beppemar/Wildfire-dataset
收藏Hugging Face2024-05-10 更新2024-06-12 收录
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资源简介：
该数据集用于评估全球野火风险，包含地形、植被和天气等遥感数据变量。数据样本来自非洲、澳大利亚、亚洲、欧洲、南美洲和美国，空间分辨率为1000米/像素。研究使用卷积神经网络（CNN）模型进行训练，结果表明该模型在与其他最先进架构的比较中取得了最优结果。
该数据集用于评估全球野火风险，包含地形、植被和天气等遥感数据变量。数据样本来自非洲、澳大利亚、亚洲、欧洲、南美洲和美国，空间分辨率为1000米/像素。研究使用卷积神经网络（CNN）模型进行训练，结果表明该模型在与其他最先进架构的比较中取得了最优结果。
提供机构：
beppemar
原始信息汇总
数据集概述
简介
该数据集用于支持一篇关于利用遥感数据进行野火风险评估的硕士论文。数据集包含用于训练机器学习模型（CNN）的遥感数据变量，如地形、植被和天气数据，旨在评估全球范围内的野火风险。
摘要
评估全球野火风险对于避免对野生动植物、经济、财产和人类造成伤害至关重要。该任务具有挑战性。数据集由遥感数据变量组成，模型能够以1000米/像素的空间分辨率评估火灾风险，并与其他最先进的架构相比达到最佳结果。数据集中的大多数变量被认为是关键的，而少数被忽略。特别关注收集跨越多种景观的数据，包括非洲、澳大利亚、亚洲、欧洲、南美洲和美国的样本。这项研究展示了部署全球野火风险评估应用的潜力。
许可
该数据集遵循Apache-2.0许可。
