By this author

Forest Fire Risk Assessment and Mapping Using Remote Sensing and GIS Techniques: A Case Study in Nghe An Province, Vietnam

Issue number 1 from 01.01.2024

В работе представлены результаты моделирования риска возникновения лесных пожаров на западе провинции Нгеан (северо-центральная часть Вьетнама), полученные на основе данных дистанционного зондирования и ГИС. С помощью методов машинного обучения: случайного леса (Random Forest), опорных векторов (Support Vector Machine), деревьев классификации и регрессии (Classification and Regression Trees) были построены модели возникновения лесных пожаров. В моделях учитывались девять основных факторов, определяющих вероятность возникновения лесных пожаров, среди них: количество фитомассы растительного покрова, поверхностная эвапотранспирация, высота местности над уровнем моря, наклон и экспозиция склона, скорость ветра, температура земной поверхности, среднемесячное количество осадков, плотность населения на территории. Различные значения параметров в алгоритмах машинного обучения были исследованы для выбора модели, наиболее точно предсказывающей возникновение лесных пожаров. Установлено, что метод случайного леса со значением параметра “количество деревьев решений”, равным 100, имеет наибольшую точность прогнозирования риска лесных пожаров на исследуемой территории.

65 0