Skog med brandrök ovanför trädtopparna.
Artikel från Högskolan i Gävle

Den här artikeln bygger på ett pressmeddelande. Läs om hur redaktionen jobbar.

Är det dimma? Eller rök från en begynnande skogsbrand? Det är inte alltid lätt att avgöra från ovan. Men en ny algoritm för bildanalys kan förenkla saken.

Ett varmare och torrare klimat ökar risken för skogsbränder, även i Sveriges nordliga delar. Och tidig upptäckt av skogsbränder är ofta avgörande för släckningsarbetet.

Idag används brandflyg för att övervaka skogsområden vid hög brandrisk, genom att besättningen själva spanar efter tecken på brand. Brandflyget är beroende av att vara i luften vid rätt tillfälle och av det mänskliga ögat för att upptäcka en brand.

Drönare är billiga och effektiva

En billigare och mer effektiv metod för övervakning är att använda drönare med kameror, vilket redan görs. Enligt en studie från Myndigheten för samhällsskydd och beredskap, MSB, skulle ett antal drönare kunna flyga synkroniserat och övervaka stora områden i Sverige. Drönarna laddar sig själva automatiskt och kan arbeta dygnet runt.

Men att använda drönare innebär också att övervakare blir beroende av foton.

– När det blir brand så syns röken först, och det är ofta för sent att hinna släcka när man kan urskilja eldsflammor, säger Julia Åhlén, forskare inom datavetenskap på Högskolan i Gävle.

Dimma och brandrök kan se lika ut

Därför är det viktigt att kunna vara säker på, eller få en stark indikation på, vad som är faktisk brandrök på flygbilderna, säger Julia Åhlén. Dimma är vanligt i skogsområden och misstas ofta för brandrök. I en förstudie har hon därför tagit fram en algoritm som kan urskilja rök och dimma på flygbilder.

– Att skilja på rök och dimma är en utmaning för det mänskliga ögat. Men med hjälp av algoritmen kan man göra en bedömning automatiskt och dessutom med stora mängder bilder på kort tid vilket gör brandövervakningen snabbare och mer effektiv.

Algoritmen avgör vilken form området med rök eller dimma har. Rök expanderar på ett annat sätt i luften än dimma och bildar en mer oval form. Med i beräkningen finns också att rökmoln är mer oregelbundna i konturerna än dimmoln.

90 procent pricksäker

Algoritmen har rätt i över 90 procent av fallen, enligt Julia Åhléns förstudie. Hon vill nu fortsätta utvecklingsarbetet för att öka träffsäkerheten och samarbeta med MSB och Lantmäteriet för att få tillgång till data från fler bränder.

– Jag tror att det här är framtiden. Behovet att spana efter bränder kommer att öka och automatiserad bildbevakning med drönare skulle underlätta arbetet och göra det mer kostnadseffektivt, säger Julia Åhlén.

Vetenskaplig artikel:

Smoke and fog classification in forest monitoring using high spatial resolution images, Högskolan i Gävle.

Kontakt:

Julia Åhlén, doktor i datavetenskap vid Högskolan i Gävle
julia.ahlen@hig.se

Nyhetsbrev med aktuell forskning

Visste du att robotar som ser en i ögonen är lättare att snacka med? Missa ingen ny forskning, prenumerera på vårt nyhetsbrev!

Jag vill prenumerera