文献综述
在荒野搜索和救援（WiSAR）的优先搜索阶段，根据地形特征、失踪者的概况、天气条件和专家搜索人员的主观判断，为可能找到失踪者的地方绘制了一张概率分布图（见Koester 2008）。
我们使用这张地图来分配资源，指导搜索，并协调救援人员。
搜索和救援资源通常是有限的，这意味着在搜索的最初几个小时内只能覆盖一小部分区域。
然而，Setnicka和Andrasko（1980）和Syrotuck（2000b）表明，随着时间的推移，失踪者的生存能力下降，有效搜索半径每小时增加约3公里。
因此，具有高概率的地区首先被搜索，希望能迅速找到失踪者。
由IC创建的概率分布图也可以被有人或无人驾驶航空器用于路径规划，从而促进有效的空中搜索。
概率分布图的质量对WiSAR的操作至关重要，它可能意味着失踪者的生死之别。
我们提出了一种贝叶斯方法来模拟失踪者的行为，以自动生成这样一个概率分布图。
然后，搜救人员可以在这个基础地图上纳入他们自己的参数，以产生最终的概率分布图。
我们认为，使用贝叶斯方法来自动生成地图 生成的地图在以下方面有好处，从而救援团队有几种选择来提高其应对能力，包括：1）增加可供搜索的救援者人数；2）提高现有救援队伍的的探测概率（POD），即在目标存在的情况下探测到目标的可能性；或3）改进地理区域概（POA，即在搜索区域内的一个子区域内进行搜索的可能性）的分配，缩小搜索区域的面积（Cooper、Frost, Robe，2003）。
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