山火事の広がりを予測することは、土地管理や災害対策にとって極めて重要です。この目的のために、私たちは「Next Day Wildfire Spread（翌日の山火事広がり）」と題する、歴史的な山火事に関するキュレーションされた大規模な多変量データセットを提示します。このデータセットは、アメリカ合衆国全体で約10年にわたるリモートセンシングデータを集約しています。既存の地球観測衛星に基づく火災データセットとは異なり、当社のデータセットでは2次元の火災データに地形、植生、気象、乾燥指数、人口密度などの複数の説明変数を組み合わせ、2次元領域に合わせて提供することで、機械学習向けの豊富な特徴を持つデータセットとなっています。このデータセットの有用性を示すために、私たちは空間情報を活用して山火事の広がりを予測するニューラルネットワークを実装しました。また、ニューラルネットワークの性能を他の機械学習モデルであるロジスティック回帰とランダムフォレストと比較しました。本データセットは、リモートセンシングデータに基づく1日先読みの山火事伝播モデル開発におけるベンチマークとして利用することができます。