通过卫星图像监测火灾造成的损失

最新推荐文章于 2025-05-21 08:57:35 发布
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#深度学习 #人工智能 #计算机视觉

本文介绍了如何利用深度神经网络（DNN）通过双时态卫星图像监测毛伊岛火灾造成的破坏。使用xBD数据集训练U-Net模型进行语义分割，识别出“无损坏”、“轻微损坏”、“严重损坏”和“被摧毁”的建筑。模型在灾后的图像上准确预测了严重损失，强调了深度学习在灾害响应和重建中的关键作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

2023 年 8 月 8 日，夏威夷毛伊岛发生毁灭性山火。到目前为止，已有 100 多人丧生，拉海纳等历史城镇的 10 多平方公里面积被烧毁。。在本文中，我们利用深度神经网络 (DNN) 通过双时态超高分辨率卫星图像监测了毛伊岛的破坏情况。

兴趣区

我们监测了受灾最严重的地区之一拉海纳。

拉海纳的航拍图像

卫星图像

我们收集了野火前后

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YOLOv8 环境监测五大场景 —— 二、 森林火灾早期预警 之卫星图像分析 详细解释及代码完整示例
u010117029的博客
07-11 28
基于YOLOv8的卫星图像森林火灾预警系统技术架构采用四层设计：1)数据源层整合多光谱、红外和雷达卫星；2)数据处理层进行影像校正和特征融合；3)AI分析层部署YOLOv8火情检测模型结合变化检测算法；4)应用层实现火险评估和扩散预测。系统通过Python实现完整处理流程，包括卫星数据预处理、多时相变化检测、三维火场重建等功能，检测精度达98.5%，最小可识别0.1公顷火点，处理延迟小于30分钟。实际部署表明，该系统可实现火灾提前2-4小时预警，显著提升森林防火响应效率。
GEE案例：基于Sentinel-2 图像进行火灾前后的分布分析，有效地监测火灾事件
最新发布
此星光明博客
05-30 62
这篇博客介绍了使用Google Earth Engine (GEE)进行火灾监测分析的方法。主要内容包括：定义感兴趣区域(AOI)、设置火灾可视化参数、加载ESA CCI火灾数据集和Sentinel-2卫星数据、通过日期过滤和图像处理技术提取火灾信息。文章详细展示了如何计算火灾发生日期与一年中天数的关系，并在地图上可视化火灾掩膜图层。全部代码提供了完整的技术实现流程，可用于特定区域的火灾事件分析。
OpenEarthMap 与 xBD 数据集合并
qq_60293814的博客
02-21 956
整合好的数据：链接: https://pan.baidu.com/s/1uJ_Zg6n-s3u1D49OW52D7Q?pwd=2vwx 提取码: 2vwx完整整合步骤与代码如下。
Building damage dataset
豆芽菜
03-04 808
1.xView2-xBD https://xview2.org/register to download xBD: Annotated high-resolution satellite imagery for building damage assessment 6 disaster types,850,736 buildings, 45,361 sq km 2.xVi...
建筑物损伤分割与检测数据集总结
crz1336768325的博客
05-21 737
该建筑物损伤分割与检测数据集包含 5925 张图像，提供了 VOC 格式的分割与检测标注信息。
一键构建xBD建筑灾害语义级变化检测/建筑分割提取可执行数据集（可直接用于模型训练/验证）
qq_43456016的博客
04-08 307
本文介绍了一个用于处理xBD灾害数据的Python脚本，主要功能包括文件整理、掩码值转换、JSON文件更新、灾害标签生成和伪彩色转换。脚本通过命令行参数控制执行步骤，支持批量处理多个源目录中的数据。具体步骤包括：1) 文件整理，去除文件名中的“_pre”和“_post”后缀，并将文件分类存储；2) 掩码值转换，将0-1范围的掩码值转换为0-255；3) JSON文件更新，修改JSON文件中的图像名称；4) 灾害标签生成，根据前后灾图像生成灾害等级标签；5) 伪彩色转换，将单通道掩码转换为伪彩色图像。
【遥感图像】数据集合集！
Kyzy_1919的博客
11-08 2584
根据所提供的指导，我们还提供了一个构建 RS 图像数据集的示例，即 Million-AID，这是一个新的大型基准数据集，包含用于 RS 图像场景分类的一百万个实例。新数据集由以下30种航空场景类型组成: 机场，裸地，棒球场，海滩，桥梁，中心，教堂，商业，密集住宅，沙漠，农田，森林，工业，草甸，中等住宅，山地，公园，停车场，游乐场，池塘，港口，火车站，度假村，河流，学校，稀疏住宅，广场，体育场，储罐和高架桥。武汉大学·中国科学院·慕尼黑工业大学·德国航空航天中心·特温特大学。中国科学院·中国科学院大学。
CV论文--2024.2.1
u012854516的专栏
02-01 571
我们提出了一种新的尺度蒸馏方法来训练我们的SR模型。我们并非直接在感兴趣的尺度因子上训练SR模型，而是先在较小的放大比例上训练一个教师模型，从而使教师的SR问题更简单。我们尺度蒸馏的理念是，教师通过提供适应当前噪声水平的目标，而不是使用来自所有噪声水平的相同的真实数据的目标，来帮助学生扩散模型训练，并提供一个准确的目标，因为教师有一个更简单的任务要解决。为了解决这个限制，我们引入了YOLO-World，这是一种创新的方法，通过视觉语言建模和在大规模数据集上的预训练，增强了YOLO在开放词汇检测方面的能力。
火灾烟雾图像标注数据集-俯视角度-视频抽帧-1280
05-21
火灾烟雾图像标注数据集是计算机视觉领域的重要资源，尤其在火灾检测、烟雾识别以及安全监控等应用中起着至关重要的作用。本数据集专为俯视角度下的火灾烟雾场景设计，共包含了1280张经过精心处理的视频抽帧图像，...
林火遥感反演_森林火灾监测_遥感反演_
09-30
在遥感应用中，IDL可以通过其强大的图像处理能力，快速处理从遥感卫星或飞机传感器获取的海量数据。它不仅可以直接操作遥感影像，还能进行高级的图像分析，如图像增强、特征提取、模式识别等。 在森林火灾监测中，...
MIT 更新最大自然灾害图像数据集，囊括 19 种灾害事件
HyperAI超神经
08-26 4329
By 超神经内容提要：麻省理工学院在最近 ECCV 2020 上提交的一篇论文中，发布了一套自然灾害图像数据集。这是迄今为止规模最大、质量最高的自然灾害卫星图像数据集。关键词：自然灾害 ...
XBDDetector.exe小布叮下载
06-17
自己用的，给小孩下载歌曲知识的软件，个人觉得很方便，无需妈妈们烦恼如何选择孩子喜欢的内容
A review of multi-class change detection for satellite remote sensing imagery
始于足下
06-02 1417
CD技术通过分析同一地理区域在不同时间获取的多时相遥感影像，来识别地面物体的变化。该技术对环境监测、城市扩张与重建以及灾害评估等研究领域具有重要意义。传统BCD主要关注变化区域和非变化区域，无法提供更细致的土地利用和覆盖（Land Use and Land Cover, LULC）变化信息。随着地球观测卫星技术的不断进步，遥感影像的空间分辨率不断提高，使得多类别变化检测（Multi-class Change Detection, MCD）成为研究的热点方向。
【持续更新中！气象数据集汇总】气象局首次发布训练数据目录！CAMELS 美国天文气象数据集等上线官网
HyperAI超神经
05-30 1955
该数据集为论文 「Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds」的研究数据，主要内容为 AI 模型生成的洪水重新分析 (1984-2021) 和重新预测 (2014-2021) 数据以及相应的 GloFAS 基准数据。数据集可鼓励在天气领域进行机器学习研究，方便在理解和减轻气候变化影响方面的工作。SEVIR 将多种天气传感模式组合并整合成一个单一的、可访问的数据集，该数据集可在云端免费访问，可供气象学家、数据科学家和其他研究人员使用。
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第169期】Fri, 22 Nov 2019
TomRen
11-25 1990
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 ---三维重建 ---2D3D描述子 ---边缘点文本检测 ---图像去雾
【计算机视觉 | 语义分割】语义分割常用数据集及其介绍（五）
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Python+Pytorch+CNN的实现
XBD_stage1的博客
08-27 213
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暴雨之后，评估与重建可以用这个数据集
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07-21 1396
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现在是怎样利用卫星数据来监测森林火灾
03-29
卫星数据在监测森林火灾方面起着至关重要的作用。以下是一些常见的利用卫星数据监测森林火灾的方法： 1. 热红外成像：卫星可以通过记录地表温度变化来检测火灾。火灾会产生大量的热量和烟雾，这些都可以通过热红外成像技术来捕捉和分析。 2. 可见光成像：卫星也可以通过可见光成像来检测火灾。火灾会产生浓烟，这些浓烟可以通过可见光成像来捕捉和分析。 3. 雷达成像：雷达成像可以在黑暗和云层下捕捉到火灾的信息。雷达成像可以提供高分辨率的地表图像，以便更好地监测火灾。 4. 地理信息系统（GIS）：GIS可以用来分析卫星数据，以便更好地监测火灾。GIS可以将卫星数据与其他地理信息相结合，例如地形、土壤类型和植被类型等，以确定火灾的位置和扩散情况。 综上所述，利用卫星数据监测森林火灾是一项非常重要的工作，可以帮助减少森林火灾的损失和保护环境。
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