如何使用 AI 检测亚马逊地区的野火

快速阅读: 据《地理》最新报道，亚马逊正面临有史以来最严重的野火之一，但人工智能技术展现出了巨大的潜力。通过结合卫星成像和深度学习，该技术在检测野火方面达到了93%的成功率。研究人员表示，这有助于增强早期预警系统，提高野火应对效率。亚马逊联邦大学的辛蒂娅·埃莱乌里奥教授称，这项技术不仅能改善亚马逊地区的野火检测，还能在全球范围内遏制森林砍伐。

亚马逊正经历有记录以来最高的野火水平之一，而人工智能或许能帮助应对这一问题。图片来源：Shutterstock新技术有望与现有系统结合使用，以帮助检测野火并提供早期预警。随着人工智能能力的不断增强，似乎这项技术几乎无所不为。从检测西非地区的非法砍伐到监测全球火山活动，其在环境科学领域的应用十分广泛。在最新的研究中，研究人员展示了某种人工智能在对亚马逊雨林的研究中展现出“巨大潜力”，用于检测野火。

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这种人工智能模拟人脑功能，将卫星成像技术与深度学习结合。研究人员在《国际遥感杂志》上发表的研究结果显示，使用包含亚马逊雨林有无野火的图像数据集训练模型，成功率为93%。之后，该模型接受了另外40张未包含在其训练数据中的图像测试。它正确识别了23张有野火的图像和所有16张没有野火的图像，增强了对这项技术可靠性的信心。

研究人员表示，将这项技术与其他人工智能系统结合使用，可以增强早期预警系统并改进野火应对策略。例如，该模型可以帮助当地当局在野火失去控制前发出警报。这一发展对于保护亚马逊至关重要，该地区在2023年仅一年内就经历了超过98,000起野火。2024年，巴西的亚马逊地区有4420万英亩被烧毁，面积超过了整个美国加州。2019年，亚马逊地区仅一周内发生了数千起野火。

视频：ABC新闻

其他亚马逊国家也在2024年经历了创纪录的火灾，如玻利维亚；秘鲁、哥伦比亚、厄瓜多尔和圭亚那同年也出现了火灾激增。亚马逊地区的野火增加主要由于两个主要原因：干旱（因气候变化而加剧）和工业农业扩张（导致大量森林被砍伐，残留植被极度干燥且极易燃烧）。

“能够检测和应对野火对于维持这些重要生态系统的微妙生态平衡至关重要，亚马逊地区的未来取决于迅速而果断的行动。”亚马逊联邦大学首席作者辛蒂娅·埃莱乌里奥教授说。“我们的研究结果可以改善亚马逊生态系统及其他地区的野火检测，显著协助当局应对和管理此类事件。”

研究人员还热切希望其他人探索这项新人工智能技术的其他应用，例如在全球范围内遏制森林砍伐。

(以上内容均由Ai生成)