Набор данных о лесных пожарах может помочь пожарным спасать жизни и имущество

Исследователи из Калифорнийского университета в Риверсайде под руководством доцента компьютерных наук Ахмеда Элдави совместно с учёными из Стэнфордского и Университета Вандербильта разработали набор данных WildfireDB, который использует методы науки о данных для изучения распространения лесных пожаров. Он содержит более 17 миллионов точек данных, фиксирующих распространение пожаров на территории континентальной части США за последнее десятилетие (2012–2017 гг.), и может использоваться для обучения моделей машинного обучения.

Этот открытый набор данных позволяет моделировать распространение пожаров для планирования экстренного реагирования и эвакуации, а также оценивать, как пожары могут распространяться в будущем под влиянием обезлесения и изменения климата. Традиционные инструменты, основанные на физическом моделировании, можно значительно улучшить, добавив больше переменных, но до сих пор не существовало комплексного открытого источника, объединяющего данные о пожарах с геопространственными характеристиками, такими как рельеф, тип растительности и погода.

Для создания набора данных учёные использовали новую систему Raptor, разработанную в UC Riverside для обработки спутниковых данных высокого разрешения. Пространственное и временное разрешение данных позволяет анализировать ежедневное поведение пожара в регионах размером всего 375×375 метров. Каждый случай пожара включает информацию о типе растительности, топливе и топографии.

«Прогнозирование распространения лесного пожара в реальном времени позволит пожарным соответствующим образом распределять ресурсы и минимизировать потери жизни и имущества», — отметила первый автор статьи, аспирант UCR Самриддхи Сингла.