Neste artigo, abordaremos:
- O que são falsos positivos
- Como usar o Cluster e o Fire Confidence para filtrar possíveis falsos positivos
- Compreender os padrões baseados em localização
Introdução
Nem toda fonte de calor detectada é um incêndio real. Os falsos positivos em nossa Wildfire Solution referem-se a detecções em que fontes de calor que não são incêndios (como painéis solares, instalações industriais etc.) são erroneamente identificadas como incêndios em potencial.
O WFS da OroraTech fornece ferramentas para ajudar os usuários a distinguir ameaças de incêndio genuínas de falsos positivos, garantindo que os tomadores de decisão tenham os dados mais confiáveis disponíveis.
Os principais recursos que recomendamos são:
- Confiança do cluster: Indica quantos satélites e algoritmos detectaram e processaram a fonte de calor; uma confiança maior sugere uma detecção mais confiável.
- Confiança de incêndio: Mostra a probabilidade de um cluster representar um incêndio real, com base no clima, na intensidade do incêndio, nas confirmações de satélite, no tipo de terreno e em outras variáveis. Para saber mais, leia esta seção.
O que são falsos positivos comuns?
As fontes comuns de falsos positivos incluem:
- Instalações industriais e maquinário.
- Atividade vulcânica ou pontos quentes geotérmicos.
- Reflexos de materiais como painéis solares, telhados de aço ou corpos d'água.
- Superfícies naturalmente aquecidas, como rochas ou campos secos e colhidos.
Os falsos positivos são fontes de calor que imitam a assinatura infravermelha de um incêndio florestal, mas não são incêndios reais.
Essas detecções podem ocorrer em ambientes rurais e urbanos, sendo que determinados tipos de locais (por exemplo, cidades, zonas industriais) são mais propensos a falsos positivos.
Minimizando Falsos Positivos com o Fire & Cluster Confidence
1. Use a confiança do cluster para confirmar a confiabilidade da detecção
A confiança do cluster é determinada pelo número de satélites e algoritmos que identificam uma fonte de calor. Um nível de confiança mais alto geralmente indica que a fonte de calor é significativa o suficiente para merecer mais atenção.
Ele representa a confiança geral de que o cluster é uma fonte de calor válida e é influenciado principalmente pelo número de detecções independentes de hotspot por satélite e algoritmos.
| Cluster Confidence | Minimum No. of detecting Satellites | Min. No. of detecting Algorithms |
| 0.2 | 1 | 1 |
| 0.4 | 2 | 2 |
| 0.6 | 3 | 3 |
| 0.8 | 4 | 4 |
| 1.0 | 5 | 5 |
Como regra geral, os clusters com um nível de confiança de 0,6 ou mais são provavelmente fontes reais de calor, enquanto aqueles com 0,2 de confiança podem não indicar falsos positivos, mas sim detecções em estágio inicial.
Para atender à finalidade de detecção precoce, desenvolvemos o Fire Confidence da OroraTech para uma tomada de decisão eficaz em um estágio inicial de um possível incêndio, conforme explicado abaixo ⬇️
2. Use o Fire Confidence para avaliar a probabilidade de incêndio
A Confiança no Fogo ajuda a avaliar se um agrupamento tem probabilidade de ser um incêndio florestal. Essa métrica leva em conta:
- A intensidade de calor da fonte.
- O ambiente (por exemplo, florestas vs. áreas urbanas).
- Confirmações de vários satélites.
- Tipo de cobertura do solo e inflamabilidade (a facilidade com que a área ao redor pode queimar)
Exemplo de altas confianças de incêndio em comparação com clusters com baixos níveis de confiança de cluster
Se você quiser saber mais sobre o Fire Confidence, consulte este artigo.
Entenda os padrões baseados em localização
Determine o contexto de uma detecção também pode ajudar a avaliar sua legitimidade:
- Áreas de florestas e pastagens: As detecções de pontos de acesso nessas áreas têm maior probabilidade de representar incêndios florestais reais devido à alta inflamabilidade da vegetação.
- Zonas urbanas ou industriais: As detecções nessas áreas são mais suscetíveis a falsos positivos, geralmente acionados por edifícios, maquinário ou painéis solares.
Eventos localizados no meio de uma floresta, por exemplo, tendem a ser incêndios de verdade.
Conclusão
Embora os falsos positivos sejam uma parte inerente da detecção de incêndios florestais, a Wildfire Solution da OroraTech oferece ferramentas poderosas para ajudar os usuários a interpretar e verificar as detecções com confiança.
Ao considerar as métricas Cluster e Fire Confidence, bem como o contexto do local, você pode filtrar com eficiência os falsos positivos e se concentrar nas ameaças legítimas de incêndios florestais.