Literatura académica sobre el tema "Forest fires detection"
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Artículos de revistas sobre el tema "Forest fires detection"
Zatserkovnyi, V., P. Savkov, I. Pampukha y К. Vasetska. "APPLICATION OF GIS AND REMOTE SENSING OF THE EARTH FOR THE FOREST FIRE MONITORING". Visnyk Taras Shevchenko National University of Kyiv. Military-Special Sciences, n.º 2 (44) (2020): 54–58. http://dx.doi.org/10.17721/1728-2217.2020.44.54-58.
Texto completoHuy, Long Tran, Chinh Tran Thien, Hoai Trung Tran y Quynh Le Chi. "Monitoring, Detecting and Early Warning of Forest Fires using Blockchain in Wireless Sensor Network". International Journal of Computer Science and Mobile Computing 11, n.º 11 (30 de noviembre de 2022): 165–76. http://dx.doi.org/10.47760/ijcsmc.2022.v11i11.013.
Texto completoSeydi, Seyd Teymoor, Vahideh Saeidi, Bahareh Kalantar, Naonori Ueda y Alfian Abdul Halin. "Fire-Net: A Deep Learning Framework for Active Forest Fire Detection". Journal of Sensors 2022 (21 de febrero de 2022): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8044390.
Texto completoAbdusalomov, Akmalbek Bobomirzaevich, Bappy MD Siful Islam, Rashid Nasimov, Mukhriddin Mukhiddinov y Taeg Keun Whangbo. "An Improved Forest Fire Detection Method based on the Detectron2 Model and a Deep Learning Approach". Sensors 23, n.º 3 (29 de enero de 2023): 1512. http://dx.doi.org/10.3390/s23031512.
Texto completoNamburu, Anupama, Prabha Selvaraj, Senthilkumar Mohan, Sumathi Ragavanantham y Elsayed Tag Eldin. "Forest Fire Identification in UAV Imagery Using X-MobileNet". Electronics 12, n.º 3 (1 de febrero de 2023): 733. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12030733.
Texto completoLin, Ji, Haifeng Lin y Fang Wang. "STPM_SAHI: A Small-Target Forest Fire Detection Model Based on Swin Transformer and Slicing Aided Hyper Inference". Forests 13, n.º 10 (30 de septiembre de 2022): 1603. http://dx.doi.org/10.3390/f13101603.
Texto completoSuastika, I. Made, I. Gusti Agung Gede Arya Kadyanan, Ngurah Agus Sanjaya ER, Made Agung Raharja, I. Komang Ari Mogi y Agus Muliantara. "Optimization Of Wsn Deployment Using Pso Algorithm For Forest Fire Detection". JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) 11, n.º 2 (19 de julio de 2022): 421. http://dx.doi.org/10.24843/jlk.2022.v11.i02.p21.
Texto completoКовалев, Борис, Boris Kovalev, Наталия Сакович, Nataliya Sakovich, Евгений Христофоров, Evgeniy Khristoforov, Юрий Баранов y Yu Baranov. "ABOUT THE CONDITION AND FIRE-FIGHTING MEASURES OF PROTECTION IN THE BRYANSK FORESTRY". Forestry Engineering Journal 8, n.º 1 (19 de marzo de 2018): 189–98. http://dx.doi.org/10.12737/article_5ab0dfc6c3aba1.38810767.
Texto completoSupriya, Y. y Thippa Reddy Gadekallu. "Particle Swarm-Based Federated Learning Approach for Early Detection of Forest Fires". Sustainability 15, n.º 2 (5 de enero de 2023): 964. http://dx.doi.org/10.3390/su15020964.
Texto completoJang, Eunna, Yoojin Kang, Jungho Im, Dong-Won Lee, Jongmin Yoon y Sang-Kyun Kim. "Detection and Monitoring of Forest Fires Using Himawari-8 Geostationary Satellite Data in South Korea". Remote Sensing 11, n.º 3 (30 de enero de 2019): 271. http://dx.doi.org/10.3390/rs11030271.
Texto completoTesis sobre el tema "Forest fires detection"
Luisi, Domenico. "Conceptual design and specification of a microsatellite forest fire detection system /". Online version of thesis, 2007. http://hdl.handle.net/1850/5771.
Texto completoBoynton, Ansel John. "EARLY WILDFIRE DETECTION USING TEMPORAL FILTERING AND MULTI-BAND INFRARED ANALYSIS". DigitalCommons@CalPoly, 2013. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/1048.
Texto completoDavenport, Timothy M. "Early Forest Fire Detection using Texture Analysis of Principal Components from Multispectral Video". DigitalCommons@CalPoly, 2012. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/795.
Texto completoMoussa, Georges Fouad Mr. "EARLY FOREST FIRE DETECTION USING TEXTURE, BLOB THRESHOLD, AND MOTION ANALYSIS OF PRINCIPAL COMPONENTS". DigitalCommons@CalPoly, 2012. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/881.
Texto completoGarges, David Casimir. "Early Forest Fire Detection via Principal Component Analysis of Spectral and Temporal Smoke Signature". DigitalCommons@CalPoly, 2015. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/1456.
Texto completoKohler, Daniel G. "STUDY OF STATISTICAL AND COMPUTATIONAL INTELLIGENCE METHODS OF DETECTING TEMPORAL SIGNATURE OF FOREST FIRE HEAT PLUME FROM SINGLE-BAND GROUND-BASED INFRARED VIDEO". DigitalCommons@CalPoly, 2012. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/796.
Texto completoRadjabi, Ryan F. "WILDFIRE DETECTION SYSTEM BASED ON PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS AND IMAGE PROCESSING OF REMOTE-SENSED VIDEO". DigitalCommons@CalPoly, 2016. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/1621.
Texto completoAldama, Raul-Alexander. "Early Forest Fire Heat Plume Detection using Neural Network Classification of Spectral Differences between Long-Wave and Mid-Wave Infrared Regions". DigitalCommons@CalPoly, 2013. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/1021.
Texto completoChen, Wei. "Detection of forest disturbance and recovery after a serious fire in the Greater Hinggan Mountain area of China based on remote sensing and field survey data". 京都大学 (Kyoto University), 2014. http://hdl.handle.net/2433/192219.
Texto completoFickers, Jessica. "Modulation formats and digital signal processing for fiber-optic communications with coherent detection". Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 2014. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/209204.
Texto completotélécommunication optique à fibre monomode souffrent de façon accrue des distorsions
inhérentes à la fibre et à l’architecture de transmission. Nous pouvons classer les
effets de fibre en plusieurs catégories:
– Les effets linéaires. La dispersion chromatique est entraînée par la dépendance en
fréquence de l’indice de réfraction de la fibre. Il en résulte un élargissement des
bits optiques. La dispersion des modes de polarisation prend son origine dans
la biréfringence de la fibre. La modélisation de cet effet est compliquée par son
caractère stochastique et variable dans le temps.
– Les effets non linéaires prennent leur origine dans un indice de réfraction de
fibre qui dépend du champ optique. Ces effets peuvent être classés en deux
catégories. Premièrement, les effets intérieurs à un canal dont le plus influant
est l’automodulation de phase qui découle de l’effet Kerr optique :l’intensité
d’une impulsion lumineuse influence sa propre propagation. Deuxièmement, il
existe des conséquences de l’effet Kerr par lesquelles les différents canaux, se
propageant au sein de la même fibre, s’influencent mutuellement. Le phénomène
le plus influent parmi ces derniers est la modulation de phase croisée :l’intensité
d’un canal influence la propagation dans un canal voisin.
– Les pertes par diffusion Rayleigh sont compensées par les amplificateurs distribués
le long de la ligne de transmission. L’amplification optique par l’intermédiaire
d’émission stimulée dans des dispositifs dopés aux ions Erbium est
accompagnée d’émission spontanée amplifiée. Ceci entraîne la présence d’un
bruit blanc gaussien se superposant au signal à transmettre.
– La gestion des canaux dans le réseau optique implique la présence dans les noeuds
du réseau de filtres de sélection, des multiplexeurs et démultiplexeurs.
Nous examinerons aussi les effets de ligne non inhérents à la fibre mais à l’architecture
de transmission. Les modèles de l’émetteur et du récepteur représentent les imperfections
d’implémentation des composants optiques et électroniques.
Un premier objectif est de définir et évaluer un format de modulation robuste aux
imperfections introduites sur le signal par la fibre optique et par l’émetteur/récepteur.
Deux caractéristiques fondamentales du format de modulation, determinants pour la
performance du système, sont étudiés dans ce travail :
– La forme d’ onde. Les symboles complexes d’information sont mis en forme par
un filtre passe-bas dont le profil influence la robustesse du signal vis-à-vis des
effets de ligne.
– La distribution des fréquences porteuses. Les canaux de communication sont
disposés sur une grille fréquentielle qui peut être définie de manière électronique
par traitement de signal, de manière optique ou dans une configuration hybride.
Lorsque des porteuses optiques sont utilisées, le bruit de phase relatif entre lasers
entraîne des effets d’ influence croisée entre canaux. En revanche, les limites des
implémentations électroniques sont données par la puissance des architectures
numériques.
Le deuxième objectif est de concevoir des techniques de traitement numérique du
signal implémentées après échantillonnage au récepteur afin de retrouver l’information
transmise. Les fonctions suivantes seront implémentées au récepteur :
– Les techniques d’estimation et d’égalisation des effets linéaires introduits par la
fibre optique et par l’émetteur et le récepteur. Le principe de l’égalisation dans
le domaine fréquentiel est de transformer le canal convolutif dans le domaine
temporel en un canal multiplicatif qui peut dès lors être compensé à une faible
complexité de calcul par des multiplications scalaires. Les blocs de symboles
émis doivent être rendus cycliques par l’ajout de redondance sous la forme d’un
préfixe cyclique ou d’une séquence d’apprentissage. Les techniques d’égalisation
seront comparées en termes de performance (taux d’erreurs binaires, efficacité
spectrale) et en termes de complexité de calcul. Ce dernier aspect est particulièrement
crucial en vue de l’optimisation de la consommation énergétique du
système conçu.
– Les techniques de synchronisation des signaux en temps/fréquence. Avant de
pouvoir égaliser les effets linéaires introduits dans la fibre, le signal reçu devra
être synchronisé en temps et en fréquence sur le signal envoyé. La synchronisation
est généralement accomplie en deux étapes principales :l’acquisition réalisée
avant de recevoir les symboles d’information don’t l’objectif est une première
estimation/compensation des effets de manière "grossière", le tracking réalisé en
parallèle à l’estimation des symboles d’information dont l’objectif est l’estimation
/compensation des effets de manière "fine". Les algorithmes d’acquisition et
de tracking peuvent nécessiter l’envoi d’informations connues du récepteur.
– Les techniques d’estimation et de compensation des imperfections de fonctionnement
de l’émetteur et du récepteur. Une structure de compensation des effets
introduits par les composants optiques et électroniques sera développée afin de
relâcher les contraintes d’implémentation de l’émetteur et du récepteur.
Etant donné la très haute cadence à laquelle les échantillons du signal sont produits
(plusieurs dizaines de Gech/s), une attention particulière est portée à la complexité de
calcul des algorithmes proposés.
Doctorat en Sciences de l'ingénieur
info:eu-repo/semantics/nonPublished
Libros sobre el tema "Forest fires detection"
1961-, Gomez Eduards y Alvarez Kristina 1964-, eds. Forest fires: Detection, suppression, and prevention. Hauppauge, NY: Nova Science Publishers, 2009.
Buscar texto completo1961-, Gomez Eduards y Alvarez Kristina 1964-, eds. Forest fires: Detection, suppression, and prevention. Hauppauge, NY: Nova Science Publishers, 2009.
Buscar texto completoBennett, Roger P. y Roger P. Bennett. Fire detection. New York: Nova Science Publishers, 2011.
Buscar texto completoMatvienko, G. G. Early detection of forest fires from space. New York: Nova Science Publishers, 2011.
Buscar texto completoBennett, Roger P. Fire detection. New York: Nova Science Publishers, 2011.
Buscar texto completoBurgan, Robert E. Using NDVI to assess departure from average greenness and its relation to fire business. Ogden, UT: U.S. Dept. of Agriculture, Forest Service, Intermountain Research Station, 1996.
Buscar texto completoRothermel, Richard C. Predicting behavior and size of crown fires in the northern Rocky Mountains. [Ogden, Utah]: U.S. Dept. of Agriculture, Forest Service, Intermountain Forest and Range Experiment Station, 1991.
Buscar texto completoShahrī, ʻAlī ibn ʻAbd Allāh y Akādīmīyat Nāyif al-ʻArabīyah lil-ʻUlūm al-Amnīyah, eds. Asālīb al-tadābīr al-maydānīyah li-muwājahat ḥarāʼiq al-ghābāt. al-Riyāḍ: Jāmiʻat Nāyif al-ʻArabīyah lil-ʻUlūm al-Amnīyah, 2011.
Buscar texto completoLawson, Bruce D. Diurnal variation in the fine fuel moisture code: Tables and computer source code. Victoria, B.C: Canada-British Columbia Partnership Agreement on Forest Resource Development, 1996.
Buscar texto completoBell, Samantha. Detecting wildfires. Lake Elmo, MN: Focus Readers, 2017.
Buscar texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Forest fires detection"
Fernández-Berni, Jorge, Ricardo Carmona-Galán y Ángel Rodríguez-Vázquez. "Case study: early detection of forest fires". En Low-Power Smart Imagers for Vision-Enabled Sensor Networks, 127–46. New York, NY: Springer New York, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-2392-8_7.
Texto completoHonma, Toshihisa, Kazuya Kaku, Aswin Usup y Agus Hidayat. "Detection and Prediction Systems of Peat-Forest Fires in Central Kalimantan". En Tropical Peatland Ecosystems, 397–406. Tokyo: Springer Japan, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-4-431-55681-7_26.
Texto completoAndreev, Ivelin. "Advanced Open IoT Platform for Prevention and Early Detection of Forest Fires". En Advances in Intelligent Systems and Computing, 319–29. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-77700-9_32.
Texto completoDogra, Roopali, Shalli Rani y Bhisham Sharma. "A Review to Forest Fires and Its Detection Techniques Using Wireless Sensor Network". En Lecture Notes in Electrical Engineering, 1339–50. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5341-7_101.
Texto completoSonkin, M. A., A. A. Khamukhin, A. V. Pogrebnoy, P. Marinov, V. Atanassova, O. Roeva, K. Atanassov y A. Alexandrov. "Intercriteria Analysis as Tool for Acoustic Monitoring of Forest for Early Detection Fires". En Advances in Intelligent Systems and Computing, 205–13. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-47024-1_22.
Texto completoFonseca C., Efraín R., Diego Marcillo, Santiago P. Jácome-Guerrero, Tatiana Gualotuña y Henry Cruz. "Identifying Technological Alternatives Focused on Early Alert or Detection of Forest Fires: Results Derived from an Empirical Study". En Artificial Intelligence, Computer and Software Engineering Advances, 354–68. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-68080-0_27.
Texto completoThapa, Sunil, Vishwas Sudhir Chitale, Sudip Pradhan, Bikram Shakya, Sundar Sharma, Smriety Regmi, Sameer Bajracharya, Shankar Adhikari y Gauri Shankar Dangol. "Forest Fire Detection and Monitoring". En Earth Observation Science and Applications for Risk Reduction and Enhanced Resilience in Hindu Kush Himalaya Region, 147–67. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-73569-2_8.
Texto completoKavitha, K. R., S. Vijayalakshmi, B. Murali Babu, D. Rini Roshan y K. Kalaivani. "Forest Fire Detection and Prevention System". En International Conference on Innovative Computing and Communications, 629–35. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-3679-1_53.
Texto completoLalitha, Kakarapalli y Geesala Veerapandu. "Forest Fire Detection Using Satellite Images". En Smart Innovation, Systems and Technologies, 277–84. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-0108-9_29.
Texto completoAhlawat, Harsh Deep y R. P. Chauhan. "Forest Fire Detection Based on Wireless Sensor Network". En Lecture Notes in Electrical Engineering, 751–65. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5558-9_65.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "Forest fires detection"
Ko, A., N. M. Y. Lee, R. P. S. Sham, C. M. So y S. C. F. Kwok. "Intelligent wireless sensor network for wildfire detection". En FOREST FIRES 2012. Southampton, UK: WIT Press, 2012. http://dx.doi.org/10.2495/fiva120121.
Texto completoKharchenko, V. S., A. A. Orekhov, D. A. Kotchkar y V. V. Bogomolov. "Monitoring network-based infrastructure for forest fire detection". En FOREST FIRES 2012. Southampton, UK: WIT Press, 2012. http://dx.doi.org/10.2495/fiva120081.
Texto completoFernández-Berni, J., R. Carmona-Galán y L. Carranza-González. "A vision-based monitoring system for very early automatic detection of forest fires". En FOREST FIRES 2008. Southampton, UK: WIT Press, 2008. http://dx.doi.org/10.2495/fiva080171.
Texto completoNeubauer, B., J. Sidén, C. Olofsson, M. Gulliksson, A. Koptyug, H. E. Nilsson y M. Norgren. "A new thermally activated battery cell-based forest fire detection and monitoring system". En FOREST FIRES 2012. Southampton, UK: WIT Press, 2012. http://dx.doi.org/10.2495/fiva120101.
Texto completoLalkovič, M. y J. Pajtíková. "Forestwatch® wildfire smoke detection system: lessons learned from its two-year operational trial". En FOREST FIRES 2010. Southampton, UK: WIT Press, 2010. http://dx.doi.org/10.2495/fiva100121.
Texto completovon Wahl, N., S. Heinen, H. Essen, W. Kruell, R. Tobera y I. Willms. "An integrated approach for early forest fire detection and verification using optical smoke, gas and microwave sensors". En FOREST FIRES 2010. Southampton, UK: WIT Press, 2010. http://dx.doi.org/10.2495/fiva100091.
Texto completoLosso, A., L. Corgnati, S. Bertoldo, M. Allegretti, R. Notarpietro y G. Perona. "SIRIO: an integrated forest fire monitoring, detection and decision support system - performance and results of the installation in Sanremo (Italy)". En FOREST FIRES 2012. Southampton, UK: WIT Press, 2012. http://dx.doi.org/10.2495/fiva120071.
Texto completoJoshi, Priyanka, Sheetal Deshmukh, Shivani Handigol, Abhishek Deshmukh, Ram Deshmukh y KBVSR Subrahmanyam. "Intelligent detector: Detection of forest fires using LoRaWSN technology". En INTERNATIONAL CONFERENCE ON RESEARCH IN SCIENCES, ENGINEERING & TECHNOLOGY. AIP Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1063/5.0084147.
Texto completoHefeeda, Mohamed y Majid Bagheri. "Wireless Sensor Networks for Early Detection of Forest Fires". En 2007 IEEE Internatonal Conference on Mobile Adhoc and Sensor Systems. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/mobhoc.2007.4428702.
Texto completoCai, Min, Xiaobo Lu, Xuehui Wu y Yifei Feng. "Intelligent video analysis-based forest fires smoke detection algorithms". En 2016 12th International Conference on Natural Computation and 13th Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/fskd.2016.7603399.
Texto completoInformes sobre el tema "Forest fires detection"
Aalto, Juha y Ari Venäläinen, eds. Climate change and forest management affect forest fire risk in Fennoscandia. Finnish Meteorological Institute, junio de 2021. http://dx.doi.org/10.35614/isbn.9789523361355.
Texto completoPatel, Reena. Complex network analysis for early detection of failure mechanisms in resilient bio-structures. Engineer Research and Development Center (U.S.), junio de 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/41042.
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