Information Technology for Detecting Forest Fire Contours Using Optical Satellite Data
| dc.contributor.author | Kashtan, Vita | en |
| dc.contributor.author | Hnatushenko, Volodymyr Volodymyrovych | en |
| dc.date.accessioned | 2023-09-14T07:09:24Z | |
| dc.date.available | 2023-09-14T07:09:24Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description | V. Hnatushenko: ORCID 0000-0003-3140-3788 | en |
| dc.description.abstract | ENG: The number of forest fires has increased significantly over the past ten years. It indicates that forest area estimates fires are a very urgent task today. The use of satellite-based data simplifies the process of assessing forest fires. The aim is to develop an information technology for automated forest fire contours detection on digital optical satellite datas in conditions of non-stationarity and uncertainty based on convolutional neural networks. The most popular tools for forest fire analysis are considered. This work proposed using hotspots to identify all fire and smoke pixels for automated forest fire contour detection. It made it possible to obtain contour polygons of the corresponding areas with various attributes: position, size, etc. The results are tested on Sentinel 2 satellite images of the Бvila region. The proposed method has an overall accuracy of 94.3% for the selection of forest fires. | en |
| dc.description.abstract | UKR: Кількість лісових пожеж протягом останніх десяти років істотно збільшилась. Це вказує на те, що оцінка площі та розташування територій, пройдених лісовими пожежами, є дуже актуальною задачею сьогодення. Використання даних супутникової зйомки значно спрощує процес оцінки лісових пожеж. Мета досліджень полягає в розробці інформаційної технології автоматизованого визначення контурів лісових пожеж на цифрових оптичних супутникових знімках в умовах нестаціонарності та невизначеності на основі згорткових нейронних мереж. Для визначення контурів лісових пожеж запропоновано використати точки теплових аномалій для ідентифікації пікселів вогню та диму. Це дозволило отримати полігони відповідних областей з різними атрибутами: положенням, розміром, тощо. Результати протестовані на супутникових оптичних знімках Sentinel 2 регіону Авіла. Запропонований метод має загальну точність виділення лісових пожеж 94,3%. | uk_UA |
| dc.description.sponsorship | Dnipro University of Technology, Dnipro, Ukraine | en |
| dc.identifier.citation | Kashtan V., Hnatushenko V. V. Information Technology for Detecting Forest Fire Contours Using Optical Satellite Data. System technologies. Dnipro, 2023. Vol. 1. No. 144. P. 3–12. DOI: 10.34185/1562-9945-1-144-2023-01. | en |
| dc.identifier.doi | 10.34185/1562-9945-1-144-2023-01 | |
| dc.identifier.issn | 1562-9945 (Print) | |
| dc.identifier.issn | 2707-7977 (Online) | |
| dc.identifier.uri | https://journals.nmetau.edu.ua/index.php/st/article/view/1211 | en |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/17444 | en |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро | uk_UA |
| dc.subject | mapping forest fire | en |
| dc.subject | hotspots | en |
| dc.subject | Sentinel-2 satellite imagery | en |
| dc.subject | burned polygons | en |
| dc.subject | лісова пожежа | uk_UA |
| dc.subject | теплова аномалія | uk_UA |
| dc.subject | супутникові знімки Sentinel-2 | uk_UA |
| dc.subject | полігон | uk_UA |
| dc.subject | згарище | uk_UA |
| dc.subject | КІТС | uk_UA |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY::Information technology | en |
| dc.title | Information Technology for Detecting Forest Fire Contours Using Optical Satellite Data | en |
| dc.title.alternative | Інформаційна технологія визначення контурів лісових пожеж за даними оптичної супутникової зйомки | uk_UA |
| dc.type | Article | en |