【CNMO新闻】西雅图、那不勒斯虽然和东京相隔数千英里，但它们有一个共同的邻居，那就是具有毁灭性的火山。世界上大约有8亿人生活在以火山为中心的100公里范围内，这无疑会对生命和生活构成威胁。即使在偏远地区发生的火山爆发，火山的灰烬也会蔓延并影响公共卫生、农业和经济。一些火山一直会喷出熔岩，而另一些火山每隔几百甚至几千年才会喷发一次。
然而，研究人员表示，深度学习可以帮助研究人员更好地发现火山活动的迹象。研究人员使用配备有GPS或倾斜仪的地面研究站来检测火山表面的变化。但并非每个火山都可以被检测出来，因此，科学家们已转向卫星数据等遥感方法。
火山爆发
结合各自在地球科学和深度学习方面的专业知识，，研究人员正在使用神经网络来分析干涉图。这些雷达通过扫描来检测从卫星到地面标记点的距离变化，这使得它们成为一种非常好的工具，它们可以有效识别火山岩浆在火山爆发前受热和膨胀时发生的地面变形。
他们使用30000个干涉图训练了一个深度学习模型，这些干涉图覆盖了大约900个不同的活火山。他们希望缩小必须由专家进行火山活动迹象手工检查的干涉图数量，并让科学家能够研究更广泛的趋势。
研究人员正在改进这一模型以更好地区分大气变化，这些变化看起来类似于地面变形信号并且可能导致误报。在合成数据的帮助下，研究人员正在进行一项后续研究，该研究已显示出假阳性率大幅下降。现在也不需要专家检查30000个干涉图了，他们只需看50个即可。
一旦在特定火山中发现火山变形，当地科学家就可以将他们的注意力和地面监测仪器集中到该地点。根据火山的不同，地震活动和地面变形可以在火山爆发前的几个小时到几个月之间的任何一个时间点出现。对于居住在火山附近的将近10亿人来说，这种先进的监测技术，可以在火山爆发时提供更好的灾害规划和疏散警告。
