可审计次日野火蔓延预测的模块化深度学习机制
原文标题：Modular Deep Learning Mechanisms for Auditable Next-Day Wildfire Spread Prediction
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论文研究三种模块化增强用于次日活跃火预测：风与坡度条件注意力偏置、物理特征检索增强输出校正、火情条件双流门控。在Next Day Wildfire Spread基准上跨五个骨干网络评估，混合集成模型F1达0.4292。研究强调预测性能、操作可信度与计算实用性并非相互竞争的目标。
- 问题
- 次日野火预测缺乏可审计性，仅靠精度无法证明物理合理与操作可信。
- 方法
- 加入风坡条件注意力偏置、物理特征检索增强校正、火情双流门控三种模块化增强。
- 结果
- SwinUNETR三增强F1 0.4216，混合集成F1 0.4292、AUC-PR 0.3790。
- 影响
- 为高风险预测场景提供可解释、可审计的模块化设计范式，兼顾精度与可信度。
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