Застосування інструментарію геоінформаційного моделювання для інтелектуального аналізу даних пожежної небезпеки

Viktor Putrenko, Nataliia Pashynska

Анотація


Розглянуто методологічні підходи до використання індексних показників стану вегетації на основі даних дистанційного зондування програми Copernicus в якості підґрунтя для формування індексу пожежної небезпеки на територію України. Розроблено модель обробки даних глобальних земельних сервісів Copernicus з метою отримання значень індексу пожежної небезпеки. Отримані результати моделювання було верифіковано за допомогою даних про природні пожежі з використанням методів розрахунку географічно-зваженої регресії та кореляції між геопростовими даними.


Ключові слова


фактори пожежної небезпеки; дистанційне зондування Землі; програма Copernicus; геоінформаційна модель; стандартна відстань; просторова регресія

Повний текст:

PDF

Посилання


Analitychnyi ohliad stanu tekhnohennoi ta pryrodnoi bezpeky v Ukraini za 2015 rik (2015). UkrNDITsZ. Available at: http://undicz.dsns.gov.ua/ua/Analitichniy-oglyad-stanu-tehnogennoyi-ta-prirodnoyi-bezpeki-v-Ukrayini.html.

Hawbaker, T. Radeloff, V., Syphard, A., Zhu, Z., Stewart S. Detection rates of the MODIS active fire product in the United States. Remote Sensing of Environment, 2008, 112, 2656–2664. doi: 10.1016/j.rse.2007.12.008.

Atlas of natural hazards & risks of Georgia (2013). Caucasus Environmental NGO Network. Available at: http://drm.cenn.org/index.php/en/.

Yasynskyy, F.N., Potёmkyna, O.V., Sydorov, S.H., Evseeva, A.V. Prohnozyrovanye veroyatnosty voznyknovenyya lesnуkh pozharov s pomoshch'yu neyrosetevoho alhorytma na mnohoprotsessornoy vichyslytel'noy tekhnyke. Vestnyk YHЭU, 2011, Vol. 2, 1- 4.

Oneal, C. Stuart, J., Steinberg S. Geographic analysis of natural fire rotation in the California redwood forest during the suppression era. Fire Ecology, 2006, Vol. 2, 1, 73 - 99. doi: 10.4996/fireecology.0201073.

Jovanović, R. Bjeljac, Ž., Miljković, O., Terzić, A. (2013) Spatial analysis and mapping of fire risk zones and vulnerability assessment – case study mt. Stara Planina. Prevention and Education in Natural Disasters. Available at: http://www.doiserbia. nb.rs/img/doi/0350-7599/2013/0350-75991303213J.pdf. doi: 10.2298/ ijgi1303213j.

Guo, H. Understanding global natural disasters and the role of earth observation. International Journal of Digital earth, 2010, 3, 3, 221-230. doi: 10.1080/ 17538947.2010.499662.

Cheng, T., Wang, J. Applications of spatio-temporal data mining and knowledge for forest fire. In. Proceedings of the ISPRS Technical Commission VII Mid Term Symposium, Enschede, The Netherlands, 2006, 148-153.

Cortez, P. Morais, A. Data Mining Approach to Predict Forest Fires using Meteorological Data. New trends in artificial intelligence: proceedings of the 13th Portuguese Conference on Artificial Intelligence (EPIA 2007), 2007, 512-523.

Pashynska, N.,Snytyuk,V., Putrenko,V., Musienko,A. A decision tree in a classification of fire hazard factors. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2016, Vol. 5, 10 (83), 32-37. doi:10.15587/1729-4061.2016.79868

Özbayoğlu, A. Estimation of the Burned Area in Forest Fires Using Computational Intelligence Techniques. Complex Adaptive Systems, 2012, Vol. 12, 282-287. doi: 10.1016/j.procs.2012.09.070.

Snitjuk, V. E., Bychenko, А. А. Jevoljucionnoe modelirovanie processa rasprostranenija pozhara, Proc. XIII-th Int. Conf. Knowledge-dialogue-Solution, Varna, 2007, 6, 247-254.

Copernicus Global Land Service, 2016. Available at: http://land.copernicus.eu/global/products/dmp.

Putrenko, V.,Pashynska, N. Wildfire prediction and monitoring in Ukraine on base of Copernicus Land service. Aerokosmichni sposterezhenja v interesah staloho rozvutku ta bespeky, Kyiv, 2016, 41-43.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Аналітичний огляд стану техногенної та природної безпеки в Україні за 2015 рік [Електронний ресурс] / УкрНДІЦЗ. Режим доступу: http://undicz.dsns.gov.ua/ ua/Analitichniy-oglyad-stanu-tehnogennoyi-ta-prirodnoyi-bezpeki-v-Ukrayini.html.

2. Hawbaker, T. Detection rates of the MODIS active fire product in the United States [Текст] / T. Hawbaker, V. Radeloff, A. Syphard, Z. Zhu, S. Stewart // Remote Sensing of Environment. – 2008. – Vol. 112. – P. 2656–2664. – doi: 10.1016/j.rse.2007.12.008.

3. Atlas of natural hazards & risks of Georgia [Електронний ресурс] / Caucasus Environmental NGO Network. – Режим доступу : http://drm.cenn.org/index .php/en/.

4. Ясинский, Ф. Н. Прогнозирование вероятности возникновения лесных пожаров с помощью нейросетевого алгоритма на многопроцессорной вычислительной технике [Текст] / Ф. Н. Ясинский, О. В. Потёмкина, С. Г. Сидоров, А. В. Евсеева // Вестник ИГЭУ. – 2011. – Вып. 2. – С. 1 4.

5. Oneal, C. Geographic analysis of natural fire rotation in the California redwood forest during the suppression era [Текст] / C. Oneal, J. Stuart, S. Steinberg // Fire Ecology. – 2006. – Vol. 2, Iss. 1. – Р. 73 99. – doi: 10.4996/fireecology.0201073.

6. Jovanović, R. Spatial analysis and mapping of fire risk zones and vulnerability assessment – case study mt .Stara Planina [Текст] / R. Jovanović, Ž. Bjeljac, O. Miljković, A. Terzić // Prevention and Education in Natural Disasters. – Режим доступу: http://www.doiserbia.nb.rs/img/doi/0350-599/2013/0350-75991303213J.pdf. – doi: 10.2298/ ijgi1303213j.

7. Guo, H. Understanding global natural disasters and the role of earth observation [Текст] / H. Guo // International Journal of Digital earth. – 2010. – Vol. 3, No 3. – P. 221 230. – doi: 10.1080/ 17538947.2010.499662.

8. Cheng, T. Applications of spatio-temporal data mining and knowledge for forest fire [Текст] / T. Cheng, J. Wang // In. Proceedings of the ISPRS Technical Commission VII Mid Term Symposium, Enschede, The Netherlands. – 2006. – P. 148-153.

9. Cortez, P. A Data Mining Approach to Predict Forest Fires using Meteorological Data [Текст] / P. Cortez, A. Morais // New trends in artificial intelligence: proceedings of the 13th Portuguese Conference on Artificial Intelligence (EPIA 2007). Lisboa: APPIA. – 2007. – P. 512-523.

10. Pashynska, N. A decision tree in a classification of fire hazard factors [Текст] / N. Pashynska, V. Snytyuk, V. Putrenko, A. Musienko // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2016. – Vol. 5. No 10 (83). – P. 32-37. – doi:10.15587/1729-4061.2016.79868.

11. Özbayoğlu, A. Estimation of the Burned Area in Forest Fires Using Computational Intelligence Techniques [Текст] / A. Özbayoğlu // Complex Adaptive Systems. – 2012. – Vol.

12. – P. 282-287. – doi: 10.1016/j.procs.2012.09.070. 12. Снитюк, В. Е. Эволюционное моделирование процесса распространения пожара [Текст] / В. Е. Снитюк, А. А. Быченко // Proc. XIII-th Int. Conf. Knowledge – dialogue – Solution Varna, 2007/6. – 247-254.

13. Copernicus Global Land Service [Електронний ресурс] – Режим доступу : http://land.copernicus.eu/ global/ products/dmp.

14. Putrenko, V. Wildfire prediction and monitoring in Ukraine on base of Copernicus Land service [Текст] / V. Putrenko, N. Pashynska // Аерокосмічні спостереження в інтересах сталого розвитку та безпеки. – 2016. – С. 41-43.





DOI: https://doi.org/10.20998/2413-4295.2017.07.22

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.