森林火灾预测数据集ForestFirePredictionDataset-abelnshimiye
数据来源：互联网公开数据
标签：森林火灾, 遥感数据, 气候数据, 机器学习, 时序预测, 地理信息系统, 气候模型, 灾害管理
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的森林火灾相关数据，旨在用于预测森林火灾发生概率与过火面积。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了特定时间段内的森林火灾情况，具体时间范围由数据集提供。
地理范围：数据覆盖了特定区域的森林火灾情况，地理范围由数据集提供，包含经纬度信息。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，涵盖了火灾发生相关的多种因素，主要包括：
ID: 区域和日期的唯一标识符。
area: 区域编号。
date: 数据聚合的日期。
lat, lon: 区域中心的纬度和经度。
burn_area: 区域烧毁面积的百分比。
climate_aet, climate_def, climate_pdsi, climate_pet, climate_pr, climate_ro, climate_soil, climate_srad, climate_swe, climate_tmmn, climate_tmmx, climate_vap, climate_vpd, climate_vs: 气候相关指标。
elevation: 海拔高度。
landcover_0-8: 土地覆盖类型。
population_density: 人口密度。
precipitation: 降水量。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、SampleSubmission.csv（提交样例）和VariableDefinitionsHotspot.csv（变量定义）四个文件，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的森林火灾监测和气象数据，已进行标准化处理。该数据集适合用于森林火灾预测、风险评估和灾害管理等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于气候变化、森林生态、遥感技术等领域的学术研究，如火灾发生机理分析、火灾风险评估模型构建等。
行业应用：为林业部门、保险公司、应急管理部门提供数据支持，尤其在火灾预警、灾害损失评估、森林资源管理等方面。
决策支持：支持相关部门制定森林防火策略、优化资源配置和提升应急响应效率。
教育和培训：作为环境科学、地理信息系统、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解森林火灾成因与预测方法。
此数据集特别适合用于探索气候因素、土地覆盖类型等与森林火灾发生之间的关系，帮助用户构建预测模型、提高火灾预警的准确性，从而实现对森林资源的有效保护和管理。
