在生态监测中使用增强的深度学习网络进行自动化森林火灾检测
Akhyar Akhyar1, Jaesung Lee2, Norazman Shahar1
1Department of Electrical, Electronic and Systems Engineering, Universiti Kebangsaan Malaysia, UKM, 43600, Bangi, Selangor, Malaysia.
Scientific reports
|December 11, 2025
概括
一个新的深度学习模型,DeepFire S3GA-Net,准确地从空中图像中对森林火灾进行细分. 这种先进的框架提高了检测的准确性和速度,这对于实时监测和生态风险管理至关重要.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 计算机科学 计算机科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
背景情况:
- 由于气候变化和土地利用,森林火灾正在增加,造成重大风险.
- 由于复杂的环境因素,从航空图像中准确检测和细分森林火灾是具有挑战性的.
研究的目的:
- 引入DeepFire S3GA-Net,这是一个用于森林火灾细分的新型深度学习框架.
- 为了提高森林火灾检测的准确性和效率,使用无人机 (UAV) 图像.
主要方法:
- 开发了一个完全卷积的编码器-解码器网络,其中包含了的空间金字塔聚合和组卷积模块.
- 利用无人机图像进行训练和评估DeepFire S3GA-Net框架.
主要成果:
- 与现有模型相比,DeepFire S3GA-Net 在各种指标 (mIoU,准确性,精度,回忆,子系数) 中表现出优越的性能.
- 该模型在复杂的视觉环境中有效区分细粒度的火边和广泛的燃烧区域.
结论:
- DeepFire S3GA-Net为实时森林火灾监测提供了一个强大而可扩展的解决方案.
- 该框架具有改善生态风险管理和应对策略的巨大潜力.

