Tidlig oppdagelse av skogbranner er ofte avgjørende for slukningsarbeidet. En ny algoritme for bildeanalyse utviklet ved Universitetet i Gävle skiller tåke fra brannrøyk og oppdager branner raskt. – Algoritmen stemmer i over 90 prosent av tilfellene, sier Julia Åhlén, forsker i informatikk.
Etter hvert som jordens klima blir varmere og tørrere, øker risikoen for skogbranner, selv på Sveriges nordlige breddegrader.
I dag brukes brannslukningsfly som en måte å overvåke skogområder ved høy brannrisiko ved at mannskapet selv speider etter tegn til brann. Men en billigere og mer effektiv metode er å bruke droner utstyrt med kameraer.
I følge en studie fra 2021 av den svenske myndigheten for offentlig sikkerhet og beredskap (MSB), kan en rekke droner fly synkronisert og overvåke store områder. Mens brannslukking er avhengig av å være i luften til rett tid og det menneskelige øyet for å oppdage en brann, kan dronene lade seg opp automatisk og jobbe døgnet rundt. Droner brukes allerede til å overvåke skogområder, men de blir avhengige av bilder for å oppdage skogbranner.
– Når det brenner, sees røyken først, og det er ofte for sent å slukke når man kan skille flammene. Derfor er det viktig å kunne være sikker på, eller i det minste få en sterk indikasjon på, hva som er brannrøyk på flybildene, sier Julia Åhlén, forsker i informatikk ved Universitetet i Gävle.
I en forstudie har Julia Åhlén utviklet en algoritme som kan skille hva som er røyk og hva som er tåke på flybilder. Tåke er vanlig i skogkledde områder og blir ofte forvekslet med brannrøyk.
– Å skille mellom røyk og tåke er en utfordring for det menneskelige øyet. Men ved hjelp av algoritmen kan det gjøres en vurdering automatisk og også med store mengder bilder på kort tid, noe som gjør brannovervåkingen raskere og mer effektiv. Dette er det første lovende steget mot videre studier, sier Julia Åhlén.
Algoritmen bestemmer formen på området med røyk eller tåke, i en flertrinnsprosess. Røyk utvider seg i luften på en annen måte enn tåke og danner en mer oval form. Med i beregningen er også at røykskyer er mer uregelmessige i omriss enn tåkeskyer.
Nøyaktigheten er høy, algoritmen stemmer i over 90 prosent av tilfellene, ifølge Julia Åhléns forundersøkelse. Hun ønsker nå å fortsette utviklingsarbeidet for å øke treffsikkerheten enda mer, og samarbeide med MSB og Landmålingen for å få tilgang til data fra flere branner.
– Jeg tror dette er fremtiden. Behovet for å speide etter brann vil øke og automatisert bildeovervåking med droner ville lette arbeidet og gjøre det mer kostnadseffektivt, sier Julia Åhlén.
Fakta
Julia Åhlén er en del av den Svenske forskningsgruppen Geospatial informationsvetenskap. Innenfor rammen av gruppens forskning gjennomføres det et samarbeid mellom forskere innen informatikk, geografi og oppmålingsteknologi for å takle utfordringer i samfunn og industri gjennom blant annet digitalisering og bruk av romlige og geografiske metoder.
Bilde: National Archives at College Park – Still Pictures, Public domain, via Wikimedia Commons
