基于AI驱动的澳大利亚野火智慧分析
机器学习
2026-01-13 v1 计算机与社会
摘要
野火是澳大利亚最具破坏性的自然灾害之一，造成显著的生态、经济和社会损失。准确预测野火强度因此至关重要，以有效的灾害准备和响应。本研究考察了时空环境数据预测识别澳大利亚高风险野火区域的能力。我们整合了来自NASA FIRMS的历史火灾事件、来自Meteostat的每日气象观测数据，以及来自Google Earth Engine的植被指数（如归一化植被指数NDVI），数据覆盖2015-2023年。通过空间和时间连接数据，我们评估了多种机器学习模型，包括随机森林、XGBoost、LightGBM、多层感知机（MLP）以及集成分类器。在区分“低”和“高”火险的二元分类框架下，集成方法达到了87%的准确率。结果表明，结合多源环境特征与先进机器学习技术可产生可靠的野火强度预测，支持更明智和及时的灾害管理。
引用
@article{arxiv.2601.06105,
title = {Australian Bushfire Intelligence with AI-Driven Environmental Analytics},
author = {Tanvi Jois and Hussain Ahmad and Fatima Noor and Faheem Ullah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.06105},
year = {2026}
}