【摘 要】
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【目的】森林火灾风险图是为了提高有效巡护，优化有限防火资源的科学布局，本研究以韭山为研究对象，基于地形、人类活动、植被和气象因素数据，采用基于机器学习算法构建了林火发生预测模型，对林火防护具有一定的研究意义。【方法】提取林区的坡度、海拔、坡向、到居住点的距离、到道路的距离、地形湿度指数、归一化植被指数和温度驱动因素，评估火灾发生驱动因子，将潜在驱动因子分成地形、人类活动、植被与气象因素等4类。使用
【基金项目】
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江苏省重点研发计划（BE2021716）；
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【目的】森林火灾风险图是为了提高有效巡护，优化有限防火资源的科学布局，本研究以韭山为研究对象，基于地形、人类活动、植被和气象因素数据，采用基于机器学习算法构建了林火发生预测模型，对林火防护具有一定的研究意义。【方法】提取林区的坡度、海拔、坡向、到居住点的距离、到道路的距离、地形湿度指数、归一化植被指数和温度驱动因素，评估火灾发生驱动因子，将潜在驱动因子分成地形、人类活动、植被与气象因素等4类。使用哨兵火灾产品，提取林区内的历史火点，然后采用机器学习算法建立林火发生的预测模型。最后利用混淆矩阵评估指标和受试者工作特征曲线进行精度评价。【结果】植被、温度和到道路的距离是研究区域火灾发生的主要驱动因素。两种模型的ROC曲线表明，逻辑回归预测模型准确度为71.07%，曲线下面积值为0.7172；随机森林模型具有较好的准确性，准确度达到84.91%，曲线下面积值为0.8501。【结论】随机森林模型表现出比逻辑回归模型更好的预测能力。森林火灾风险图表明，研究区11.91% (29.36 km2)位于高、极高风险级别。森林火灾风险图可有效帮助林火防护管理者采取适当的林火预防措施，保护森林资源。
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