Comparative and Interpretative Analysis of CNN and Transformer Models in Predicting Wildfire Spread Using Remote Sensing Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Facing the escalating threat of global wildfires, numerous computer vision techniques using remote sensing data have been applied in this area. However, the selection of deep learning methods for wildfire prediction remains uncertain due to the lack of comparative analysis in a quantitative and explainable manner, crucial for improving prevention measures and refining models. This study aims to thoroughly compare the performance, efficiency, and explainability of four prevalent deep learning architectures: Autoencoder, ResNet, UNet, and Transformer‐based Swin‐UNet. Employing a real‐world data set that includes nearly a decade of remote sensing data from California, U.S., these models predict the spread of wildfires for the following day. Through detailed quantitative comparison analysis, we discovered that Transformer‐based Swin‐UNet and UNet generally outperform Autoencoder and ResNet, particularly due to the advanced attention mechanisms in Transformer‐based Swin‐UNet and the efficient use of skip connections in both UNet and Transformer‐based Swin‐UNet, which contribute to superior predictive accuracy and model interpretability. Then we applied XAI techniques on all four models, this not only enhances the clarity and trustworthiness of models but also promotes focused improvements in wildfire prediction capabilities. The XAI analysis reveals that UNet and Transformer‐based Swin‐UNet are able to focus on critical features such as “Previous Fire Mask”, “Drought”, and “Vegetation” more effectively than the other two models, while also maintaining balanced attention to the remaining features, leading to their superior performance. The insights from our thorough comparative analysis offer substantial implications for future model design and also provide guidance for model selection in different scenarios. The source code for this project is publicly available as open source on Zenodo (Y. Zhou et al., 2024, https://doi.org/10.5281/zenodo.14286931 ).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».