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지리정보시스템 분석과 인공지능 신경망 모델링을 결합하여 중앙 포르투갈 행정구역의 산불 취약성을 평가하였다. 1990년부터 2007년까지의 소실된 지역을 나타내는 산불 사건 데이터는 공식 기록에서 확인되었다. 지형, 지원 인프라, 식생 덮개, 기후, 인구 통계 및 위성 이미지 데이터를 수집, 처리하여 지리정보시스템 기법을 이용해 공간 데이터베이스에 통합하였다. 수집된 데이터에서 지형 경사와 방향, 도로 밀도, 소방 감시탑의 시야, 토지 피복, 랜드샛 정상화된 차이 식생지수, 강수량 및 인구 밀도 등 8개의 산불 관련 요소가 추출되었다. 각 요소의 클래스를 사용하여 빈도-확률적 절차로 등급이 계산되었다. 주제적 레이어(소실 지역 및 산불 관련 요소)는 발전된 인공지능 신경망 모델을 사용하여 소실 지역의 분포를 설명하는 각 요소의 상대적 가중치를 계산하기 위해 분석되었다. 훈련된 역전파 인공지능 신경망 가중치와 빈도-확률적 등급을 사용하여 산불 취약성 지수가 계산되었고, 이후 지리정보시스템에서 일반 산불 취약성 지수 지도가 구축되었다. 소실 지역은 산불 취약성 지수 지도를 평가하는 데 사용되었으며, 결과는 78%의 일치를 보였다. 이 산불 취약성 지도는 지역 규모에서 전략적 및 운영적 산불 관리 계획에 사용될 수 있다.
Dimuccio et al. (Thu,)는 이 질문을 연구하였다.