FCT (DCEA) - Dissertações de Mestrado
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Browsing FCT (DCEA) - Dissertações de Mestrado by Author "Almeida Júnior, Paulo César de"
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- Uma proposta de data mining para análise de dados referentes aos incêndios florestais ocorridos em PortugalPublication . Almeida Júnior, Paulo César de; Soares, Christophe; Torres, JoséIncêndios florestais representam um desafio mundial expressivo, exigindo uma compreensão aprofundada de seus fatores desencadeantes para uma gestão eficaz. Este estudo aborda a necessidade de prevenção, detecção e supressão de incêndios, bem como a consideração das interações ecológicas envolvidas. A mineração de dados de incidentes históricos de incêndios florestais revela-se crucial para a previsão e a compreensão desses eventos. Sendo assim a pesquisa se concentra na construção de modelos preditivos, baseados em algoritmos de aprendizado de máquina, um modelo de aprendizagem supervisionada, que relaciona variáveis independentes (como datas de ocorrências, localidades, duração, índices de severidade meteorológica e de perigo de incêndios e causas) com uma variável dependente (a classe de área ardida). Dois pontos fundamentais são abordados: uma análise exploratória de dados de incêndios ocorridos em Portugal entre 2011 e 2022 e a criação de um modelo preditivo para classificar a faixa de área ardida em registros históricos do conjunto de dados. Os resultados revelaram insights significativos. Visto que a análise exploratória dos dados forneceu uma visão abrangente dos incêndios, identificando áreas suscetíveis e destacando o impacto da ação humana na ampliação desses incidentes. Os fatores meteorológicos, representados pelos índices de severidade meteorológica e risco de incêndio, demonstram uma associação direta com o aumento das ocorrências. A pesquisa superou desafios iniciais, como o desbalanceamento de classes, por meio do método Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), resultando em modelos de alta qualidade. O Random Forest, após o balanceamento das classes, emergiu como uma abordagem promissora, obtendo métricas de desempenho notáveis, incluindo uma accuracy de 96% e valores de F1-score consistentemente acima de 87%. As várias análises e dados estatísticos gerados por esta pesquisa contribuem para a compreensão e a prevenção de incêndios florestais, com implicações práticas na gestão desses eventos. A capacidade de predição aprimorada e a identificação de fatores-chave oferecem uma base sólida para estratégias de prevenção e resposta mais eficazes.