一項突破性的研究表明，人工智能技術模仿人腦功能，在自動檢測野火方面展現出了巨大潛力，這將極大提升應對野火災害的效率。這項研究的成果已被《國際遙感雜志》發表，并引起了廣泛關注。

研究團隊構建了一個名為“人工神經網絡”的模型，該模型結合了衛星成像技術和深度學習算法。為了訓練這個模型，研究團隊使用了包含有野火和無野火圖像的亞馬遜雨林數據集。結果顯示，該模型在檢測野火方面的準確率高達93%。

辛蒂亞·埃萊特里奧教授，來自巴西馬瑙斯亞馬遜聯邦大學，是該研究的主要作者。她表示：“檢測并應對野火對于保護脆弱的生態系統至關重要，亞馬遜地區的未來取決于我們的迅速行動。我們的研究成果不僅有助于改善亞馬遜雨林中的野火檢測，還能為全球其他地區的野火管理工作提供重要支持。”

亞馬遜地區近年來野火事件頻發，2023年共記錄了98,639起野火，占巴西生物群落野火總數的51.94%。雖然現有的監測系統提供接近實時的數據，但其分辨率有限，特別是在偏遠地區或小規模火災中難以捕捉到細節。

為了克服這一挑戰，研究團隊采用了名為“卷積神經網絡”（CNN）的人工神經網絡技術。CNN是一種模仿人腦神經網絡的機器學習算法，通過互聯節點處理數據，并且隨著數據量的增加，性能會不斷提升。研究團隊利用來自Landsat 8和9號衛星的圖像對CNN進行了訓練，這些衛星配備了關鍵的傳感器，能夠檢測植被和地表溫度的變化。

在訓練過程中，CNN使用了200張包含野火的圖像和相同數量的無野火圖像。盡管樣本數量有限，但CNN在訓練階段已經展現出了93%的高準確率。為了測試CNN的泛化能力，研究人員使用了40張未包含在訓練數據集中的圖像。測試結果表明，該模型正確分類了24張有野火圖像中的23張，以及16張無野火圖像中的全部圖像。

卡洛斯·門德斯教授，該研究的共同作者，強調了CNN模型作為現有監測系統重要補充的潛力。他表示：“通過將現有傳感器的廣泛時間覆蓋與CNN模型的空間精度相結合，我們可以在關鍵環境保護區域顯著提升野火監測能力。該模型有望為相關當局提供更先進、更本地化的野火檢測方法，成為廣泛使用的衛星遙感系統的有力補充。”