Modelagem de risco de incêndios florestais: uma visão geral

dc.creatorLuiza Cintra Fernandes
dc.creatorMarcelo Antonio Nero
dc.creatorPlínio da Costa Temba
dc.creatorBritaldo Silveira Soares Filho
dc.date.accessioned2025-04-10T20:07:09Z
dc.date.accessioned2025-09-08T22:56:39Z
dc.date.available2025-04-10T20:07:09Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractThe fire risk assessment is important to establish the priority risk zones to have a better planning of prevention and firefighting activities. So this paper has the aim to compare different approaches to modeling the fire risk. It was discussed four approaches the Multicriteria Analysis, Fuzzy Logic, Logistic Regression, Neural Networks and Monte Alegre Formula. The neural networks have a better performance, but your execution is more complex because depends in computational knowledge, and time to test the better structure for the network. So the choose of the methodology to be use depends of the aim of the work and the time to spend in the modeling.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.issn1809-3957
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/81474
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartofSodebras
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectIncêndios florestais – Prevenção
dc.subjectModelagem de dados – Aspectos ambientais
dc.subject.otherModelagem de risco de incêndios
dc.subject.otherRevisão
dc.subject.otherMétodos
dc.titleModelagem de risco de incêndios florestais: uma visão geral
dc.title.alternativeForest fire risk modeling: a overview
dc.typeArtigo de evento
local.citation.epage84
local.citation.issue38
local.citation.spage79
local.description.resumoA avaliação do risco de incêndios é importante para estabelecer áreas prioritárias de risco e assim ter um melhor planejamento para prevenção e combate dos mesmos. Assim este artigo tem o objetivo de comparar diferentes abordagens para modelar o risco de incêndios. Foram discutidas cinco abordagens, a saber: Análise Multicritério, Lógica Fuzzy, Regressão logística, Redes Neurais e Fórmula de Monte Alegre. O método que aplica as Redes Neurais tem melhor desempenho em relação às outras, mas sua execução depende de conhecimentos computacionais e tempo para testar a melhor estrutura da rede. Então a escolha da melhor metodologia depende do objetivo do estudo e do tempo que se tempo disponível para a modelagem.
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-2124-5018
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4673-2915
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7703-946X
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentIGC - DEPARTAMENTO DE CARTOGRAFIA
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externahttp://www.sodebras.com.br/edicoes/N147.pdf

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