简介
澳大利亚野火 - 一种机器学习方法监测森林火灾
澳大利亚野火的探索性分析与谷歌地球引擎中的野火建模的机器学习方法
免费的遥感数据允许分析这一灾难，因此本研究调查了基于地球观测的澳大利亚野火数据，以揭示一般见解。在过去几年中，机器学习（ML）在许多领域证明了其成功，因为它能够从隐藏的关系中学习。
在本研究中，整体目标是创建一个自动化的过程，以在大陆级别上创建火灾训练数据集，并为机器学习算法提供高效的计算开销。这些火灾发生地点和无火灾发生地点的结果与15个火灾因果因素一起进行映射。
训练数据集应用于不同的机器学习算法，如随机森林（RF）、朴素贝叶斯和分类与回归树（CART）。
所有机器学习方法使用70%的野火数据集进行训练，并使用剩余的30%数据集进行测试。表现最佳的机器学习算法RF模型通过基于机器学习方法的变量重要性分析帮助识别驱动因素。通常，该模型可以从训练数据集中学习某些属性以进行预测。因此，本研究的结果揭示了澳大利亚的火灾发生概率，并识别了驱动因素及其对火灾发生的动态影响。通过考虑本研究中识别的因素，可以在易发火灾的地区实施改进的预防措施，以降低澳大利亚的火灾风险。