使用物联网空气质量传感器检测森林火灾和污染物散散
Adisorn Lertsinsrubtavee1, Thongchai Kanabkaew2, Sunee Raksakietisak3
1Internet Education and Research Laboratory (intERLab), Asian Institute of Technology, Pathum Thani, Thailand.
Environmental pollution (Barking, Essex : 1987)
|October 7, 2023
概括
物联网 (IoT) 空气质量传感器使用PM2.5和CO数据有效检测森林火灾. 开发的决策树模型实现了69%的准确性,显示了早期火灾检测和污染监测的前景.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 传感器技术 传感器技术
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 物联网 (IoT) 传感器具有先进的空气污染监测.
- 准确的空气质量预测对于了解污染源和影响至关重要.
研究的目的:
- 展示物联网空气质量传感器用于森林火灾检测的使用.
- 开发和评估一个决策树模型来对森林火灾事件进行分类.
- 通过回归分析来研究PM2.5羽毛散射.
主要方法:
- 使用物联网传感器测量PM2.5和一氧化碳.
- 综合卫星和人类报告的热点数据用于事件识别.
- 开发了一个J48决策树模型用于分类和一个回归模型用于羽毛散布.
主要成果:
- J48模型在训练数据上达到72%的准确性,在森林火灾检测的验证数据上达到69%的准确性.
- 在PM2.5测量中的滞后时间被证明对预测短期PM2.5水平具有高度解释性.
- 确定了森林火灾和非森林火灾活动的不同时期.
结论:
- 基于物联网的空气质量传感器显示了提高森林火灾检测能力的巨大潜力.
- 该研究验证了使用传感器数据和机器学习进行实时环境监测的有效性.
- 通过传感器数据分析,可以改进污染羽毛分散的预测模型.
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