基于深度学习的森林火险预测研究
发布时间：2025-01-18 14:10
森林资源作为人类的重要资源之一,不仅为人类的生产生活提供了大量的资源,同时也维持了地球的生态平衡。但当前森林火灾频发,造成大量人员和财产损失,已经成为威胁森林资源最主要的自然灾害之一。因此,研究森林火险预测的方法,对规避森林火灾的发生和保护森林资源具有重要的现实意义。本文主要对影响森林火灾发生的驱动因子进行分析,并从森林火灾发生规律、森林火灾发生概率、森林火灾发生规模三个方面入手,利用深度学习相关算法进行建模分析,最终形成较为全面的森林火灾预测方法。本文首先介绍相关基础数据获取方式和处理方法,为后续的实验分析形成数据基础,并从时间维度、空间维度、气象分布三个角度对加拿大阿尔伯塔省森林火灾的发生规律进行分析;其次,分别制作气象因子和综合因子两种样本集,利用二项逻辑斯蒂模型和随机森林模型对两类样本集进行训练,建立森林火灾发生预测模型,通过对比分析,利用综合因子建模的随机森林预测模型准确度最高,达到91.49%;然后,本文提出融合过火面积和火灾持续时间共同作为判断森林火灾发生规模大小的指标,定义森林火灾规模指数,并利用BP神经网络算法、循环神经网络算法(RNN)以及长短时记忆网络算法(LSTM...
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.4 研究方案
1.4.1 研究目标
1.4.2 研究内容
1.4.3 研究方法
1.4.4 拟解决关键问题
1.4.5 技术路线
1.5 论文组织结构
2 研究区域概况及数据处理
2.1 研究区域概况
2.2 数据来源
2.2.1 气象数据
2.2.2 非气象数据
2.2.3 森林火灾数据
2.3 数据预处理
2.3.1 数据清洗
2.3.2 多重共线性检验
2.3.3 数据归一化
2.3.4 Kennard-Stone(K-S)算法
2.4 本章小结
3 森林火灾发生规律及分析
3.1 森林火灾时间分布规律
3.1.1 森林火灾年际变化
3.1.2 森林火灾月际变化
3.1.3 森林火灾季节变化
3.2 森林火灾空间分布规律
3.2.1 森林火灾坡度分布规律
3.2.2 森林火灾坡向分布规律
3.2.3 森林火灾海拔分布规律
3.3 森林火灾气象分布特征分析
3.3.1 森林火灾温度分布特征
3.3.2 森林火灾降水分布特征
3.3.3 森林火灾风速分布特征
3.4 本章小结
4 森林火灾发生预测模型建立与分析
4.1 常用林火预测模型的比较
4.2 二项逻辑斯蒂模型
4.2.1 二项逻辑斯蒂回归模型的定义
4.2.2 二项逻辑斯蒂回归模型的公式推导
4.2.3 二项逻辑斯蒂回归模型的参数估计
4.3 随机森林算法
4.3.1 随机森林算法的定义
4.3.2 随机森林算法的流程
4.3.3 随机森林算法数据量的设置
4.3.4 随机森林算法变量的评价
4.4 基于气象因子林火预测模型建立
4.4.1 气象因子多重共线性检验
4.4.2 二项逻辑斯蒂模型对林火的预测
4.4.3 随机森林算法模型对林火的预测
4.5 基于综合因子林火预测模型建立
4.5.1 综合林火因子多重共线性检验
4.5.2 二项逻辑斯蒂模型对林火的预测
4.5.3 随机森林算法模型对林火的预测
4.6 结果与分析
4.6.1 气象因子模型比较
4.6.2 综合因子模型比较
4.7 模型预测准确率分析
4.8 本章小结
5 森林火灾发生规模预测模型建立与评价
5.1 森林火灾发生规模预测模型建立
5.1.1 BP神经模型
5.1.2 循环神经网络模型
5.1.3 长短时记忆模型
5.1.4 模型参数设置
5.2 森林火灾发生规模计算
5.3 结果与分析
5.3.1 森林火灾发生规模等级分类
5.3.2 预测模型分析
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 研究结论
6.2 研究展望
参考文献
个人简介
第一导师简介
第二导师简介
获得成果目录
致谢
本文编号：4028713
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.4 研究方案
1.4.1 研究目标
1.4.2 研究内容
1.4.3 研究方法
1.4.4 拟解决关键问题
1.4.5 技术路线
1.5 论文组织结构
2 研究区域概况及数据处理
2.1 研究区域概况
2.2 数据来源
2.2.1 气象数据
2.2.2 非气象数据
2.2.3 森林火灾数据
2.3 数据预处理
2.3.1 数据清洗
2.3.2 多重共线性检验
2.3.3 数据归一化
2.3.4 Kennard-Stone(K-S)算法
2.4 本章小结
3 森林火灾发生规律及分析
3.1 森林火灾时间分布规律
3.1.1 森林火灾年际变化
3.1.2 森林火灾月际变化
3.1.3 森林火灾季节变化
3.2 森林火灾空间分布规律
3.2.1 森林火灾坡度分布规律
3.2.2 森林火灾坡向分布规律
3.2.3 森林火灾海拔分布规律
3.3 森林火灾气象分布特征分析
3.3.1 森林火灾温度分布特征
3.3.2 森林火灾降水分布特征
3.3.3 森林火灾风速分布特征
3.4 本章小结
4 森林火灾发生预测模型建立与分析
4.1 常用林火预测模型的比较
4.2 二项逻辑斯蒂模型
4.2.1 二项逻辑斯蒂回归模型的定义
4.2.2 二项逻辑斯蒂回归模型的公式推导
4.2.3 二项逻辑斯蒂回归模型的参数估计
4.3 随机森林算法
4.3.1 随机森林算法的定义
4.3.2 随机森林算法的流程
4.3.3 随机森林算法数据量的设置
4.3.4 随机森林算法变量的评价
4.4 基于气象因子林火预测模型建立
4.4.1 气象因子多重共线性检验
4.4.2 二项逻辑斯蒂模型对林火的预测
4.4.3 随机森林算法模型对林火的预测
4.5 基于综合因子林火预测模型建立
4.5.1 综合林火因子多重共线性检验
4.5.2 二项逻辑斯蒂模型对林火的预测
4.5.3 随机森林算法模型对林火的预测
4.6 结果与分析
4.6.1 气象因子模型比较
4.6.2 综合因子模型比较
4.7 模型预测准确率分析
4.8 本章小结
5 森林火灾发生规模预测模型建立与评价
5.1 森林火灾发生规模预测模型建立
5.1.1 BP神经模型
5.1.2 循环神经网络模型
5.1.3 长短时记忆模型
5.1.4 模型参数设置
5.2 森林火灾发生规模计算
5.3 结果与分析
5.3.1 森林火灾发生规模等级分类
5.3.2 预测模型分析
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 研究结论
6.2 研究展望
参考文献
个人简介
第一导师简介
第二导师简介
获得成果目录
致谢
本文编号：4028713
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