MFiSP: A Multimodal Fire Spread Prediction Framework

📄 arXiv: 2510.23934v1 📥 PDF

作者: Alec Sathiyamoorthy, Wenhao Zhou, Xiangmin Zhou, Xiaodong Li, Iqbal Gondal

分类: cs.CY, cs.AI, cs.ET

发布日期: 2025-10-27

💡 一句话要点

提出MFiSP多模态火灾蔓延预测框架，融合社交媒体与遥感数据提升预测精度。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 火灾蔓延预测 多模态融合 遥感数据 社交媒体数据 动态燃料图 野火灾害 应急响应

📋 核心要点

  1. 传统火灾预测依赖人工分析和静态数据，难以应对火灾蔓延的动态变化，预测精度受限。
  2. MFiSP框架融合社交媒体和遥感数据，动态调整燃料图，使预测与实际蔓延速度对齐。
  3. 通过合成火灾场景评估，MFiSP在火灾蔓延预测方面优于传统方法，提升了预测精度。

📝 摘要（中文）

2019-2020年澳大利亚黑色夏季森林大火摧毁了1900万公顷土地，烧毁了3000所房屋，持续了七个月，表明野火威胁日益严重，迫切需要更好的预测以实现有效的响应。传统的火灾建模依赖于火灾行为分析师（FBAn）的手动解释和静态环境数据，这通常导致不准确和操作限制。新兴的数据源，如NASA的FIRMS卫星图像和志愿地理信息，通过实现动态火灾蔓延预测，提供了潜在的改进。本研究提出了一个多模态火灾蔓延预测框架（MFiSP），该框架集成了社交媒体数据和遥感观测，以提高预测准确性。通过调整同化周期之间的燃料图操作策略，该框架动态调整火灾行为预测，使其与观察到的蔓延速度对齐。我们使用跨多个场景的合成生成的火灾事件多边形来评估MFiSP的有效性，分析对预测范围的个体和组合影响。结果表明，我们集成了多模态数据的MFiSP可以改进火灾蔓延预测，超越依赖于FBAn专业知识和静态输入的传统方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统火灾蔓延预测方法依赖人工分析和静态环境数据，导致预测精度不足的问题。现有方法难以有效利用新兴的动态数据源，如卫星图像和社交媒体信息，无法及时反映火灾蔓延的实际情况。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多模态火灾蔓延预测框架，通过融合社交媒体数据和遥感观测数据，动态调整火灾行为预测，使其与实际观察到的蔓延速度对齐。这种方法旨在克服传统方法对静态数据的依赖，提高预测的准确性和实时性。

技术框架：MFiSP框架主要包含以下几个阶段：数据采集与预处理（收集社交媒体数据和遥感数据，进行清洗和格式化），燃料图操作（根据观测到的火灾蔓延情况，动态调整燃料图），火灾蔓延预测（利用调整后的燃料图进行火灾蔓延预测），以及结果评估（使用合成火灾事件多边形评估预测结果的准确性）。框架通过在同化周期之间调整燃料图，实现动态预测。

关键创新：MFiSP的关键创新在于其多模态数据融合和动态燃料图调整策略。传统方法主要依赖静态数据和人工分析，而MFiSP能够有效利用动态的社交媒体和遥感数据，并根据这些数据实时调整燃料图，从而更准确地反映火灾蔓延的实际情况。

关键设计：论文中提到“燃料图操作策略”，但没有给出具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。燃料图操作的具体算法、社交媒体数据和遥感数据的融合方式、以及火灾蔓延预测模型的选择等细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文使用合成生成的火灾事件多边形进行评估，结果表明MFiSP框架在火灾蔓延预测方面优于依赖FBAn专家知识和静态输入的传统方法。虽然论文没有提供具体的性能数据和提升幅度，但强调了多模态数据融合和动态燃料图调整的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于野火灾害的早期预警和应急响应。通过更准确的火灾蔓延预测，可以帮助消防部门更有效地部署资源，疏散居民，减少生命和财产损失。未来，该框架可以扩展到其他类型的自然灾害预测，例如洪水和地震。

📄 摘要（原文）

The 2019-2020 Black Summer bushfires in Australia devastated 19 million hectares, destroyed 3,000 homes, and lasted seven months, demonstrating the escalating scale and urgency of wildfire threats requiring better forecasting for effective response. Traditional fire modeling relies on manual interpretation by Fire Behaviour Analysts (FBAns) and static environmental data, often leading to inaccuracies and operational limitations. Emerging data sources, such as NASA's FIRMS satellite imagery and Volunteered Geographic Information, offer potential improvements by enabling dynamic fire spread prediction. This study proposes a Multimodal Fire Spread Prediction Framework (MFiSP) that integrates social media data and remote sensing observations to enhance forecast accuracy. By adapting fuel map manipulation strategies between assimilation cycles, the framework dynamically adjusts fire behavior predictions to align with the observed rate of spread. We evaluate the efficacy of MFiSP using synthetically generated fire event polygons across multiple scenarios, analyzing individual and combined impacts on forecast perimeters. Results suggest that our MFiSP integrating multimodal data can improve fire spread prediction beyond conventional methods reliant on FBAn expertise and static inputs.