Mesogeos：面向地中海数据驱动野火建模的多用途数据集
计算机视觉与模式识别
2023-12-19 v2 机器学习
摘要
我们介绍了 Mesogeos，一个用于地中海野火建模的大规模多用途数据集。Mesogeos 整合了表征野火驱动因素（气象、植被、人类活动）的变量，以及 2006—2022 年共 17 年的野火点燃点与过火面积历史记录。它被设计为一个云友好的时空数据集，即数据立方体（datacube），将所有变量统一在 1km × 1km × 1 天分辨率的网格中。该数据立方体结构为评估机器学习（ML）在各种野火建模任务中的使用提供了机会。我们提取了两个 ML 就绪数据集，确立了两条不同的轨道来展示这一潜力：（1）短期野火危险预报；（2）给定点燃点的过火面积最终估计。我们定义了适当的指标与基线，以评估各轨道中模型的性能。通过发布该数据立方体，以及用于创建 ML 数据集与模型的代码，我们鼓励学界为实现更多轨道以缓解地中海地区日益加剧的野火威胁而努力。
引用
@article{arxiv.2306.05144,
title = {Mesogeos: A multi-purpose dataset for data-driven wildfire modeling in the Mediterranean},
author = {Spyros Kondylatos and Ioannis Prapas and Gustau Camps-Valls and Ioannis Papoutsis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.05144},
year = {2023}
}
备注
Accepted at the 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023) Track on Datasets and Benchmarks (oral presentation)