Signet：基于卫星与天气数据的自主野火监测系统

我使用 Go 语言开发了 Signet，这是一个旨在实现自主野火监测的系统。目前，野火监测主要依赖人工流程，包括查看卫星热成像数据、获取天气预报、分析地形和燃料状况，以及判断火情是否值得追踪。Signet 整合了 NASA 的 FIRMS 热成像数据、GOES-19 卫星图像、NWS 天气预报、LANDFIRE 燃料模型、USGS 地形数据、人口普查数据和 OpenStreetMap 等多源数据。系统的核心处理流程是确定性的，涵盖数据采集、空间索引和去重操作。在处理模糊或不确定的检测结果时，Signet 利用 Gemini 进行协调，整合 23 个工具完成天气分析、地形评估、图像处理和事件追踪。这些工具用于判断哪些检测结果值得进一步调查，应获取哪些补充信息，以及如何将碎片化信息整合为结构化的评估结果。系统还记录带有时间限制的预测结果，并与后续数据进行对比分析，以验证预测的准确性。目前，Signet 已能从原始卫星数据中识别潜在野火事件，并与官方 NIFC 报告进行比对，但误报、检测延迟和事件匹配准确性仍有待提升。