Szerző dc.contributor.author | Tao Hai | |
Szerző dc.contributor.author | Theruvil Sayed Biju | |
Szerző dc.contributor.author | Majdi Ali | |
Szerző dc.contributor.author | Zhou Jincheng | |
Szerző dc.contributor.author | Sagban Rafid | |
Szerző dc.contributor.author | Band Shahab S. | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-06-23T08:54:58Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-06-23T08:54:58Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2023 | |
Issn dc.identifier.issn | 1752-0762 | |
Issn dc.identifier.issn | 1010-6049 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/20640 | |
Kivonat dc.description.abstract | A hybrid machine learning method is proposed for wildfire susceptibility mapping. For modeling a geographical information system (GIS) database including 11 influencing factors and 262 fire locations from 2013 to 2018 is used for developing an integrated multivariate adaptive regression splines (MARS). The cat swarm optimization (CSO) algorithm tunes the parameters of the MARS in order to generate accurate susceptibility maps. From the Pearson correlation results, it is observed that land use, temperature, and slope angle have strong correlation with the fire severity. The results demonstrate that the prediction capability of the MARS-CSO model outperforms model tree, reduced error pruning tree and MARS. The resulting wildfire risk map using MARS-CSO reveals that 20% of the study areas is categorized in the very low wildfire risk class, whereas 40% is under the very high class of fire hazard. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | Wildfire susceptibility | |
Kulcsszó dc.subject | geospatial | |
Kulcsszó dc.subject | machine learning | |
Kulcsszó dc.subject | cat swarm optimization | |
Kulcsszó dc.subject | artificial intelligence | |
Kulcsszó dc.subject | natural hazard | |
Cím dc.title | An integrated GIS-based multivariate adaptive regression splines-cat swarm optimization for improving the accuracy of wildfire susceptibility mapping | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-06-22T13:11:47Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.1080/10106049.2023.2167005 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Műszaki tudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Bio-, környezet- és vegyészmérnöki tudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 33591116 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Geocarto International | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 38 | |
Füzetszám dc.identifier.journalIssueNumber | 1 | |
Terjedelem dc.format.page | 1-15 | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000922483200001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85147182880 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | GEOCAR INT | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2023 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |