Застосування інструментарію геоінформаційного моделювання для інтелектуального аналізу даних пожежної небезпеки
DOI:
https://doi.org/10.20998/2413-4295.2017.07.22Ключові слова:
фактори пожежної небезпеки, дистанційне зондування Землі, програма Copernicus, геоінформаційна модель, стандартна відстань, просторова регресіяАнотація
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.
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.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Журнал публікує статті згідно з ліцензією Creative Commons Attribution International CC-BY.
