A review of machine learning applications in wildfire science and management

Artificial intelligence has been applied in wildfire science and management since the 1990s, with early applications including neural networks and expert systems. Since then the field has rapidly progressed congruently with the wide adoption of machine learning (ML) in the environmental sciences. Here, we present a scoping review of ML in wildfire science and management. Our objective is to improve awareness of ML among wildfire scientists and managers, as well as illustrate the challenging range of problems in wildfire science available to data scientists. We first present an overview of popular ML approaches used in wildfire science to date, and then review their use in wildfire science within six problem domains: 1) fuels characterization, fire detection, and mapping; 2) fire weather and climate change; 3) fire occurrence, susceptibility, and risk; 4) fire behavior prediction; 5) fire effects; and 6) fire management. We also discuss the advantages and limitations of various ML approaches and identify opportunities for future advances in wildfire science and management within a data science context. We identified 298 relevant publications, where the most frequently used ML methods included random forests, MaxEnt, artificial neural networks, decision trees, support vector machines, and genetic algorithms. There exists opportunities to apply more current ML methods (e.g., deep learning and agent based learning) in wildfire science. However, despite the ability of ML models to learn on their own, expertise in wildfire science is necessary to ensure realistic modelling of fire processes across multiple scales, while the complexity of some ML methods requires sophisticated knowledge for their application. Finally, we stress that the wildfire research and management community plays an active role in providing relevant, high quality data for use by practitioners of ML methods.Comment: 83 pages, 4 figures, 3 table

Desenvolvimento de um sistema de medição de distâncias por focagem óptica

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de ComputadoresO Homem encontra-se sujeito a riscos e fenómenos naturais intensos que comprometem com frequência o equilíbrio entre o ambiente natural e social. Em Portugal, os incêndios florestais representam as catástrofes mais graves devido à extensão de danos que causam e à forma periódica como decorrem anualmente, nos picos de calor do Verão. Na presente dissertação foi desenvolvido um sistema constituido por uma câmara digital e um telescópio, que permite a medição da distância, por focagem óptica, de um posto de vigilância e uma coluna de fumo proveniente de um incêndio florestal. Este sistema tem como objectivo complementar um sistema de detecção precoce de incêndios florestais. A determinação da distância entre uma torre de vigilância e uma coluna fumo resulta de um processo, onde é necessário uma coordenação entre a aquisição de imagens e a posição do motor de focagem do telescópio que se vai movendo ao longo do tempo. Desta forma obtem-se imagens com diferentes planos focais. O sistema desenvolvido analisa todas as imagens captadas através de técnicas de tratamento digital de imagem, por forma a identificar automáticamente a imagem focada. O cálculo da distância é efectuado através do tempo de aquisição da imagem focada que representa uma determinada posição no motor do telescópio Este sistema obteve uma eficácia bastante elevada nos testes efectuados