摘要: 预测火灾的可能性和强度不仅对工业和安全性很重要，对更好地理解气候变化也是至关重要的。在这方面，卫星系统可以观察正在发生的火灾情况，它们可以利用卫星系统的监测情况，将这些信息反馈给预测火灾的工作人员。 最近，美国宇航局开发了 全球火灾天气数据库（GFWED），...
预测火灾的可能性和强度不仅对工业和安全性很重要，对更好地理解气候变化也是至关重要的。在这方面，卫星系统可以观察正在发生的火灾情况，它们可以利用卫星系统的监测情况，将这些信息反馈给预测火灾的工作人员。
最近，美国宇航局开发了 全球火灾天气数据库（GFWED），该数据库提供风、温度和湿度数据，可与 GIS 或遥感软件一起用于预测火灾可能发生的地点。它还使用了基于卫星的近实时降水测量，用于预测某一特定区域可能发生火灾的概率。该模型提供了一种火灾分数类型，显示了过去火灾事件的模式以及更可能发生火灾的区域。例如，这有可能不仅仅是地区的干燥性，也有可能是加快的风速影响。
全球火灾天气指数地图
利用机器学习来预测和绘制火灾的可能性
个别技术已采用机器学习方法，例如随机森林和遗传算法技术，这些技术着眼于不同的景观和土地利用变量，以使用中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 数据来估计火灾的可能性。在这种情况下，地形和土地覆盖被视为最重要的因素之一。在预测中国发生火灾的可能性方面，最好的评估准确率将接近 85%。
然而，在评估火灾风险时，利用人和自然因素也同样开发了其他的方法，例如，利用 MODIS 数据，使用期望最大值方法的学习算法来评估来自不同区域的一系列输入，贝叶斯网络和 GIS 用于根据历史数据评估影响火灾的不同输入区域因素。这在斯威士兰（现在称为 eSwatini）进行了实践应用，发现土地保有权和土地覆盖条件都是火灾的主要原因，该模型在预测火灾时的准确率已超过 93% 的卫星数据，并可用于训练模型，同时可以使用以前的数据来预测未来可能发生的情况。
将 Landsat 数据与火灾建模结合使用
很多项研究都应用了 Landsat 数据，该数据提供了当前甚至更长期的数据集，可以为其建立预测模型。利用火灾事件的燃烧历史，坡度、坡向和天气条件数据等，与 Landsat 植被数据结合应用，以创建确定火灾可能性的预测模型。虽然当前图像确实提供了更好的分辨率和更好的波段覆盖率，但较旧的数据也可能有助于创建长期模型或具有更深层数据集的模型，这些数据集可能更好地预测与最近事件不同的火灾变化。
了解人为因素并使用遥感和 GIS 应对火灾风险
研究表明，已尝试将 GIS、遥感和与当地专家的访谈相结合，以更好地了解火灾。在这种情况下，在某些地区（例如地中海地区）可观察到，很大比例的火灾是由人为因素引发的，通过了解地球观测技术和 GIS，以及了解与人为因素的关系，这有助于准确了解火灾发生中的人类环境风险因素。至少从 1960 年代和基于卫星的遥感早期开始，地球观测技术就被用于预测火灾，现在不同的是，全球和区域规模的模型正在开发中，并且准确性一直在提高，随着气候变化已成为火灾的真正风险之一，新技术也将陆基数据与温度、降水和其他天气因素结合起来，以开发更准确的模型。
