In dieser Studie wurde eine Reihe von Methoden zur Vorhersage von Waldbränden untersucht, darunter Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben. Für die Klassifizierungsaufgabe, bei der es darum ging, sicheres von unsicherem Brandverhalten zu unterscheiden, erwies sich das XGBoost-Modell als am effektivsten. Für die Regressionsaufgabe, bei der es darum ging, die innerhalb und außerhalb der Brandgrenzen betroffenen Flächen vorherzusagen, zeigte das Random Forest-Modell die besten Ergebnisse.
Darüber hinaus wurde ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell entwickelt, das sowohl Klassifizierungs- als auch Regressionsaufgaben gleichzeitig bewältigen kann, indem es numerische Daten und Bildinformationen integriert. Um die Entscheidungsprozesse dieser Modelle zu verstehen und die Schlüsselfaktoren zu identifizieren, wurden verschiedene Methoden der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) wie TreeSHAP, LIME, Partial Dependence Plots (PDP) und Gradient-gewichtete Klassenzuordnungskartierung (Grad-CAM) eingesetzt.
Diese Interpretationswerkzeuge lieferten wertvolle Einblicke in die Bedeutung und das Zusammenspiel verschiedener Merkmale, die die komplexen Faktoren beleuchten, die Waldbrände beeinflussen. Die Studie zeigt nicht nur die Wirksamkeit bestimmter Maschinenlernmodelle bei waldbranbezogenen Aufgaben, sondern unterstreicht auch die entscheidende Rolle von Modell-Transparenz und -Interpretierbarkeit in Anwendungen der Umweltwissenschaften.
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Di Fan,Ayan ... um arxiv.org 04-03-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.01487.pdfTiefere Fragen