False Positives: Nicht jede Erkennung ist ein Feuer

 

 

Einführung

Nicht jede erkannte Wärmequelle ist tatsächlich ein Feuer. False Positives (Fehlalarme) in unserer Wildfire Solution bezeichnen Detektionen, bei denen nicht-feuerbedingte Wärmequellen (z. B. Solarpanels, Industrieanlagen) fälschlicherweise als potenzielle Brände identifiziert werden.

OroraTechs WFS stellt Tools zur Verfügung, mit denen Benutzer echte Feuergefahren von Fehlalarmen unterscheiden können – damit Entscheidungsträger auf die verlässlichsten Daten zugreifen können.

Die Hauptfunktionen, die wir empfehlen, sind:

• Cluster Confidence: Gibt an, wie viele Satelliten und Algorithmen eine Wärmequelle erkannt und verarbeitet haben. Höhere Confidence = verlässlichere Erkennung.

• Fire Confidence: Zeigt die Wahrscheinlichkeit, dass es sich bei einem Cluster um ein tatsächliches Feuer handelt, basierend auf Wetter, Intensität, Satellitenbestätigung, Landtyp und weiteren Variablen. Mehr dazu in diesem Abschnitt.

Was sind typische False Positives?

Typische Quellen für Fehlalarme:

• Industrieanlagen und Maschinen

• Vulkane oder geothermisch aktive Zonen

• Reflexionen durch Materialien wie Solarpanels, Stahl- oder Blechdächer und Wasserflächen

• Natürlich erhitzte Flächen wie Felsen oder trockene, abgeerntete Felder

Diese Detektionen treten in ländlichen wie städtischen Gebieten auf – mit einer erhöhten Wahrscheinlichkeit in Städten und Industriegebieten.

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Minimierung von Fehlalarmen mit Fire & Cluster Confidence

1. Cluster Confidence zur Bewertung der Erkennungszuverlässigkeit

Die Cluster Confidence wird anhand der Anzahl von Satelliten und Algorithmen berechnet, die dieselbe Wärmequelle erkannt haben. Je mehr unabhängige Bestätigungen, desto verlässlicher ist die Detektion.

Sie gibt Auskunft darüber, ob es sich um eine valide Wärmequelle handelt.

 

Um auch solche frühen Phasen fundiert zu bewerten, wurde OroraTechs Fire Confidence entwickelt – siehe nächster Abschnitt ⬇️

2. Fire Confidence zur Einschätzung der Feuerwahrscheinlichkeit
Fire Confidence hilft einzuschätzen, ob ein Cluster wahrscheinlich ein echtes Feuer ist. Dabei werden folgende Faktoren berücksichtigt:

• Intensität der Wärmequelle

• Umgebungstyp (z. B. Wald oder Stadtgebiet)

• Satellitenbestätigungen

• Landnutzung und Brennbarkeit des Untergrunds

_{Beispiel für hohe Fire Confidence im Vergleich zu Clustern mit niedriger Cluster Confidence.}

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Ortsabhängige Muster erkennen

Der Kontext eines Clusters ist ebenfalls entscheidend:

• Wald- und Graslandgebiete: Hotspots in solchen Regionen deuten mit höherer Wahrscheinlichkeit auf echte Brände hin, da die Vegetation sehr leicht entzündlich ist.

• Städtische oder industrielle Zonen: Hier treten Fehlalarme häufiger auf, z. B. durch Maschinen, Gebäude oder Solarpanels.

                                                  _{Cluster, die mitten im Wald liegen, sind mit großer Wahrscheinlichkeit echte Feuer.}

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Fazit

Fehlalarme sind ein natürlicher Bestandteil der Feuererkennung. OroraTechs Wildfire Solution bietet jedoch leistungsstarke Tools, um Detektionen fundiert zu bewerten.