Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 3. С. 77-87
О модели прогнозирования вероятности возникновения природного пожара на основе данных дистанционного зондирования Земли
Е.В. Иванов
1 , А.В. Рыбаков
1 , А.В. Дмитриев
1 , Э.К. Фукс
1 1 Академия гражданской защиты МЧС России, Химки, Московская обл., Россия
Одобрена к печати: 15.06.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-3-77-87
Приводится описание основных этапов построения модели прогнозирования вероятности возникновения природного пожара на данных дистанционного зондирования Земли. Обосновывается выбор факторов, которые влияют на точность прогноза, приводится их классификация. С учётом выявленных факторов предложена математическая постановка задачи оценки вероятности возникновения природного пожара в условиях специфики локализованного участка местности, для которого осуществляется прогноз. Проведено сравнение основных используемых в настоящее время методов прогнозирования, выбран наилучший с точки зрения точности и достоверности получаемых результатов. На основе сформулированной постановки задачи прогнозирования вероятности возникновения природных пожаров и предложенного метода её решения построена математическая модель оценки вероятности прогнозирования природных пожаров, основанная на применении методов анализа больших данных. В частности, для разработки статистической модели использовалась библиотека машинного обучения CatBoost, реализующая алгоритмы градиентного бустинга на деревьях решений. В качестве примера реализации предлагаемой модели, базирующейся на основе данных дистанционного зондирования Земли, была рассмотрена территория Красноярского края. Для представленного участка была определена значимость вкладов факторов, влияющих на вероятность возникновения природного пожара, точность построенной модели предсказания термоточек составила 77 %.
Ключевые слова: статистическая модель, модель прогнозирования, природные пожары, термоточка, вероятность возникновения природного пожара, дистанционное зондирование, большие данные
Полный текстСписок литературы:
- Барановский Н. В., Кузнецов Г. В. Разработка модуля прогноза лесных пожаров от грозовой активности // Горный информационно-аналит. бюл. 2009. С. 83–86.
- Безвесильная А. А., Смирнов Б. П., Литвин А. А. Постановка научной задачи обоснования оптимального варианта автоматизации процесса обработки данных в интересах поддержки принятия решений в чрезвычайной ситуации // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. 2018. № 4(39). С. 87–96.
- Белоусов Р. Л., Араштаев А. И., Вологдин В. А., Трофлянин В. В. Анализ факторов природной пожарной опасности лесной территории Республики Татарстан // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. 2018. № 1(36). С. 69–81.
- Гришин А. М., Фильков А. И. Прогноз возникновения и распространения лесных пожаров. Кемерово: Практика, 2005. 202 с.
- Соколова Г. В., Коган Р. М., Глаголев В. А. Пожарная опасность территории Среднего Приамурья: оценка, прогноз, параметры мониторинга. Хабаровск: ДВО РАН, 2009. 265 с.
- Трегубов П. С., Савенков П. А., Небродова И. Н. Модификация алгоритма DBSCAN: Алгоритм WRAPDBSCAN: Применение алгоритма WRAPDBSCAN в задаче детектирования аномальных геолокаций // Изв. Тульского гос. ун-та. Техн. науки. 2021. Вып. 2. С. 62–69. DOI: 10.24412/2071-6168-2021-2-62-69.
- Шинкаренко С. С., Берденгалиева А. Н. Анализ многолетней динамики степных пожаров в Волгоградской области // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 2. С. 98–110. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-2-98-110.
- Davies D., Kevin M., Helen C., Kathryn R., Beaumont B., Masuoka Ed., Vollmer B., Theobald M., Durbin P., Michael K., Boller R., Schmaltz J., Horrocks K., Ilavajhala S., Ullah A., Teague M., Thompson C., Bingham A. The use of NASA LANCE imagery and data for Near real-time applications // IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. 2012. P. 5308–5310. DOI: 10.1109/IGARSS.2012.6352410.
- Glenn K. R., Jordan A., Wesley E. NOMADS: A Climate and Weather Model Archive at the National Oceanic and Atmospheric Administration // American Meteorological Society. 2006. P. 327–341. DOI: 10.1175/BAMS-87-3-327.