隨著全球野火災害頻發，科學家積極尋找更有效的偵測方法。**最新研究顯示，AI技術在野火監測方面展現巨大潛力，尤其是在亞馬遜雨林等重要生態區域**，這項技術將提升偵測的準確度與速度，為環境保護提供新方案。
野火嚴重威脅全球環境，特別是亞馬遜雨林，不僅破壞森林，也影響氣候與生物多樣性。研究發現，**一種模仿人腦運作的AI技術**可望成為自動偵測野火的有效工具，提升預警效率並降低災害影響。
這項新技術運用了 「人工神經網路（Artificial Neural Network, ANN）」，結合衛星影像分析與深度學習技術，透過模仿人腦處理資訊的方式，能夠更快速、更精確地偵測野火的發生。
該研究發表於國際遙感期刊，研究人員使用 卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）來分析受野火影響的區域，並與傳統監測技術相比，達到了 高達 93% 的偵測成功率。這項技術不僅可以增強現有的 AI 預警系統，還能優化政府與機構的應對策略，使野火監測更加精準、高效。
研究負責人 Cíntia Eletério 教授表示：「野火的偵測與應對對於維護生態平衡至關重要，特別是亞馬遜地區，它的未來仰賴於迅速且果斷的行動。我們的研究證明，透過 AI 技術，我們可以改善野火監測，幫助當局更有效地應對火災，並減少環境損害。」
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野火問題在亞馬遜雨林中日益嚴重。2023 年，亞馬遜共發生 98,639 起野火，其中 51.94% 發生在巴西境內的亞馬遜雨林，這個數字遠高於過去的平均值，顯示野火已成為該區域的重大環境挑戰。
雖然目前已有衛星監測系統能夠提供近乎即時的數據，例如 NASA 的中等分辨率成像光譜儀（MODIS）和可見紅外成像輻射儀套件（VIIRS），但這些系統仍面臨 解析度不足、無法偵測小型火災或偏遠地區野火的問題。因此，開發更精細、更智能的 AI 技術來輔助偵測，對於提升野火預防與控制至關重要。
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研究團隊來自巴西聯邦亞馬遜大學（UFAM），他們透過 Landsat 8 和 9 衛星影像訓練 CNN 模型。這些衛星配備近紅外線（NIR）與短波紅外線（SWIR）感測器，可**偵測植被變化與地表溫度異常，提供關鍵的野火訊號。
🔹 資料集準備：研究團隊使用 200 張野火影像和 200 張無野火影像來訓練 CNN，以確保學習模型的平衡性。
🔹 模型訓練與測試：在訓練階段，AI 已經能夠達到 93% 的準確率。接下來，研究人員使用 40 張新影像測試模型，其中 23 張含有野火的影像被成功識別（24 張中的 23 張），而 16 張無野火影像則全部被準確分類。
🔹 演算法優化：隨著 AI 不斷學習，未來預計能夠進一步提升偵測精度，並適應不同地區的火災模式。
研究團隊指出，這項 AI 模型可作為現有監測技術的補充，提高野火預測的空間解析度，使當局能夠針對特定地區進行更詳細的分析。
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這項 AI 模型的潛力不僅限於野火偵測，還能應用於 森林砍伐監測、非法開墾監測以及生態保護區監視。研究人員建議未來可以透過 擴大 CNN 訓練數據集** 來提升模型準確度，並與其他感測技術結合，進一步強化環境監測的能力。
研究合作者 Carlos Mendes 博士指出：「透過將 AI 偵測的空間精度與現有衛星技術的時間覆蓋率相結合，我們可以顯著提升野火監測的能力，並幫助環保機構做出更迅速的決策。」
此外，隨著 AI 技術的進步，這類系統未來可能會與無人機、邊緣運算技術相結合，讓火災預測更加即時化，甚至能夠在野火發生前預警，真正實現「預測性監測」。
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編譯彙整自SCIENCEDAILY
原文《AI has 'great potential' for detecting wildfires, new study of the Amazon rainforest suggests》
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