Forest fire detection by statistical analysis of rare events from thermical infrared images

Le canal IRT (InfraRouge Thermique) contient des longueurs d'onde particulierement sensibles a l'emission de chaleur. Les feux de foret peuvent alors etre caracterises par des pics d'intensite sur des images IRT. Nous proposons une methode automatique de detection des feux de foret par imagerie satellitaire fondee sur la theorie des champs aleatoires. Pour ce faire, nous cherchons a modeliser dans un premier temps l'image par une realisation d'un champ gaussien. Les zones de feux, minoritaires et de fortes intensites sont considerees comme des elements etrangers a ce champ : ce sont des evenements rares. Ensuite, par une analyse statistique, nous determinons un jeu de probabilites definissant, pour une zone donnee de l'image, un degre d'appartenance au champ gaussien, et par complementarite aux zones potentiellement en feux.

[1]  Ying Li,et al.  A hybrid contextual approach to wildland fire detection using multispectral imagery , 2005, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.

[2]  Alan C. Evans,et al.  A Three-Dimensional Statistical Analysis for CBF Activation Studies in Human Brain , 1992, Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism.

[3]  Karl J. Friston,et al.  Combining Spatial Extent and Peak Intensity to Test for Activations in Functional Imaging , 1997, NeuroImage.