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Title: APRENDIZADO DE MÁQUINA NA MODELAGEM DE INCÊNDIOS FLORESTAIS NO ESTADO DO ESPÍRITO SANTO
metadata.dc.creator: JUVANHOL, R. S.
Keywords: Florestas - Proteção;2;Incêndios florestais;3;Inteligê
Issue Date: 19-Dec-2017
Publisher: Universidade Federal do Espírito Santo
Citation: JUVANHOL, R. S., APRENDIZADO DE MÁQUINA NA MODELAGEM DE INCÊNDIOS FLORESTAIS NO ESTADO DO ESPÍRITO SANTO
Abstract: O principal problema encontrado quando da aplicação de técnicas de sistemas de informações geográficas e sensoriamento remoto para a predição de incêndios florestais é a necessidade de integrar diferentes fontes de dados. Os métodos aplicados, geralmente são baseados em técnicas de regressão ou em coeficientes que dependem de conhecimentos dos especialistas. Esta pesquisa objetivou testar a capacidade da árvore de classificação e regressão (CART) em avaliar o risco de incêndios florestais no estado do Espírito Santo. A análise CART é uma técnica estatística não paramétrica que gera regras de decisão na forma de uma árvore binária, para um processo de classificação ou de regressão. O produto MCD45A1 de área de queima, relativo a um período de 16 anos (2000-2015), foi utilizado para, a partir dos pontos centrais da célula de grade, obter um mapa de ocorrência de incêndio por meio de uma abordagem de densidade Kernel. O mapa resultante foi então utilizado como variável de entrada para a análise CART com variáveis de influência de incêndios usados como preditores. Um total de 12 variáveis preditoras foram determinadas de diversas bases de dados, abrangendo aspectos ambientais, físicos e socioeconômicos. As regras induzidas pelo processo de regressão permitiram a definição de diferentes níveis de risco, expressa em 35 unidades de gestão, utilizado para a produção de um mapa de predição de fogo. De acordo com os resultados, as áreas de maiores riscos no estado são representadas pela Região Nordeste, Vale do Rio Doce e Sudeste (Costa Sul). Os resultados do processo de regressão (r=0,94 e r²=0,88), a capacidade de análise do algoritmo CART para destacar as relações hierárquicas entre as variáveis preditoras e a interpretabilidade fácil das regras de decisão, representam uma ferramenta possível para melhor abordar o problema de avaliar e representar o risco de incêndios florestais. Palavras-chave: Estatística não paramétrica, Densidade Kernel, Algoritmo CART, Regras de decisão, Mapa de predição do fogo.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/6945
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