ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена применению методов машинного обучения для прогнозирования лесных пожаров. Рассматриваются алгоритмы, позволяющие анализировать климатические, природные и человеческие факторы, влияющие на возникновение возгораний. Описаны примеры использования технологий в разных странах, а также перспективы интеграции ИИ с системами мониторинга и геоданными для повышения эффективности предупреждения и управления пожарами.

Ключевые слова: искусственный интеллект, прогнозирование, пожар, модель, алгоритм.

Пожары в лесах представляют собой одну из самых разрушительных природных катастроф, причиняющих значительный ущерб экосистемам, инфраструктуре и экономике. Они причиняют вред биоразнообразию, выбрасывая в атмосферу огромное количество углекислого газа и загрязняющих веществ, снижая качество воздуха и способствуя изменению климата.

Традиционные методы мониторинга и прогнозирования пожаров, основанные на спутниковых данных и метеорологических наблюдениях, зачастую не позволяют предсказать возгорание с достаточной точностью. Это связано с множеством факторов, таких как изменения погодных условий, сложность рельефа и человеческий фактор. В последние годы машинное обучение (ML) стало эффективным инструментом для анализа больших данных и построения моделей, способных предсказывать возможные очаги возгорания на основе множества факторов.

Новые алгоритмы машинного обучения не только дают возможность предсказывать шансы развития пожара, но и осмотрительно исследуют его распространение, и дают рекомендации о средствах для предотвращения этого. Происходившие улучшения в технологиях искусственного интеллекта и повышение доступности массивов данных сделали вероятным внедрение этих методов в раннее предупреждение и управление чрезвычайными ситуациями.

Методы машинного обучения для прогнозирования пожаров

Методы машинного обучения, используемые для прогнозирования лесных пожаров, условно можно разделить на три основные группы: методы классификации, регрессионные модели и глубокое обучение. Методы классификации - установление вероятности очага возгорания в определенной зоне. Главные алгоритмы представляют собой:

Random Forest – ансамблевый алгоритм обучения, который анализирует данные о температуре, влажности, скорости ветра и зеленом покрове для определения риска взрывчатого пожара. Его высокая точность и возможность обработки больших выборок данных делают его одним из наиболее широко используемых методов [4].

Рисунок 1. Алгоритм Random Forest

Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) – модели, которые могут учитывать нелинейные зависимость между риск-факторами. Они обладают высокой эффективностью при использовании в задачах предсказания, но требуют значительных вычислительных ресурсов.

Логистическая регрессия – легко используемый, но работоспособный метод предсказания бинарных событий (возгорание или не возгорание). Применяется вместе с другими методами для улучшения качества предсказаний.

Регрессионные модели необходимо использовать для предсказания количественных свойств пожаров, например, площади потенциального возгорания или интенсивности рассеивания:

Линейная и полиномиальная регрессия – исследуют зависимость площади пожара от температуры и влажности. Выполняются для прогнозирования с помощью простых взаимосвязей параметров [2].

Decision Tree Regression – применяется для предсказания лесных пожаров по историческим данным. Применение метода заключается в его интерпретации и возможности подхода к сложным закономерностям [5].

Большие нейронные сети имеют решающее значение в пространственно-временном обрабатывании данных, включая спутниковые снимки:

Convolutional Neural Networks (CNN) – применяются для обрабатывания спутниковых снимков и отыскания горячих точек. Такие модели могут автоматически выделять значимые признаки на изображениях, что делает их незаменимыми при компьютерном зрении.

Рекуррентные нейронные сети (RNN, LSTM) — применяются для прогнозирования временных рядов данных по температуре, осадкам и скорости ветра. Они помогают учитывать временную зависимость данных и делать прогнозы на основе прошлых тенденций.

Генеративно-состязательные сети (GAN) — помогают создавать имитационные модели распространения пожара, что полезно при тестировании различных сценариев и разработке стратегий реагирования.

Процесс тренировки моделей может быть снабжен различными источниками данных:

Метеорологическая информация (температура, влажность, ветер) – доступна через NOAA, NASA и национальные метеослужбы.

Снимки с орбиты – система NASA FIRMS, Sentinel-2, Landsat представляют о растительности и температурных аномалиях.

Геоинформационная информация – информация о районе типа лесов, рельефа местности, инфраструктуры.

Базовые исторические данные о пожарах – базы данных о прошлых возгораниях используются для моделирования шансов на новый пожар.

Социально-экономическая информация – информация о населенности, деятельности человека и экономических условиях могут влиять на шансы возникновения пожара.

Таблица 1.

Технологии мониторинга лесных пожаров по странам

Данные характеризуются неоднородностью по своему формату, частоте обновления и точности. Например, спутниковые снимки обеспечивают детальную температурную и растительную информацию, но их периодичность обновления и разрешение существуют в различные моменты. Данные из различных организаций (представляемые, например, метеослужбами, экологическими ведомствами, спутниковыми комплексами) потенциально может быть не совместимые или содержащие ошибки. Климатические модели прогнозируют увеличение глобальной температуры, изменение закономерностей осадков и продление засушливых сезонов, что влияет на лесные пожары как на предсказуемое явление. Традиционные модели, обученные на исторических данных, могут оказаться бесполезными в новых климатических условиях, поскольку они основаны на устаревших закономерностях.

Разработка адаптивных моделей, способных учитывать меняющиеся климатические тренды, требует значительных вычислительных ресурсов и более гибких алгоритмов.

Обработка большого количества данных (спутниковые снимки, метеозображения, исторические данные о пожарах) предполагает сверхпрочные серверы и распределенные вычисления. Чтобы тренировать сложные модели, например, глубокие нейронные сети, на обычных серверах может понадобиться неделя или даже месяц. Использование облачных технологий (Google Cloud, AWS, Microsoft Azure) частично упрощает эту проблему, но подразумевает еще дополнительные усиленные расходы и стабильного интернет-соединения.

Автоматизированные системы прогнозирования могут влиять на решения о распределении ресурсов для тушения пожаров, эвакуации и ограничениях на хозяйственную деятельность. Возможны ошибки моделей, которые приведут к ложным срабатываниям (излишняя тревога) или пропуску опасных ситуаций (отсутствие предупреждения). Важно учитывать социальные, экономические и экологические последствия внедрения таких технологий, а также обеспечивать прозрачность и объяснимость моделей. Эволюция технологий удаленного зондирования, например, более точных спутниковых систем (например, Sentinel-2, Landsat 9), обеспечит получение более детализированных и частых наблюдений. Объединение информации с беспилотников и датчиков IoT обеспечит повышение точности локальных мониторинга и прогноза [3].

Усовершенствование процессов обработки больших данных, например, автоматической коррекции ошибок и очистки данных от пробелов, повысит надежность моделей. Сочетание разных алгоритмов (например, интеграция нейросетей с классическими статистическими моделями) обеспечит повышение точности прогноза. Употребление многомодальных моделей, которые принимают во внимание не только метеорологические параметры, но также социально-экономические данные, может обеспечить более точные оценки риска пожаров. Разработка самообучащих моделей, которые могут адаптироваться на основе новых данных без полной переобучаемости, уменьшит требования постоянного обновления алгоритмов. Употребление облачных вычислений сделает анализ больших объемов данных в реальном времени возможным, что критически важно для систем раннего предупреждения. Разработка edge computing (вычислений на периферии сети) позволит обрабатывать данные рядом с источником, например, на мониторинговых устройствах в лесах, что снижает задержку принятия решений.

Современные модели машинного обучения, в частности нейронные сети, часто бывают «черным ящиком», поэтому их предсказания сделать объяснимыми сложно. Разработка Explainable AI (XAI) обеспечит прозрачность и понимание прогнозов для экспертов, что приведет к росту доверия к автоматизированным системам прогнозирования. Эксплуатация возможностей интерпретации моделей также обеспечит находить ошибки и улучшать алгоритмы на основе экспертного мнения.

Установка прогнозных моделей в национальные системы управления чрезвычайными ситуациями обеспечит правовые действия при угрозе. Использование машинного обучения совместно с GIS (Геоинформационные системы) предоставит составление интерактивных карт рисков и работа над действиями по предотвращению пожаров. Развитие автоматизированных систем принятия решений на основе ИИ обеспечит оптимизацию распределения ресурсов для борьбы с пожарами [6].

Применение машинного обучения в прогнозировании лесных пожаров открывает новые возможности для точной и оперативной идентификации рисков. Объединение данных по разным источникам и уточнение моделей позволяет существенно уменьшить последствия пожаров. Дальнейшее совершенствование технологий искусственного интеллекта, рост количества данных и расширение вычислительной мощности в будущем дополнительно будет способствовать еще более достоверным прогнозам и эффективному контролу над лесными пожарами.

Новейшие подходы машинного обучения в настоящее время становится неотъемлемой частью глобальной стратегии борьбы с лесными пожарами, и их дальнейшее развитие будет способствовать минимизации последствий катастроф и сохранению природных экосистем.

Список литературы:

1. EFFIS – European Forest Fire Information System [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://effis.jrc.ec.europa.eu/ (дата обращения: 07.04.2025).
2. Google Earth Engine [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://earthengine.google.com/ (дата обращения: 07.04.2025).
3. NASA FIRMS [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/ (дата обращения: 07.04.2025).
4. NOAA Fire Weather [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.weather.gov/fire/ (дата обращения: 07.04.2025).
5. TensorFlow and Deep Learning for Fire Detection [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.tensorflow.org/ (дата обращения: 07.04.2025).
6. XGBoost Documentation [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/ (дата обращения: 07.04.2025).