Mapeamento da suscetibilidade a incêndios florestais baseado em GIS no Irã: uma comparação entre função de crença evidencial e modelos de regressão logística binária

O objetivo desta pesquisa foi produzir mapas de suscetibilidade a incêndios florestais (FFSM) baseados em função de crença evidencial (EBF) e modelos de regressão logística binária (BLR) nas Florestas Minudasht, Província de Golestan, Irã. Primeiro, 151 locais de incêndios florestais foram identificados a partir de dados do Moderate-Resolution Imaging Spectero Radiometer, extensas pesquisas de campo e alguns relatórios (coletados no ano de 2010). Destes locais, 106 (70%) foram selecionados aleatoriamente como dados de treinamento e os 45 restantes (30%) foram usados para os objetivos de validação. Na etapa seguinte, 15 fatores eficazes, como grau de inclinação, aspecto da inclinação, elevação, curvatura do plano, Índice de Posição Topográfica, Índice de Umidade Topográfica, uso da terra, Índice de Vegetação por Diferença Normalizada, distância até vilarejos, distância até estradas, distância até rios, efeito do vento, textura do solo, temperatura anual e precipitação foram extraídos da base de dados espacial. Subsequentemente, FFSM foram preparados usando modelos EBF e BLR, e os resultados foram plotados no ArcGIS. Por fim, as curvas de característica operacional do receptor e a área sob as curvas (AUCs) foram construídas para fins de verificação. A validação dos resultados mostrou que a AUC para os modelos EBF e BLR são 0.8193 (81.93%) e 0.7430 (74.30%), respectivamente. De forma geral, os resultados mencionados podem ser aplicados para planejamento de uso da terra, gestão e prevenção de futuros riscos de incêndio.