Predicción de incendios forestales mediante modelos de machine learning

Autores
Martínez Saucedo, Ana; Inchausti, Pablo Ezequiel
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La severidad de los incendios forestales ha llegado a niveles preocupantes tanto a nivel internacional como nacional. No obstante, gracias al avance de la tecnología es posible predecir su ocurrencia y magnitud a través de modelos de Machine Learning especialmente desarrollados para tal fin. En línea con diversas investigaciones realizadas en materia de predicción espaciotemporal de incendios forestales, en el presente trabajo el objetivo fue desarrollar un modelo de Machine Learning que contribuya a la prevención de incendios forestales en el Partido de Pinamar. Para ello se entrenaron diversos modelos utilizando registros de incendios históricos de la zona, alcanzando una sensibilidad del 88.4% para predecir la ocurrencia de incendios forestales a través de un árbol de decisión. Gracias al desarrollo de un pipeline de datos y el entrenamiento automatizado de modelos se sentaron las bases necesarias para posibilitar la predicción de incendios forestales en localidades vecinas.
XXIII Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
machine learning
aprendizaje supervisado
incendios forestales
medioambiente
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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