Группа учёных из Стэнфордского университета разработала систему для прогнозирования лесных пожаров на основе технологий искусственного интеллекта. Статья с описанием разработки опубликована в журнале Remote Sensing of Environment.

В настоящее время для оценки вероятности лесного пожара специальные службы в США собирают образцы деревьев и других растений. Собранные образцы передаются в лаборатории, где определяется влажность древесины и другого растительного топлива. Однако этот метод имеет ряд недостатков, главным из которых является невозможность полного охвата всей территории лесов.

Группа экспертов в области гидрологии, защиты окружающей среды и космических технологий разработала систему, которая позволяет прогнозировать лесные пожары на основе спутниковых данных. Разработанная система использует данные спутников Европейского космического агентства Sentinel и Landsat.

Эти спутники передают радиолокационные изображения земной поверхности, которые позволяют оценить влажность почвы под пологом леса. Для создания системы методом машинного обучения и её тестирования использовались данные, собранные пожарными службами на западе США с 2015 по 2019 год. Проверка системы показала её высокую точность при оценке вероятности возникновения пожара в массивах кустарников.

Как ранее сообщало ИА REGNUM, в сентябре 2019 года учёные из Гарвардского университета представили нейросеть, способную предсказывать местоположения вторичных подземных толчков.