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Modelagem de risco de incêndio utilizando redes neurais artificiais
Por:
Universidade Federal de Minas Gerais
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Universidade Federal de Minas Gerais
Universidade Federal de Minas Gerais
Publicado en:
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Resumen:
Portugués
Incêndios florestais causam muitas alterações no clima e no meio ambiente, sendo uma das grandes preocupações relacionadas ao meio ambiente, sua prevenção e controle. Assim, para auxiliar no planejamento de atividades para sua prevenção, o cálculo do risco de incêndios se faz uma importante ferramenta, determinando a probabilidade das ocorrências destes em determinado local. Este trabalho tem como objetivo fazer o mapeamento das regiões de risco de incêndio no Município de Belo Horizonte. A modelagem proposta será realizada através de Redes Neurais Artificiais (RNA) com treinamento supervisionado. Espera-se obter uma rede neural para fazer a previsão de áreas propícias aos incêndios, apresentando as variáveis de entrada de qualquer período que se deseja determinar. Esta estimativa dará o delineamento de áreas prioritárias através de mapas que auxiliarão em atividades de prevenção e alocação de equipes brigadistas, buscando minimizar possíveis danos causados pelos incêndios. O que se concluiu foi que usar RNA para prever áreas de risco de fogo é uma metodologia que obtêm boas respostas, mas é necessário se ter cuidado na escolha das variáveis de entrada. Nesse estudo a rede pode encontrar muito bem os pontos de incêndio, mas não reconheceu com muito acurácia áreas de baixo risco
Disciplinas:
Ciencias ambientales - Ciencias e Investigación
Descriptores:
MEDIO AMBIENTE NATURAL - PREVENCIÓN DE INCENDIOS - CAMBIO CLIMÁTICO - GESTIÓN DE RIESGOS - MODELADO DE DATOS - INCENDIO FORESTAL
Cómo citar este trabajo:
Fernandes, Luiza C.; Cintra, Rosangela S. C; Nero, Marcelo A.; Temba, Plínio C..
(2018).
Modelagem de risco de incêndio utilizando redes neurais artificiais.
Ponencia
Mendoza, .
Dirección URL del informe: /12733.
Fecha de consulta del artículo: 04/09/24.
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