Spatiotemporal Wildfire Prediction and Reinforcement Learning for Helitack Suppression
作者: Shaurya Mathur, Shreyas Bellary Manjunath, Nitin Kulkarni, Alina Vereshchaka
分类: cs.LG
发布日期: 2026-01-20
备注: 6 pages, 5 figures (two of them in tables), Conference: IEEE International Conference on Machine Learning and Applications 2025 (ICMLA 2025): https://www.icmla-conference.org/icmla25/
💡 一句话要点
FireCastRL：结合时空预测与强化学习的野火主动抑制框架
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 野火预测 时空预测 强化学习 主动抑制 深度学习 灾害管理 应急响应
📋 核心要点
- 传统野火管理滞后，仅在火灾发生后响应，无法有效降低损失。
- FireCastRL框架结合深度时空预测与强化学习，实现野火的早期预测和主动抑制。
- 该框架通过模拟环境进行强化学习训练，并生成威胁评估报告辅助资源分配。
📝 摘要（中文）
野火的频率和强度日益增长，对生态系统和社区造成破坏，同时每年给美国带来数十亿美元的抑制成本和经济损失。传统的野火管理主要采取被动方式，仅在探测到火灾后才采取行动。我们提出了FireCastRL，一个主动的人工智能（AI）框架，它结合了野火预测和智能抑制策略。我们的框架首先使用深度时空模型来预测野火的发生。对于高风险预测，我们部署一个预训练的强化学习（RL）智能体，在物理信息驱动的3D模拟中，使用直升机灭火队执行实时抑制战术。该框架生成威胁评估报告，以帮助应急响应人员优化资源分配和规划。此外，我们公开发布了一个大规模时空数据集，其中包含950万个环境变量样本，用于野火预测。我们的工作展示了深度学习和强化学习如何结合起来，以支持预测和战术性野火响应。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决野火管理中被动响应的局限性。现有方法主要依赖于火灾发生后的扑救，无法有效降低野火造成的损失。痛点在于缺乏对野火发生概率的提前预测以及针对性抑制策略的优化。
核心思路：论文的核心思路是利用深度学习进行野火发生概率的时空预测，并结合强化学习训练智能体，在预测高风险区域提前部署抑制策略。通过主动干预，降低野火蔓延的风险。
技术框架：FireCastRL框架包含两个主要模块：1) 基于深度时空模型的野火预测模块，用于预测野火发生的概率；2) 基于强化学习的抑制策略模块，用于在预测的高风险区域部署直升机灭火队进行主动抑制。框架首先使用历史数据训练时空预测模型，然后利用该模型预测未来一段时间内野火发生的概率。对于高风险区域，框架部署预训练的强化学习智能体，在3D物理模拟环境中执行抑制策略。最后，框架生成威胁评估报告，为应急响应人员提供决策支持。
关键创新：该论文的关键创新在于将深度时空预测与强化学习相结合，实现野火的主动抑制。与传统的被动响应方法相比，该方法能够提前预测野火发生的风险，并采取针对性的抑制策略，从而降低野火造成的损失。此外，论文还公开发布了一个大规模时空数据集，为野火预测研究提供了宝贵的数据资源。
关键设计：时空预测模型使用了深度学习方法，具体模型结构未知。强化学习智能体在物理信息驱动的3D模拟环境中进行训练，模拟环境考虑了地形、植被、风向等因素。奖励函数的设计目标是最大化抑制效果，同时最小化抑制成本。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文公开发布了一个包含950万个样本的大规模时空数据集，为野火预测研究提供了重要资源。通过结合深度学习和强化学习，该框架能够实现野火的主动抑制，但具体的性能数据和提升幅度未知。论文展示了AI技术在野火管理领域的应用潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于野火风险评估、资源调度优化和应急响应决策支持。通过提前预测野火发生的概率，并制定针对性的抑制策略，可以有效降低野火造成的经济损失和环境破坏。该框架还可用于训练应急响应人员，提高其应对野火的能力。
📄 摘要（原文）
Wildfires are growing in frequency and intensity, devastating ecosystems and communities while causing billions of dollars in suppression costs and economic damage annually in the U.S. Traditional wildfire management is mostly reactive, addressing fires only after they are detected. We introduce \textit{FireCastRL}, a proactive artificial intelligence (AI) framework that combines wildfire forecasting with intelligent suppression strategies. Our framework first uses a deep spatiotemporal model to predict wildfire ignition. For high-risk predictions, we deploy a pre-trained reinforcement learning (RL) agent to execute real-time suppression tactics with helitack units inside a physics-informed 3D simulation. The framework generates a threat assessment report to help emergency responders optimize resource allocation and planning. In addition, we are publicly releasing a large-scale, spatiotemporal dataset containing $\mathbf{9.5}$ million samples of environmental variables for wildfire prediction. Our work demonstrates how deep learning and RL can be combined to support both forecasting and tactical wildfire response. More details can be found at https://sites.google.com/view/firecastrl.