人工智能-机器学习-基于半监督机器学习方法的火灾风险遥感评估研究.pdf

【人工智能-机器学习在火灾风险遥感评估中的应用】 火灾风险评估是预防和管理火灾灾害的关键环节，尤其在中国这样的火灾多发国家。遥感技术利用卫星或飞机上的传感器收集的数据，能够提供大范围、高精度的火情信息，对火灾的发生、发展和后果进行实时监测。近年来，结合人工智能和机器学习方法，科学家们进一步提升了火灾风险评估的精确性和效率。 在机器学习领域，半监督学习是一种特别的方法，它能在仅有部分标记数据（如正例，即已知的火灾事件）和大量未标记数据的情况下进行学习。这对于火灾风险评估来说尤其有价值，因为全面收集所有火情数据往往难以实现，而半监督学习能够充分利用这些不完整的数据集，构建出更准确的模型。 文章中提到的研究重点探讨了影响中国南部火灾风险的关键气候和环境参数，如降水量（PPT）、蒸散发（ET）和潜在蒸散发（pET）。通过网格相关分析，研究发现这些参数在季节性尺度上与火灾风险存在相关性，特别是在冬季和春季，这两个火灾高发季节。潜在蒸散发和ET/pET比例被发现在火灾活动中的关联性最强，而水分平衡和降水量等参数则主要影响冬季的火灾风险。 在应用半监督机器学习方法时，研究聚焦于中国东南部地区的常绿阔叶林、混合林和多树草地三种不同地类。通过对比，发现模型在混合林区域的评估准确性更高。这表明，根据不同地表覆盖类型定制模型可以提高火灾风险评估的精确性。 未来的研究方向可能包括开发适用于多类地物的统一火灾风险评价模型，以及探索更多与火灾活动高度相关的气候和环境特征以提升模型的预测能力。半监督机器学习，如支持向量机（SVM）和PU学习，为火灾风险评估提供了新的工具，但仍然需要进一步优化以提高精度和泛化能力。 人工智能和机器学习技术在火灾风险遥感评估中的应用展示了强大的潜力，能够帮助科学家和决策者更好地理解和预测火灾风险，从而制定更有效的防灾减灾策略。这一领域的研究将继续深化，有望在未来为火灾风险管理提供更加智能和精确的支持。