森林火灾风险预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：森林火灾,风险预测,环境监测,地理信息系统,机器学习,多阶段特征选择,AutoML,远程 sensing
数据概述：
本数据集用于森林火灾风险预测研究，涵盖多方面的环境因素和地理信息。数据集中的记录包括温度、湿度、风速、降雨量、植被覆盖度等关键气象和环境变量，以及地理坐标信息。这些数据来源于多个传感器和遥感技术，提供了对不同地区森林火灾风险的全面评估。
数据用途概述：
该数据集适用于森林火灾风险预测模型的开发和验证。通过多阶段特征选择和自动化机器学习（AutoML）技术，研究人员可以构建高效的预测模型，为森林保护和火灾管理提供科学依据。数据集也适合用于教育培训，帮助学习者了解森林火灾风险预测的方法和技术。此外，政策制定者可以利用数据优化森林管理策略，减少火灾风险。参考文献：苏, Y.; 赵, L.; 李, H.; 李, X.; 陈, J.; 葛, Y. 一种高效的基于多阶段特征选择和AutoML的任务实施建模框架：森林火灾风险预测案例研究. 远程感测. 2024, 16, 3190. https://doi.org/10.3390/rs16173190
