Uncertainty-Aware Visualization for Analyzing Heterogeneous Wildfire Detections
Uncertainty-Aware Visualization for Analyzing Heterogeneous Wildfire Detections
复制标题
用于分析异质野火检测的不确定性感知可视化
DOI：
10.1109/mcg.2019.2918158
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发表时间：
2019
影响因子：
1.8
通讯作者：
Ma, Kwan-Liu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Preston, Annie;Gomov, Maksim;Ma, Kwan-Liu
人们对使用数据科学技术来描述和预测自然灾害和极端天气事件越来越感兴趣。这种技术将从卫星探测等来源收集的真实世界中的噪声数据与强烈依赖于这些数据中的噪声、分辨率和不确定性的算法合并在一起。在这项研究中，我们提出了一种可视化方法，将多分辨率、不确定的卫星探测到的野火嵌入到直观的视觉表示中。我们使用外在的、内在的、重合的和相邻的不确定性表示法来适当地理解每个阶段的信息。为了演示我们的方法，我们使用我们的框架调整了两种不同的算法，用于表征卫星对野火的探测。
There is growing interest in using data science techniques to characterize and predict natural disasters and extreme weather events. Such techniques merge noisy data gathered in the real world, from sources such as satellite detections, with algorithms that strongly depend on the noise, resolution, and uncertainty in these data. In this study, we present a visualization approach for interpolating multiresolution, uncertain satellite detections of wildfires into intuitive visual representations. We use extrinsic, intrinsic, coincident, and adjacent uncertainty representations as appropriate for understanding the information at each stage. To demonstrate our approach, we use our framework to tune two different algorithms for characterizing satellite detections of wildfires.
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