瑞典开发监测森林火灾新技术
2019年5月，瑞典理工学院宣布开发出一种利用卫星数据和机器学习的新技术用于更有效的监测森林火灾并分析灾后损害。
2018年瑞典北部森林曾发生严重火灾，由于当时用直升机和无人机采集光学图像、gps位置及其他火灾信息，效率低、时效性差，对森林灭火指引效果不佳。
瑞典理工学院的新技术以nasa的装备红外光传感器、雷达系统的esas sentinel-1、sentinel-2、landsat、viirs及modis卫星的24小时免费开放数据为基础，通过深度人工cnv(卷积神经网络)机器学习技术来分析计算目标区域火灾前后图像之间的比率对数，然后将结果转化为二进制图像以区分燃烧区域和未燃烧区域，从而更准确的获得火灾位置、燃烧程度等信息。
2017年-2018年间，瑞典理工学院的研究团队与加拿大不列颠哥伦比亚省自然资源和农村发展部研究人员合作，追踪分析500多起森林火灾，对此技术进行了验证改善。瑞典民事应急局将于今年夏天将此纳入火灾监测新手段，以进一步检验其实际效果。
(原文标题：瑞典开发监测森林火灾新技术)
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