LinU-Mamba: Visual Mamba U-Net with Linear Attention to Predict Wildfire Spread
Notice bibliographique
Résumé
Wildfires have become increasingly frequent and intense due to climate change, posing severe threats to ecosystems, infrastructure, and human lives. As a result, accurate wildfire spread prediction is critical for effective risk mitigation, resource allocation, and decision making in disaster management. In this study, we develop a deep learning model to predict wildfire spread using remote sensing data. We propose LinU-Mamba, a model with a U-Net-based vision Mamba architecture, with light spatial attention in skip connections, and an efficient linear attention mechanism in the encoder and decoder to better capture salient fire information in the dataset. The model is trained and evaluated on the two-dimensional remote sensing dataset Next Day Wildfire Spread (NDWS), which maps fire data across the United States with fire entries, topography, vegetation, weather, drought index, and population density variables. The results demonstrate that our approach achieves superior performance compared to existing deep learning methods applied to the same dataset, while showing an efficient training time. Furthermore, we highlight the impacts of pre-training and feature selection in remote sensing, as well as the impacts of linear attention use in our model. As far as we know, LinU-Mamba is the first model based on Mamba used for wildfire spread prediction, making it a strong foundation for future research.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».