Littérature scientifique sur le sujet « Forest fires detection »
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Articles de revues sur le sujet "Forest fires detection"
Zatserkovnyi, V., P. Savkov, I. Pampukha et 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, no 2 (44) (2020) : 54–58. http://dx.doi.org/10.17721/1728-2217.2020.44.54-58.
Texte intégralHuy, Long Tran, Chinh Tran Thien, Hoai Trung Tran et 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, no 11 (30 novembre 2022) : 165–76. http://dx.doi.org/10.47760/ijcsmc.2022.v11i11.013.
Texte intégralSeydi, Seyd Teymoor, Vahideh Saeidi, Bahareh Kalantar, Naonori Ueda et Alfian Abdul Halin. « Fire-Net : A Deep Learning Framework for Active Forest Fire Detection ». Journal of Sensors 2022 (21 février 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8044390.
Texte intégralAbdusalomov, Akmalbek Bobomirzaevich, Bappy MD Siful Islam, Rashid Nasimov, Mukhriddin Mukhiddinov et Taeg Keun Whangbo. « An Improved Forest Fire Detection Method based on the Detectron2 Model and a Deep Learning Approach ». Sensors 23, no 3 (29 janvier 2023) : 1512. http://dx.doi.org/10.3390/s23031512.
Texte intégralNamburu, Anupama, Prabha Selvaraj, Senthilkumar Mohan, Sumathi Ragavanantham et Elsayed Tag Eldin. « Forest Fire Identification in UAV Imagery Using X-MobileNet ». Electronics 12, no 3 (1 février 2023) : 733. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12030733.
Texte intégralLin, Ji, Haifeng Lin et Fang Wang. « STPM_SAHI : A Small-Target Forest Fire Detection Model Based on Swin Transformer and Slicing Aided Hyper Inference ». Forests 13, no 10 (30 septembre 2022) : 1603. http://dx.doi.org/10.3390/f13101603.
Texte intégralSuastika, I. Made, I. Gusti Agung Gede Arya Kadyanan, Ngurah Agus Sanjaya ER, Made Agung Raharja, I. Komang Ari Mogi et Agus Muliantara. « Optimization Of Wsn Deployment Using Pso Algorithm For Forest Fire Detection ». JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) 11, no 2 (19 juillet 2022) : 421. http://dx.doi.org/10.24843/jlk.2022.v11.i02.p21.
Texte intégralКовалев, Борис, Boris Kovalev, Наталия Сакович, Nataliya Sakovich, Евгений Христофоров, Evgeniy Khristoforov, Юрий Баранов et Yu Baranov. « ABOUT THE CONDITION AND FIRE-FIGHTING MEASURES OF PROTECTION IN THE BRYANSK FORESTRY ». Forestry Engineering Journal 8, no 1 (19 mars 2018) : 189–98. http://dx.doi.org/10.12737/article_5ab0dfc6c3aba1.38810767.
Texte intégralSupriya, Y., et Thippa Reddy Gadekallu. « Particle Swarm-Based Federated Learning Approach for Early Detection of Forest Fires ». Sustainability 15, no 2 (5 janvier 2023) : 964. http://dx.doi.org/10.3390/su15020964.
Texte intégralJang, Eunna, Yoojin Kang, Jungho Im, Dong-Won Lee, Jongmin Yoon et Sang-Kyun Kim. « Detection and Monitoring of Forest Fires Using Himawari-8 Geostationary Satellite Data in South Korea ». Remote Sensing 11, no 3 (30 janvier 2019) : 271. http://dx.doi.org/10.3390/rs11030271.
Texte intégralThèses sur le sujet "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.
Texte intégralBoynton, Ansel John. « EARLY WILDFIRE DETECTION USING TEMPORAL FILTERING AND MULTI-BAND INFRARED ANALYSIS ». DigitalCommons@CalPoly, 2013. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/1048.
Texte intégralDavenport, Timothy M. « Early Forest Fire Detection using Texture Analysis of Principal Components from Multispectral Video ». DigitalCommons@CalPoly, 2012. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/795.
Texte intégralMoussa, 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.
Texte intégralGarges, 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.
Texte intégralKohler, 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.
Texte intégralRadjabi, 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.
Texte intégralAldama, 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.
Texte intégralChen, 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.
Texte intégralFickers, 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.
Texte intégraltélécommunication 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
Livres sur le sujet "Forest fires detection"
1961-, Gomez Eduards, et Alvarez Kristina 1964-, dir. Forest fires : Detection, suppression, and prevention. Hauppauge, NY : Nova Science Publishers, 2009.
Trouver le texte intégral1961-, Gomez Eduards, et Alvarez Kristina 1964-, dir. Forest fires : Detection, suppression, and prevention. Hauppauge, NY : Nova Science Publishers, 2009.
Trouver le texte intégralBennett, Roger P., et Roger P. Bennett. Fire detection. New York : Nova Science Publishers, 2011.
Trouver le texte intégralMatvienko, G. G. Early detection of forest fires from space. New York : Nova Science Publishers, 2011.
Trouver le texte intégralBennett, Roger P. Fire detection. New York : Nova Science Publishers, 2011.
Trouver le texte intégralBurgan, 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.
Trouver le texte intégralRothermel, 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.
Trouver le texte intégralShahrī, ʻAlī ibn ʻAbd Allāh et Akādīmīyat Nāyif al-ʻArabīyah lil-ʻUlūm al-Amnīyah, dir. Asālīb al-tadābīr al-maydānīyah li-muwājahat ḥarāʼiq al-ghābāt. al-Riyāḍ : Jāmiʻat Nāyif al-ʻArabīyah lil-ʻUlūm al-Amnīyah, 2011.
Trouver le texte intégralLawson, 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.
Trouver le texte intégralBell, Samantha. Detecting wildfires. Lake Elmo, MN : Focus Readers, 2017.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Forest fires detection"
Fernández-Berni, Jorge, Ricardo Carmona-Galán et Ángel Rodríguez-Vázquez. « Case study : early detection of forest fires ». Dans 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.
Texte intégralHonma, Toshihisa, Kazuya Kaku, Aswin Usup et Agus Hidayat. « Detection and Prediction Systems of Peat-Forest Fires in Central Kalimantan ». Dans Tropical Peatland Ecosystems, 397–406. Tokyo : Springer Japan, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-4-431-55681-7_26.
Texte intégralAndreev, Ivelin. « Advanced Open IoT Platform for Prevention and Early Detection of Forest Fires ». Dans 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.
Texte intégralDogra, Roopali, Shalli Rani et Bhisham Sharma. « A Review to Forest Fires and Its Detection Techniques Using Wireless Sensor Network ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 1339–50. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5341-7_101.
Texte intégralSonkin, M. A., A. A. Khamukhin, A. V. Pogrebnoy, P. Marinov, V. Atanassova, O. Roeva, K. Atanassov et A. Alexandrov. « Intercriteria Analysis as Tool for Acoustic Monitoring of Forest for Early Detection Fires ». Dans 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.
Texte intégralFonseca C., Efraín R., Diego Marcillo, Santiago P. Jácome-Guerrero, Tatiana Gualotuña et Henry Cruz. « Identifying Technological Alternatives Focused on Early Alert or Detection of Forest Fires : Results Derived from an Empirical Study ». Dans 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.
Texte intégralThapa, Sunil, Vishwas Sudhir Chitale, Sudip Pradhan, Bikram Shakya, Sundar Sharma, Smriety Regmi, Sameer Bajracharya, Shankar Adhikari et Gauri Shankar Dangol. « Forest Fire Detection and Monitoring ». Dans 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.
Texte intégralKavitha, K. R., S. Vijayalakshmi, B. Murali Babu, D. Rini Roshan et K. Kalaivani. « Forest Fire Detection and Prevention System ». Dans 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.
Texte intégralLalitha, Kakarapalli, et Geesala Veerapandu. « Forest Fire Detection Using Satellite Images ». Dans Smart Innovation, Systems and Technologies, 277–84. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-0108-9_29.
Texte intégralAhlawat, Harsh Deep, et R. P. Chauhan. « Forest Fire Detection Based on Wireless Sensor Network ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 751–65. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5558-9_65.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Forest fires detection"
Ko, A., N. M. Y. Lee, R. P. S. Sham, C. M. So et S. C. F. Kwok. « Intelligent wireless sensor network for wildfire detection ». Dans FOREST FIRES 2012. Southampton, UK : WIT Press, 2012. http://dx.doi.org/10.2495/fiva120121.
Texte intégralKharchenko, V. S., A. A. Orekhov, D. A. Kotchkar et V. V. Bogomolov. « Monitoring network-based infrastructure for forest fire detection ». Dans FOREST FIRES 2012. Southampton, UK : WIT Press, 2012. http://dx.doi.org/10.2495/fiva120081.
Texte intégralFernández-Berni, J., R. Carmona-Galán et L. Carranza-González. « A vision-based monitoring system for very early automatic detection of forest fires ». Dans FOREST FIRES 2008. Southampton, UK : WIT Press, 2008. http://dx.doi.org/10.2495/fiva080171.
Texte intégralNeubauer, B., J. Sidén, C. Olofsson, M. Gulliksson, A. Koptyug, H. E. Nilsson et M. Norgren. « A new thermally activated battery cell-based forest fire detection and monitoring system ». Dans FOREST FIRES 2012. Southampton, UK : WIT Press, 2012. http://dx.doi.org/10.2495/fiva120101.
Texte intégralLalkovič, M., et J. Pajtíková. « Forestwatch® wildfire smoke detection system : lessons learned from its two-year operational trial ». Dans FOREST FIRES 2010. Southampton, UK : WIT Press, 2010. http://dx.doi.org/10.2495/fiva100121.
Texte intégralvon Wahl, N., S. Heinen, H. Essen, W. Kruell, R. Tobera et I. Willms. « An integrated approach for early forest fire detection and verification using optical smoke, gas and microwave sensors ». Dans FOREST FIRES 2010. Southampton, UK : WIT Press, 2010. http://dx.doi.org/10.2495/fiva100091.
Texte intégralLosso, A., L. Corgnati, S. Bertoldo, M. Allegretti, R. Notarpietro et G. Perona. « SIRIO : an integrated forest fire monitoring, detection and decision support system - performance and results of the installation in Sanremo (Italy) ». Dans FOREST FIRES 2012. Southampton, UK : WIT Press, 2012. http://dx.doi.org/10.2495/fiva120071.
Texte intégralJoshi, Priyanka, Sheetal Deshmukh, Shivani Handigol, Abhishek Deshmukh, Ram Deshmukh et KBVSR Subrahmanyam. « Intelligent detector : Detection of forest fires using LoRaWSN technology ». Dans INTERNATIONAL CONFERENCE ON RESEARCH IN SCIENCES, ENGINEERING & TECHNOLOGY. AIP Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1063/5.0084147.
Texte intégralHefeeda, Mohamed, et Majid Bagheri. « Wireless Sensor Networks for Early Detection of Forest Fires ». Dans 2007 IEEE Internatonal Conference on Mobile Adhoc and Sensor Systems. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/mobhoc.2007.4428702.
Texte intégralCai, Min, Xiaobo Lu, Xuehui Wu et Yifei Feng. « Intelligent video analysis-based forest fires smoke detection algorithms ». Dans 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.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Forest fires detection"
Aalto, Juha, et Ari Venäläinen, dir. Climate change and forest management affect forest fire risk in Fennoscandia. Finnish Meteorological Institute, juin 2021. http://dx.doi.org/10.35614/isbn.9789523361355.
Texte intégralPatel, Reena. Complex network analysis for early detection of failure mechanisms in resilient bio-structures. Engineer Research and Development Center (U.S.), juin 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/41042.
Texte intégral