Super-Resolution Reconstruction of Remote Sensing Data Based on Multiple Satellite Sources for Forest Fire Smoke Segmentation
Notice bibliographique
Résumé
Forest fires are one of the most devastating natural disasters, and technologies based on remote sensing satellite data for fire prevention and control have developed rapidly in recent years. Early forest fire smoke in remote sensing images, on the other hand, is thin and tiny in area, making it difficult to detect. Satellites with high spatial resolution sensors can collect high-resolution photographs of smoke, however the impact of the satellite’s repeat access time to the same area means that forest fire smoke cannot be detected in time. Because of their low spatial resolution, photos taken by satellites with shorter return durations cannot capture small regions of smoke. This paper presents an early smoke detection method for forest fires that combines a super-resolution reconstruction network and a smoke segmentation network to address these issues. First, a high-resolution remote sensing multispectral picture dataset of forest fire smoke was created, which included diverse years, seasons, areas, and land coverings. The rebuilt high-resolution images were then obtained using a super-resolution reconstruction network. To eliminate data redundancy and enhance recognition accuracy, it was determined experimentally that the M11 band (2225–2275 nm) is more sensitive to perform smoke segmentation in VIIRS images. Furthermore, it has been demonstrated experimentally that improving the accuracy of reconstructed images is more effective than improving perceptual quality for smoke recognition. The final results of the super-resolution image segmentation experiment conducted in this paper show that the smoke segmentation results have a similarity coefficient of 0.742 to the segmentation results obtained using high-resolution satellite images, indicating that our method can effectively segment smoke pixels in low-resolution remote sensing images and provide early warning of forest fires.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».