GOES ABI

机器学习模型在野火检测方面优于 GOES FDC

一篇新发表在 arXiv 上的研究介绍了一种使用 GOES ABI 图像进行野火检测的 CatBoost 机器学习模型。该模型在一个大型数据集上进行了训练，并证明其性能优于现有的 GOES 火灾探测与表征 (FDC) 产品。CatBoost 模型实现了更高的精确率、召回率和 F1 分数，能更早地探测到火灾，并且即使在夜间也能准确运行，这与 GOES FDC 不同。