FLOGA：用于 Sentinel-2 烧伤区域制图的机器学习数据集，基准和新的深度学习模型
原文中文，约700字，阅读约需2分钟。发表于：。过去十年，全球范围内野火的发生频率和强度不断增加，对人类和动物生命、生态系统和社会经济稳定性构成重大威胁。为了评估火灾的规模、确定受影响的资产、并有效地优先分配资源以恢复受损地区，结合富有高分辨率卫星图像的强大机器学习方法可以提供准确和及时的受影响区域分布图。本研究创建并引入了一个名为...
本研究创建了FLOGA数据集，用于评估和提取希腊地区的森林火灾烧毁区域。使用高分辨率卫星图像和多种机器学习和深度学习算法进行全面对比，并提出了一种名为BAM-CD的新型深度学习模型。结果表明，所提出的技术在自动提取烧毁区域方面具有高效性和准确性，其数据集和代码公开可用。
