Dalam artikel ini, kita akan membahas:
Pendahuluan
Tidak semua sumber panas yang terdeteksi adalah kebakaran sebenarnya. False Positives dalam Solusi Kebakaran OroraTech merujuk pada deteksi sumber panas non-kebakaran (seperti panel surya, area industri, dll.) yang secara keliru diidentifikasi sebagai potensi kebakaran.
Platform Wildfire Solution (WFS) OroraTech menyediakan alat untuk membantu pengguna membedakan antara ancaman kebakaran yang nyata dan deteksi palsu, sehingga pengambil keputusan dapat mengandalkan data yang lebih akurat.
Fitur utama yang kami rekomendasikan:
- Keyakinan Cluster: Menunjukkan berapa banyak satelit dan algoritma yang telah mendeteksi serta memproses sumber panas. Semakin tinggi nilainya, semakin dapat diandalkan deteksi tersebut.
- Keyakinan Kebakaran: Menunjukkan kemungkinan bahwa klaster tersebut benar-benar mewakili kebakaran, berdasarkan data cuaca, intensitas panas, konfirmasi dari satelit, jenis lahan, dan variabel lainnya.
Apa Saja False Positives yang Umum?
Sumber umum dari deteksi palsu meliputi:
- Situs industri dan mesin berat
- Aktivitas vulkanik atau titik panas geotermal
- Refleksi dari material seperti panel surya, atap baja, atau permukaan air
- Permukaan alami yang panas seperti bebatuan atau ladang kering
Deteksi ini bisa terjadi di lingkungan pedesaan maupun perkotaan, dengan wilayah tertentu seperti zona industri atau kota lebih rentan terhadap false positives.
Mengurangi False Positives dengan Keyakinan Cluster & Kebakaran
1. Gunakan Keyakinan Cluster untuk Menilai Keandalan Deteksi
Keyakinan Cluster dihitung berdasarkan jumlah satelit dan algoritma yang mendeteksi suatu sumber panas.
Semakin tinggi keyakinannya, semakin besar kemungkinan sumber panas tersebut nyata dan penting untuk diperhatikan.
| Keyakinan Cluster | Minimal Satelit | Minimal Algoritma |
| 0.2 | 1 | 1 |
| 0.4 | 2 | 2 |
| 0.6 | 3 | 3 |
| 0.8 | 4 | 4 |
| 1.0 | 5 | 5 |
Sebagai panduan umum:
- Cluster dengan keyakinan ≥ 0.6 kemungkinan besar adalah sumber panas nyata
- Cluster dengan keyakinan 0.2 belum tentu deteksi palsu, tapi bisa jadi deteksi awal
➡️ Untuk mendukung deteksi dini, kami mengembangkan Fire Confidence OroraTech yang akan dijelaskan di bawah ini.
2. Gunakan Keyakinan Kebakaran untuk Menilai Kemungkinan Kebakaran
Fire Confidence membantu menentukan apakah suatu cluster kemungkinan besar merupakan kebakaran sungguhan. Metrik ini mempertimbangkan:
- Intensitas panas dari sumber
- Lingkungan sekitarnya (misalnya hutan vs. perkotaan)
- Konfirmasi dari beberapa satelit
- Jenis dan kemudahan terbakar lahan di sekitar titik panas
Contoh perbandingan antara Keyakinan Cluster (CC) dan Keyakinan Kebakaran (FC)
Memahami Pola Berdasarkan Lokasi
Menilai konteks lokasi deteksi dapat membantu memahami apakah deteksi itu sah:
- Hutan dan padang rumput: Lebih mungkin merupakan kebakaran nyata karena vegetasi yang mudah terbakar.
- Zona perkotaan atau industri: Lebih rentan terhadap false positives karena panas dari bangunan, mesin, atau panel surya.
Cluster yang berada di tengah hutan sering kali adalah kebakaran nyata.
Kesimpulan
Walaupun false positives adalah bagian alami dari sistem deteksi kebakaran, OroraTech’s Wildfire Solution menyediakan alat yang andal untuk membantu pengguna memverifikasi dan menafsirkan deteksi dengan percaya diri.
Dengan mempertimbangkan Keyakinan Cluster, Keyakinan Kebakaran, dan konteks lokasi, kamu dapat menyaring deteksi palsu secara efisien dan fokus pada ancaman kebakaran yang benar-benar penting.