To improve the efficiency of forest fire protection, machine learning methods, data processing, and their application are being analyzed.

Key words: artificial intelligence, machine learning, fire forecasting, forest fires, monitoring, fire safety, environmental monitoring, remote sensing, automation, data processing, warning system, environmental control, satellite monitoring, fire hazard.

Лесные пожары являются серьезной угрозой для экосистемы, экономики и безопасности населения. Чтобы эффективно управлять лесопожарной обстановкой необходимо своевременное обнаружение и мониторинг лесных пожаров. [2] Технологии искусственного интеллекта (ИИ) являются ключевым инструментом в этой области.

Внедрение технологий искусственного интеллекта являются актуальными на сегодняшний день, так как традиционные методы мониторинга не всегда могут своевременно обнаружить очаги возгораний.

Методы и технологии мониторинга:

1. При машинном обучение: используют данных о температуре, влажности, скорости ветра и других факторах; применение нейронных сетей, чтобы выявить сложные зависимости между параметрами окружающей среды и вероятностью возникновения пожаров.
2. Для спутниковых данных: анализируют снимки с космических аппаратов, чтобы обнаружить термические аномалии. А также мультиспектральные изображения, чтобы оценить состояния растительности и поврежденных участков. [3]
3. Геоинформационные системы (ГИС): создаются карты риска пожаров и умываются географические особенности и условия климата; Данных о лесных массивах, дорогах и населенных пунктах для планирования тушения пожаров и эвакуации населения, если это необходимо.
4. Прогнозирование поведения пожаров: построение модели распространения огня с учетом типа растительности и метеообстановки; оценивается скорость и направление распространения пожара.

На сегодняшний день успешно применяются системы мониторинга лесопожарной обстановки, которые основаны на искусственном интеллекте. Однако существуют ряд недостатков и в тоже время решения для них:

1. Для точности прогнозов сложно учесть все факторы, которые влияют на возникновение пожаров. Для решения данной проблемы необходимо постоянное обновление данных при использовании моделей.
2. Для обработки больших объемов данных необходимо быстрая скорость обработки спутниковых снимков и данных метеообстановки. Для решения данной проблемы необходимо применение облачных вычислений и параллельных алгоритмов.
3. Сложность объединить данные из нескольких источников (спутников, метеостанций, ГИС). Для решения необходимо разработать унифицированные интерфейсы и стандарты обмена данными.

Современные программы могут работать с большим количеством информации, быстро и точно обрабатывать её. Могут решать сложные задачи, которые зависят от разных факторов, например, тип леса, погоду, рельеф местности, пожары прошлых лет и много других разных факторов. Такой подход является эффективным, так как используется не только один источник информации. Если учитывать только погоду, можно пропустить важные детали о рельефе местности, типе растительности и др. Поэтому важно учитывать всё сразу, тогда и прогноз развития ситуации получится гораздо более надежным и точным.

Использование программ искусственного интеллекта приносит огромную пользу в больше с лесными пожарами. Быстро реагируют на пожары. При возгорании быстро поступает сигнал о пожаре.

Также программа может точно предсказать, где может начаться пожар, заранее определить место, где возможен риск возникновения пожара. Система помогает рассчитать куда отправить силы и средства, чтобы быстрее справиться с огнём.

Благодаря искусственному интеллекту удаётся предотвратить и потушить пожары, тем самым предотвратить расходы. Система помогает экономить бюджет. Раньше для того, чтобы проверить большие территории отправляли большое количество людей и техники, а сейчас это делает программа, следит за лесами с помощью спутниковых и специальных датчиков, что является намного дешевле.

С помощью программы можно планировать работы по предотвращению пожаров, эффективное использование средств на расчистку территорий и разумно распределять бюджет на создание противопожарных полос.

На сегодняшний день специалисты постоянно работают над тем, чтобы обучить систему ещё лучше анализировать информацию и более точно предсказать пожары. Создаются всё более усовершенствованные датчики, спутники, которые в дальнейшем будут сообщать о малейших признаках возникновения опасности. Программы в будущем смогут предлагать, как лучше действовать при пожаре. Это поможет сделать борьбу с лесными пожарами эффективнее и надежнее. [4]

Система искусственного интеллекта имеет ряд ограничений:

Необходимо постоянного обновление информации. Программе необходимо регулярно получать свежие данные о погоде, состоянии леса, рельефе, чтобы прогнозы оставались точными.

Работа с системами искусственного интеллекта требует мощные компьютеры для быстрой обработки данных. Это потребует больших затрат на оборудование и электроэнергию.

Необходимо настроить программу правильно, чтоб она работала везде, так как характеристика лесов разная: где-то часто сезон дождей, где-то наоборот засуха, в одних местах растут берёзы, в других ели, сосны.

Информации должна поступать качественная. Если поступает неправильная и неточная информация, то прогнозы могут быть ошибочными.

Но несмотря на все эти ограничения, систему с каждым годом усовершенствуют. Развитие искусственного интеллекта открывает новые возможности в борьбе с лесными пожарами.

Литература:

1. Абрахин С. И. Прогнозирование последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера с применением ГИС технологий. Современные наукоемкие технологии. 2008. № 3. С. 20.
2. Безопасность жизнедеятельности. Безопасность в чрезвычайных ситуациях природного и техногенного характера. Учебное пособие. В. А. Акимов, Ю. Л. Воробьев, М. И. Фалеев и др. Издание 2-е, переработанное. М. Высшая школа, 2007.
3. Егоров В. А., Барталев С. А., Лупян Е. А., Уваров И. А. Мониторинг повреждений растительного покрова пожарами по данным спутниковых наблюдений. // Известия вузов: геодезия и аэрофотосъемка.- с. 98–109, 2006.
4. Космические системы дистанционного зондирования Земли. / Гарбук C. B., Гершензон В. Е. -Москва Издательство А и Б, 1997.- с. 296.