其他火灾信息,效率低、时效性差,对森林灭火指引效果不佳。 瑞典皇家理工学院的新技术以NASA的装备红外光传感器、雷达系统的Esas Sentinel-1、Sentinel-2、Landsat、Viirs及Modis卫星的24小时免费开放数据为基础,通过深度人工CNV机器学习技术来分析计算目标区域火灾前后图像之间的比率对数,然后将结果转化为二进制图像以区分燃烧区域和未燃烧区域,从而更准确的获得火灾位置、燃烧程度等信息。 2017年-2018年间,瑞典皇家理工学院的研究团队与加拿大不列颠哥伦比亚省自然资源和农村发展部研究人员合作,追踪分析500多起森林火灾,对此技术进行了验证改善。瑞典民事应急局将于今年夏天将此纳入火灾监测新手段,以进一步检验其实际效果。

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作者 | 神经小姐姐

本文经授权转载自超神经HyperAI

4 月 4 日,四川凉山的森林大火罹难者又增加了一位,这场无情的灾难中,遇难的救火人员总数达到了 31 位。这是一个令人沉痛的数字。

森林火灾没有办法完全避免,我们也经常在报道中,听闻火灾带来的巨大损失。那么对于森林大火的,有没有能够抵挡的方式呢?

在救灾工作中,及时掌握全面而准确的信息,以实现资源的合理分配,是至关重要的。而现在,基于 AI 的技术,正在发挥着一些作用,它能够帮助我们与时间赛跑,挽回更多生命和损失。

也许在下一次面对大火的时候, AI 能够帮助我们抵挡住野火的肆虐。

在火灾中发挥作用的 AI 技术

场景介绍:对于无法消除的森林火灾问题,AI 技术结合卫星图像,能够在救灾过程过程中作出及时合理的见解,帮助人们将损失降到最低。

关键词:火灾救援、卫星影像、卷积神经网络

在去年损失惨重的加州大火中,就有一家叫 CrowdAI 的公司通过卫星数据,综合图像视觉技术参与了救援。

CrowdAI 使用 Spacenet 和 Deepglobe 的卫星图像,以及 DigitalGlobe 和 Planet Labs 的数据,训练卷积神经网络。

只需一秒钟的时间,就能预测和评估受灾程度,再将评估结果报告给救援指挥中心,帮助科学调配救援资源,制定更科学的救援方案。

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对卫星图像实现建筑物的识别

借助于 CrowdAI 自定义的深度学习模型,除了标注常规的房屋建筑,还扩大到了独立结构,比如车棚、公用设施棚和谷仓等。

在那一次的火灾中,从卫星图像中识别出结构后,根据受灾前后的图像对比, AI 模型用红点标识出损坏所在的位置。

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对受损建筑等用红点标记

拓展到整个地区,通过标记点的数量定出受灾的严重程度,就能用不同的颜色区别出受灾的程度。

最后在 Google Earth 或 ArcGIS 上标记出来,就能为救灾和重建工作做出指导。

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不同区域的受灾程度

对于不断追求评估速度的目标,CrowdAI 的创始人兼首席执行官 Devaki Raj 说到,「当灾难发生时,我们必须要快速的给出预测,这就是我们需要这种速度的原因。」

很多救援人员和级政府官员,通过这些快速生成的数据,更合理的协调了救援工作,这提升了解决紧要问题的效率。

为了尽可能准确的完成受灾情况的评估,之前的方法需要很大量的数据训练,但 CrowdAI 的机器学习负责人Jigar Doshi 提到,「因为机器视觉技术已经很成熟了,我们不需要训练很大的模型,就能进行有效的评估。」

卫星数据在 AI 引导下的人文关怀

CrowdAI 还与 Facebook AI 进行过合作,研究飓风和火灾造成损失的评估工作。

他们的研究成果《From Satellite Imagery to Disaster Insights》也被 NeurIPS 会议所接受。()

在论文中,他们的研究获到了很好的成绩:在 2017 年德克萨斯州附近被飓风哈维损坏的道路识别时,达到了 88.8% 的准确率,而在 Santa Rosa 火灾中识别损坏建筑物时准确率达到了 81.1%。

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通过对比灾难前后的图片数据,并且与人工提取作对比,计算出灾害影响指数

而在灾难预测的方面, CrowdAI 也在探索能够预测到的灾害模型,据称,他们在尝试通过整合风力、降水和社交媒体等数据,积极开发能超越卫星图像的深度学习工具。

对抗火灾,AI 在前进

除了 CrowdAI ,也有其他的公司和机构正在做着相似的努力。

大自然保护协会,正在利用小型卫星的图像和 AI 技术,引进森林的消防工具。通过数量众多的小型卫星,拍摄而成的高清图片,对森林状况进行实时的监控,通过 AI 的数据分析,能够及时的作出预防和报警。

还有一家叫做 Salo Science 的公司,正在通过 AI 技术,研究对森林火灾风险评定的工作。他们在开发的 AI 产品,同样是基于卫星图像和数据,通过对树木等情况,综合地形、地势、可积燃物等因素的分析,给消防人员提供森林的区域地形图以及风险指示数据。帮助他们在危险来临时,作出更好的选择。

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Salo Science 所分析的加州野火和木材采伐造成森林损失的数据

此外,对于消防机器人的研究,也一直在进步。在前段时间的报道中,萧山消防机器人就在一场大火中大显身手,通过冲进火场、侦查探路、与消防人员协同作战,最终成功灭火。但消防机器人还不够智能,不能应对复杂的地形,目前也不能单独进行救灾。

也许,在不久的将来,这些结合了 AI 或者机器人的应用,能够降服可怕的火灾。

谷歌和麦肯锡全球研究所做过一份报告,主旨是关于 AI 造福人类的案例,报告中提到,「 AI 能更准确地提供救援工作和应急准备,相比于人类救援要更快速,而且适用范围更广。」

期待 AI 能够制服火灾的那一天!

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