Wildfire-Detektion auf Satelliten: 450M VLM ohne Bodenkommunikation
Der Beitrag stellt ein vollständiges Wildfire-Detektions-System vor, das die klassische Satellitenarchitektur umkehrt: Statt hochauflösende Multispektral-Bilder von Sentinel-2 zur Bodenstation zu übertragen, wird das KI-Modell direkt im Orbit ausgeführt. Das Projekt nutzt LFM2.5-VL mit 450M Parametern – klein genug für Bordrechner, groß genug für aussagekräftige Analysen. Die Besonderheit liegt in der Signalauswahl: Das System kombiniert RGB-Kanäle (B4-B3-B2) mit Shortwave-Infrared-Daten (B12-B8-B4), um Vegetationsstress zu erfassen, der eigentliche Feuer-Treibstoff. Das VLM liefert strukturierte Risk-Profile statt Rohdaten. Die Implementierung nutzt Docker-Simulation (SimSat), lädt Sentinel-2-Bilder aus AWS Element84-Katalog, führt Inferenzen lokal durch llama-server aus und persistiert Ergebnisse in SQLite. Ein Streamlit-Dashboard visualisiert Vorhersagen über 22 fire-anfällige Regionen (Attica, Angeles National Forest, Borneo etc.). Der Entwickler plant Feinabstimmung, da ein Out-of-the-Box-450M-VLM nicht auf Opus-Niveau arbeitet und gezieltes Labeling/Training erfordert.
- LFM2.5-VL-450M läuft via llama-server lokal; Sentinel-2-Daten aus AWS Element84 STAC-Katalog
- Bandbreitenoptimierung: Nur JSON-Risk-Profile statt Multispektral-Bildmatrizen per Orbit downlinken
- SWIR-Spektralbänder entscheidend für Vegetations-Feuchte-Stress-Erkennung als Waldbrands-Indikator
- Feinabstimmung nötig: Out-of-the-Box-Modell braucht Labeled Data und zusätzliches Training zur Qualitätsverbesserung
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