卫星数据和AI帮助扑灭瑞典的森林大火

根据瑞典当局的说法，本周森林和草丛生火的风险很高，一些社区，例如Upplands Bro(斯德哥尔摩西北)已采取步骤，禁止社区为庆祝沃尔普吉斯之夜(或瓦尔堡堡)而组织的传统篝火。 )。

瑞典近几周森林火灾的爆发已由KTH地理信息学系的Yifang Ban教授及其同事开发的系统进行了监控。

通过使用卫星数据和机器学习方法，Ban正在应用一种监视方法来近乎实时地监视自然灾害。这样，瑞典民事应急局(MSB)以及消防部门可以快速了解正在发生的森林和草地火灾。它可以帮助监视火灾的进展。

已采用相同的方法来帮助监测莫桑比克的致命洪水。

KTH研究人员已经开发出自己的方法，该方法同时使用短波红外(SWIR)指数和基于雷达的框架，以便有效地监视森林大火。SWIR可以“看到”烟雾，是检测活跃火灾和破坏的有效方法。但是，SWIR数据会受到云的影响。他们还需要能够穿透云层，烟雾和昼夜成像的雷达。

“有了非常好的分辨率(低至10米，我们就可以每两到三天更新一次状态。这并没有我们所希望的那么频繁，这可以通过使用VIIRS(375米)或MODIS的数据通过较低的分辨率来解决” (1000米)。”她说。

班说，今天他们使用免费数据，这有其局限性。

“如果MSB属于国际宪章空间与重大灾难组织以及全球环境与安全监视(GMES)组织，那么它将每天提供对高分辨率数据的访问，以便发现新的大火，监视现有大火并获取有关大火的信息。发生的损害。”

她说，随着2019年加拿大RADARSAT星座的即将发射以及ICEYE和Capella Space的雷达CubeSat星座，雷达图像将每天和每小时获取一次。“当这些数据可用时，可以使用我们的方法进行实时森林火灾监控。”

地理信息学系的KTH研究人员已经收集了瑞典最近发生的大火数据，该数据已提供给MSB，Ban的报告对此信息非常有用。

顺便说一句，在KTH的数字化倡议框架内，Ban及其在KTH的合作者刚刚获得了一笔赠款，用于开展森林火灾监测研究。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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