FireAlert

Grâce à l'apprentissage profond et aux données satellite, FireAlert développe un système intelligent de prévision des risques d'incendie de forêt dans des zones ciblées. Avec des profils de risque régionaux qui aident les gardes forestiers à anticiper des risques majeurs, ses prévisions des tendances de développement des incendies soutiennent la prise de décision et l'alerte précoce.

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Simulation de la propagation des incendies de forêt. © The Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences

Surveillance des incendies de forêt et alerte précoce dans le Sichuan

Présentation

Le changement climatique augmentant la fréquence des incendies de forêt, il est essentiel de mettre en place des systèmes efficaces de surveillance et d'alerte précoce. Les méthodes actuelles sont souvent inadéquates, reposant sur une surveillance continue coûteuse et une analyse manuelle.

Ce projet veut appliquer l'apprentissage profond ainsi que les données de télédétection pour créer un système d’alerte précoce qui prédit avec précision les risques cachés d’incendies de forêt. Il vise ainsi à faciliter l’analyse intelligente des informations relatives aux incendies de forêt et aux entités affectées environnantes, puis à prédire la survenue et la propagation des incendies de forêt, ainsi que les niveaux de risque des forêts étudiées.

👉 Le système fournira des alertes précoces, aidera les gardes forestiers à prendre des mesures préventives et soutiendra la prise de décision en cas d'urgence pendant les incendies, améliorant ainsi les capacités globales d'évaluation et de gestion des risques.

Architecture de l'évaluation de la probabilité du risque d'incendie de forêt. © The Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences

Site(s) d'application

Chine :

Xichang, Sichuan
Muli, Sichuan

Données

Satellite

Satellite brésilien de ressources terrestres n°04 (CBERS-4)

Autres

Données météorologiques (du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme - CEPMMT)
Données de terrain (par l'United States Geological Survey - USGS)

Résultats - Produit(s) final(aux)

Grâce à un ensemble d'outils principalement axés sur les mois de mars et avril, période où les feux de forêt sont généralement plus fréquents, FireAlert peut prévoir les risques d'incendie pour les mois de mars et avril à venir en se basant sur les données des mêmes mois au cours des dernières années.

Les résultats seront présentés sous forme de profils de risque d'incendie de forêt dans les rapports de ce projet et, si possible, via une interface web dans un avenir proche.

Les utilisateurs finaux comprennent non seulement les partenaires du projet, mais aussi les agences gouvernementales, les organisations de gestion forestière et les chercheurs qui se concentrent sur la prévention et l'atténuation des incendies de forêt.

Carte de probabilité du risque d'incendie de forêt en mars-avril 2020, basée sur les données des feux de forêt à Xichang de mars et avril 2015 à mars et avril 2019. (a) Prédiction basée sur Random Forest (b) Prédiction basée sur Deep Random Forest. © The Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences

Références

Ge, X. ; Yang, Y. ; Chen, J. ; Li, W. ; Huang, Z. ; Zhang, W. ; Peng, L. Disaster Prediction Knowledge Graph Based on Multi-Source Spatio-Temporal Information. Remote Sens. 2022, 14, 1214. https://doi.org/10.3390/rs14051214