研究應用 AI 監測野火，亞馬遜雨林偵測成功率達 93%

人工智慧（AI）技術在環保領域應用愈來愈廣，最新研究顯示，AI 可大幅提升野火偵測效率，成功率達 93%。研究團隊透過「人工神經網路」結合衛星影像技術，加快野火應對速度，研究結果已刊登於《國際遙感雜誌》。

研究人員利用亞馬遜雨林的衛星影像訓練 AI 模型，分析野火與無野火圖像，準確度達 93%。這項技術可結合現有 AI 系統，提升早期預警機制，讓當局更快應對火災。研究負責人、巴西瑪瑙斯亞馬遜聯邦大學辛蒂亞‧埃萊特里奧教授表示，野火嚴重影響亞馬遜雨林生態，準確偵測與快速應對至關重要。

2023 年，亞馬遜地區記錄到 98,639 起野火，占巴西野火總數 51.94%。雖然現有監測系統可提供即時數據，但影像解像度不足，難以偵測偏遠地區及小型火災。為解決這問題，研究團隊採用「卷積神經網絡」（CNN）技術，分析 Landsat 8 及 9 號衛星影像，運用近紅外及短波紅外感應器偵測植被變化及地表溫度異動，提高野火辨識能力。

測試結果顯示，CNN 能準確辨識 24 張野火圖像中的 23 張，以及全部 16 張無野火圖像。物理學博士卡洛斯・門德斯教授表示，這項技術可作為現有監測系統的補充，提升野火偵測精度。研究團隊計劃擴充 CNN 訓練數據集，提升 AI 準確度，並探索將技術應用於森林砍伐監測，為全球環保行動提供支援。