Satellite Modeling of Wildfire Susceptibility in California Using Artificial Neural Networking
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作品名稱Satellite Modeling of Wildfire Susceptibility in California Using Artificial Neural Networking的作者是Anthony David Weng, 得獎情形是一等獎,青少年科學獎, 科別是地球與環境科學, 年度是2019年, 科展類別是臺灣國際科展作品, 國別是美國, 關鍵字(用,區隔)是Wildfire, Satellite, Neural networking, 摘要是Wildfires have become increasingly frequent and severe due to global climatic change, demanding improved methodologies for wildfire modeling. Traditio....

作品名稱	Satellite Modeling of Wildfire Susceptibility in California Using Artificial Neural Networking
科展類別	臺灣國際科展作品
年度	2019年
科別	地球與環境科學
得獎情形	一等獎,青少年科學獎
就讀學校	Terre Haute South Vigo High School
指導老師	(空)
作者	Anthony David Weng
關鍵字(用,區隔)	Wildfire, Satellite, Neural networking
摘要	Wildfires have become increasingly frequent and severe due to global climatic change, demanding improved methodologies for wildfire modeling. Traditionally, wildfire severities are assessed through post-event, in-situ measurements. However, developing a reliable wildfire susceptibility model has been difficult due to failures in accounting for the dynamic components of wildfires (e.g. excessive winds). This study examined the feasibility of employing satellite observation technology in conjunction with artificial neural networking to devise a wildfire susceptibility modeling technique for two regions in California. Timeframes of investigation were July 16 to August 24, 2017, and June 25 to December 8, 2017, for the Detwiler and Salmon August Complex wildfires, respectively. NASA’s MODIS imagery was utilized to compute NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDWI (Normalized Difference Water Index), land surface temperature, net evapotranspiration, and elevation values. Neural network and linear regression modeling were then conducted between these variables and ∆NBR (Normalized Burn Ratio), a measure of wildfire burn severity. The neural network model generated from the Detwiler wildfire region was subsequently applied to the Salmon August Complex wildfire. Results suggest that a significant degree of variability in ∆NBR can be attributed to variation in the tested environmental factors. Neural networking also proved to be significantly superior in modeling accuracy as compared to the linear regression. Furthermore, the neural network model generated from the Detwiler data predicted ∆NBR for the Salmon August Complex with high accuracy, suggesting that if fires share similar environmental conditions, one fire’s model can be applied to others without the need for localized training.
國別	美國

作品名稱

Satellite Modeling of Wildfire Susceptibility in California Using Artificial Neural Networking

科展類別

臺灣國際科展作品

年度

2019年

科別

地球與環境科學

得獎情形

一等獎,青少年科學獎

就讀學校

Terre Haute South Vigo High School

指導老師

(空)

作者

Anthony David Weng

關鍵字(用,區隔)

Wildfire, Satellite, Neural networking

摘要

Wildfires have become increasingly frequent and severe due to global climatic change, demanding improved methodologies for wildfire modeling. Traditionally, wildfire severities are assessed through post-event, in-situ measurements. However, developing a reliable wildfire susceptibility model has been difficult due to failures in accounting for the dynamic components of wildfires (e.g. excessive winds). This study examined the feasibility of employing satellite observation technology in conjunction with artificial neural networking to devise a wildfire susceptibility modeling technique for two regions in California. Timeframes of investigation were July 16 to August 24, 2017, and June 25 to December 8, 2017, for the Detwiler and Salmon August Complex wildfires, respectively. NASA’s MODIS imagery was utilized to compute NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDWI (Normalized Difference Water Index), land surface temperature, net evapotranspiration, and elevation values. Neural network and linear regression modeling were then conducted between these variables and ∆NBR (Normalized Burn Ratio), a measure of wildfire burn severity. The neural network model generated from the Detwiler wildfire region was subsequently applied to the Salmon August Complex wildfire. Results suggest that a significant degree of variability in ∆NBR can be attributed to variation in the tested environmental factors. Neural networking also proved to be significantly superior in modeling accuracy as compared to the linear regression. Furthermore, the neural network model generated from the Detwiler data predicted ∆NBR for the Salmon August Complex with high accuracy, suggesting that if fires share similar environmental conditions, one fire’s model can be applied to others without the need for localized training.

國別

美國

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