【摘 要】
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森林是自然界给予人类宝贵的资源,不仅能够调节气候,还能维持稳定的生态系统。但是近年来,大量山火引发森林火灾,尤其在我国云南省,山地类型占比大,森林覆盖率高,受到人为因素和天气因素等影响,森林火灾频发,森林火灾已给当地人们的生态、社会和经济造成相当大的损失,为了减少这些损失,减少森林火灾,建模和预测森林火灾的发生可以支持森林防火和管理损失,具有非常重要的现实意义。目前基于深度学习的云南省山火预测研究
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森林是自然界给予人类宝贵的资源,不仅能够调节气候,还能维持稳定的生态系统。但是近年来,大量山火引发森林火灾,尤其在我国云南省,山地类型占比大,森林覆盖率高,受到人为因素和天气因素等影响,森林火灾频发,森林火灾已给当地人们的生态、社会和经济造成相当大的损失,为了减少这些损失,减少森林火灾,建模和预测森林火灾的发生可以支持森林防火和管理损失,具有非常重要的现实意义。目前基于深度学习的云南省山火预测研究尚比较少,大多数研究者利用传统的统计分析方法和传统机器学习方法预测山火风险,本文基于云南省山火在时空上的规律性利用深度学习对山火预测进行建模,提出两种有效预测云南省山火风险的深度学习模型。（1）总结收集云南省山火影响因子,并剔除相关性高的山火影响因子以及分析山火影响因子的重要性。本文收集了山火和山火影响因子的数据来源,获取了2018-2019年云南省发生的山火数据以及距离道路的距离（Road）、距离河流距离（River）、距离村庄的距离（Village）、海拔（DEM）、坡度（Slope）、坡向（Aspect）、地表温度（LST）、归一化红外指数（NDII7）、植被归一化指数（NDVI）、降雨量（Rain）、平均相对湿度（Hum）、最高气温（Maxtem）、最低气温（Mintem）、平均气温（Avetem）、最大阵风风速（Wind）、最大阵风风向（Windasp）和土地类型（Landuse）17个山火影响因子。通过Pearson系数分析剔除了相关系数比较高的最低气温、平均气温,并利用多重共线性检验剔除后的因子之间没有共线性;其次在剔除冗余因子后用信息增益率分析剩余15个山火影响因子的重要性程度,其中对云南省山火影响最大的是降雨量,影响最小的土地类型。（2）根据不同山火影响因子对引发山火具有不同权重的规律,提出了结合通道注意力的Att ConvLSTM（Attention Convolutional Long Short-Term Memory）模型。山火在时空上具有规律性,因此本文用能够提取时空特征的ConvLSTM作为预测山火的主干网来训练山火数据集。根据不同山火影像因子对山火影响程度不同的思想提出了结合通道注意力的Att ConvLSTM模型,用False alarm rate,Specificity,Rmse,Kappa,Recall,F1,Precision,AUC（Area Under Curve）等8个指标对验证集进行验证。实验结果表明本文提出的Att ConvLSTM模型能够有效的提升预测山火的准确率,更适合山火预测;另外一方面,通过所提模型用测试集中的数据生成山火风险图,并用实际火点验证山火风险图,实验结果表明所提出的模型在能够使得更多的火点落入风险等级极高的区域中,通道注意力能够有效预测山火。（3）根据山火的时空规律提出时空级联的山火预测网络。根据3D卷积神经网络（3 Dimensional Convolution Neural Network,3DCNN）在提取时间特征能力上不及ConvLSTM,而ConvLSTM在提取空间特征不及3DCNN,提出了3DCNN和ConvLSTM时空级联山火预测网络,该网络能够同时充分提取山火在时空上的规律。本文比较了3DCNN和ConvLSTM及所提的3DCNN-ConvLSTM深度学习模型,实验表明所提出的模型在验证集中False alarm rate,Specificity,Rmse,Kappa,Precision,AUC等6个指标是最优的;另一方面,通过所提模型用测试集中的数据生成山火风险图,并用实际火点验证,实验结果表明所提出的模型在能够使得更多的火点落入风险等级极高的区域中,能够有效预测山火。
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