Classificazione della Densità del Fumo degli Incendi tramite Deep Learning Evidenziale

Esiste un nuovo modello probabilistico che classifica la densità del fumo degli incendi catturata in immagini satellitari in tre livelli: Leggero, Moderato e Intenso. Distingue diversi tipi di incertezza in un unico passaggio. Questo modello utilizza un backbone EfficientNet-B3 pre-addestrato abbinato a un modulo CBAM e ha una testa di deep learning evidenziale che stima i parametri di concentrazione di Dirichlet senza necessità di campionamento Monte Carlo. Testato su 16.298 patch satellitari del dataset Wildfire Detection, ha ottenuto un impressionante 93,8% di accuratezza ponderata (91,1% non ponderata). Questo approccio fornisce misure di confidenza affidabili per valutare l'intensità del fumo, essenziali per le risposte di emergenza, le valutazioni della qualità dell'aria e la gestione dei rischi per la salute.