Добірка наукової літератури з теми "Forest fires detection"
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Статті в журналах з теми "Forest fires detection"
Zatserkovnyi, V., P. Savkov, I. Pampukha, and 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.
Повний текст джерелаHuy, Long Tran, Chinh Tran Thien, Hoai Trung Tran, and 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 (November 30, 2022): 165–76. http://dx.doi.org/10.47760/ijcsmc.2022.v11i11.013.
Повний текст джерелаSeydi, Seyd Teymoor, Vahideh Saeidi, Bahareh Kalantar, Naonori Ueda, and Alfian Abdul Halin. "Fire-Net: A Deep Learning Framework for Active Forest Fire Detection." Journal of Sensors 2022 (February 21, 2022): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8044390.
Повний текст джерелаAbdusalomov, Akmalbek Bobomirzaevich, Bappy MD Siful Islam, Rashid Nasimov, Mukhriddin Mukhiddinov, and Taeg Keun Whangbo. "An Improved Forest Fire Detection Method based on the Detectron2 Model and a Deep Learning Approach." Sensors 23, no. 3 (January 29, 2023): 1512. http://dx.doi.org/10.3390/s23031512.
Повний текст джерелаNamburu, Anupama, Prabha Selvaraj, Senthilkumar Mohan, Sumathi Ragavanantham, and Elsayed Tag Eldin. "Forest Fire Identification in UAV Imagery Using X-MobileNet." Electronics 12, no. 3 (February 1, 2023): 733. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12030733.
Повний текст джерелаLin, Ji, Haifeng Lin, and Fang Wang. "STPM_SAHI: A Small-Target Forest Fire Detection Model Based on Swin Transformer and Slicing Aided Hyper Inference." Forests 13, no. 10 (September 30, 2022): 1603. http://dx.doi.org/10.3390/f13101603.
Повний текст джерелаSuastika, I. Made, I. Gusti Agung Gede Arya Kadyanan, Ngurah Agus Sanjaya ER, Made Agung Raharja, I. Komang Ari Mogi, and Agus Muliantara. "Optimization Of Wsn Deployment Using Pso Algorithm For Forest Fire Detection." JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) 11, no. 2 (July 19, 2022): 421. http://dx.doi.org/10.24843/jlk.2022.v11.i02.p21.
Повний текст джерелаКовалев, Борис, Boris Kovalev, Наталия Сакович, Nataliya Sakovich, Евгений Христофоров, Evgeniy Khristoforov, Юрий Баранов, and Yu Baranov. "ABOUT THE CONDITION AND FIRE-FIGHTING MEASURES OF PROTECTION IN THE BRYANSK FORESTRY." Forestry Engineering Journal 8, no. 1 (March 19, 2018): 189–98. http://dx.doi.org/10.12737/article_5ab0dfc6c3aba1.38810767.
Повний текст джерелаSupriya, Y., and Thippa Reddy Gadekallu. "Particle Swarm-Based Federated Learning Approach for Early Detection of Forest Fires." Sustainability 15, no. 2 (January 5, 2023): 964. http://dx.doi.org/10.3390/su15020964.
Повний текст джерелаJang, Eunna, Yoojin Kang, Jungho Im, Dong-Won Lee, Jongmin Yoon, and Sang-Kyun Kim. "Detection and Monitoring of Forest Fires Using Himawari-8 Geostationary Satellite Data in South Korea." Remote Sensing 11, no. 3 (January 30, 2019): 271. http://dx.doi.org/10.3390/rs11030271.
Повний текст джерелаДисертації з теми "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.
Повний текст джерелаBoynton, Ansel John. "EARLY WILDFIRE DETECTION USING TEMPORAL FILTERING AND MULTI-BAND INFRARED ANALYSIS." DigitalCommons@CalPoly, 2013. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/1048.
Повний текст джерелаDavenport, Timothy M. "Early Forest Fire Detection using Texture Analysis of Principal Components from Multispectral Video." DigitalCommons@CalPoly, 2012. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/795.
Повний текст джерелаMoussa, 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.
Повний текст джерелаGarges, 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.
Повний текст джерелаKohler, 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.
Повний текст джерелаRadjabi, 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.
Повний текст джерелаAldama, 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.
Повний текст джерелаChen, 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.
Повний текст джерелаFickers, 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.
Повний текст джерелаtélécommunication 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
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Книги з теми "Forest fires detection"
1961-, Gomez Eduards, and Alvarez Kristina 1964-, eds. Forest fires: Detection, suppression, and prevention. Hauppauge, NY: Nova Science Publishers, 2009.
Знайти повний текст джерела1961-, Gomez Eduards, and Alvarez Kristina 1964-, eds. Forest fires: Detection, suppression, and prevention. Hauppauge, NY: Nova Science Publishers, 2009.
Знайти повний текст джерелаBennett, Roger P., and Roger P. Bennett. Fire detection. New York: Nova Science Publishers, 2011.
Знайти повний текст джерелаMatvienko, G. G. Early detection of forest fires from space. New York: Nova Science Publishers, 2011.
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Знайти повний текст джерелаЧастини книг з теми "Forest fires detection"
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Повний текст джерелаLalitha, Kakarapalli, and Geesala Veerapandu. "Forest Fire Detection Using Satellite Images." In Smart Innovation, Systems and Technologies, 277–84. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-0108-9_29.
Повний текст джерелаAhlawat, Harsh Deep, and R. P. Chauhan. "Forest Fire Detection Based on Wireless Sensor Network." In Lecture Notes in Electrical Engineering, 751–65. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5558-9_65.
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Повний текст джерелаLalkovič, M., and J. Pajtíková. "Forestwatch® wildfire smoke detection system: lessons learned from its two-year operational trial." In FOREST FIRES 2010. Southampton, UK: WIT Press, 2010. http://dx.doi.org/10.2495/fiva100121.
Повний текст джерелаvon Wahl, N., S. Heinen, H. Essen, W. Kruell, R. Tobera, and I. Willms. "An integrated approach for early forest fire detection and verification using optical smoke, gas and microwave sensors." In FOREST FIRES 2010. Southampton, UK: WIT Press, 2010. http://dx.doi.org/10.2495/fiva100091.
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Повний текст джерелаJoshi, Priyanka, Sheetal Deshmukh, Shivani Handigol, Abhishek Deshmukh, Ram Deshmukh, and KBVSR Subrahmanyam. "Intelligent detector: Detection of forest fires using LoRaWSN technology." In INTERNATIONAL CONFERENCE ON RESEARCH IN SCIENCES, ENGINEERING & TECHNOLOGY. AIP Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1063/5.0084147.
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Повний текст джерелаCai, Min, Xiaobo Lu, Xuehui Wu, and Yifei Feng. "Intelligent video analysis-based forest fires smoke detection algorithms." In 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.
Повний текст джерелаЗвіти організацій з теми "Forest fires detection"
Aalto, Juha, and Ari Venäläinen, eds. Climate change and forest management affect forest fire risk in Fennoscandia. Finnish Meteorological Institute, June 2021. http://dx.doi.org/10.35614/isbn.9789523361355.
Повний текст джерелаPatel, Reena. Complex network analysis for early detection of failure mechanisms in resilient bio-structures. Engineer Research and Development Center (U.S.), June 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/41042.
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