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巴西森林火灾数据分析：基于Kaggle的数据集

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简介：
本研究利用Kaggle提供的巴西森林火灾数据集，深入分析了火灾的发生频率、地点分布及影响因素，旨在为防灾减灾提供科学依据。 使用来自Kaggle的巴西森林火灾数据集对巴西森林火灾进行数据分析，包括读取csv文件并显示内容。首先获取数据形状、标题，并描述数据以检查是否缺少任何值。然后将数据分成较小的子集，删除行数为零的数据行，并用nan替换所有零值。接下来删除包含缺失值（Nan）的行，获取新数据集的形状，并重新描述新的数据集。 为了创建按月份划分的数据子集，我们需要根据月份数组进行分组并重新索引生成的序列。将每个月份保存在唯一列表中后，再将目录林转换为数据框。最后使用googletrans工具将月份翻译成英文。

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  • 巴西森林火灾数据分析：基于Kaggle的数据集
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    本研究利用Kaggle提供的巴西森林火灾数据集，深入分析了火灾的发生频率、地点分布及影响因素，旨在为防灾减灾提供科学依据。 使用来自Kaggle的巴西森林火灾数据集对巴西森林火灾进行数据分析，包括读取csv文件并显示内容。首先获取数据形状、标题，并描述数据以检查是否缺少任何值。然后将数据分成较小的子集，删除行数为零的数据行，并用nan替换所有零值。接下来删除包含缺失值（Nan）的行，获取新数据集的形状，并重新描述新的数据集。 为了创建按月份划分的数据子集，我们需要根据月份数组进行分组并重新索引生成的序列。将每个月份保存在唯一列表中后，再将目录林转换为数据框。最后使用googletrans工具将月份翻译成英文。
     
  • 森林火灾图片数据集.zip
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    本数据集包含大量森林火灾现场图片，旨在为研究与监测森林火灾提供视觉资料，支持图像识别技术在灾害预警中的应用。 想预览计算机视觉数据集的内容，请私信作者。
     
  • 巴西森林火灾数据（1998-2017）的互动可视化应用-源码
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    本项目提供一个交互式的网页应用源代码，用于展示1998年至2017年间巴西境内森林火灾的数据变化趋势。 2018年巴西森林火灾对亚马逊雨林造成了严重破坏。作为世界上最大的热带雨林，亚马逊拥有丰富的野生动植物种类以及生物多样性。然而，严重的火灾及不可持续的砍伐导致了大量物种死亡，这对当地居民以及其他依赖自然资源的人们产生了负面影响。 此外，这些灾害不仅释放了大量的二氧化碳，还带来了其他方面的损失—多个国家已经宣布进入紧急状态，并派遣消防员来控制火势蔓延。 为了帮助研究和了解森林火灾的影响和发展趋势，在应用程序开发中使用Shiny创建了一个可视化工具。该应用结合了ggplot2、dplyr等库的功能，能够生成不同时间段内各地区发生森林火灾数量的图表。这些图包括抖动散点图、饼状图、条形图以及时间序列线性图等多种形式。 尽管这项工作仍在开发阶段（目前我参与的一些项目优先级更高），但这里提供了一些演示图像：2000年至2014年间所有州份按年度分组的抖动散点图表；从2005年到2015年的各州火灾数量折线图。本地用户可以使用R代码在相应的环境中运行这些示例。 以上就是关于巴西森林大火以及相关研究工作的简要介绍和说明，希望对您有所帮助！
     
  • 森林火灾的数学模型分析
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    《森林火灾的数学模型分析》一文通过构建和解析数学模型，探讨了森林火灾的发生、蔓延及控制机制，为防火减灾提供理论依据。 我们查阅了大量资料后发现，用来描述火灾扩散的数学模型非常接近现实。
     
  • 森林火灾防范数据集（435张图片）
    优质
    本数据集包含435张关于森林火灾防范的图像，旨在提升人们对森林防火重要性的认识，并支持相关研究和教育活动。 森林防火数据集包含435张图片，这些图片中标注了真实火情中的烟和火，用于支持森林火灾预警系统。
     
  • 森林火灾数据源码：每日更新的森林火灾相关信息
    优质
    本项目提供一个持续更新的平台，汇总全球森林火灾的实时数据和信息。通过开源代码形式分享，旨在促进研究与公众教育，助力森林防火工作。 森林火灾每天都会生成相关数据。为了获取这些数据并创建可视化所需的NetCDF文件，请使用Python脚本day.py和month.py。 首先需要在ECMWF注册以获得API密钥，然后安装ecmwf-api-client库。完成以上步骤后，您可以运行： - python thismonth.py：这将生成一个包含该月内几天变量的数据文件（格式为2020-10.nc）。 注意，在每月的头几天不能运行此程序。 或者： - python month.py 10 2020：这会产生以参数形式给出月份数据文件，例如对于2020年10月生成一个名为2020-10.nc的数据文件（格式为YYYY-MM.nc）。 接下来进行可视化操作： - Rscript month-simple.r $ year-$ month.nc: 在给定的月份文件中构建变量（如FRP）的条形图。 - Rscript Extract_ECWMF_vars_SEAdaily.R $ year-$：此步骤用于处理数据并提取所需的ECMWF变量。
     
  • R软件在森林火灾数据中的分析应用
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    本研究运用R语言对森林火灾历史数据进行统计与可视化分析，探索火灾发生规律及影响因素，旨在为防火策略制定提供科学依据。 在Cortez 和 Morais (2007) 的研究中，输出区域首先通过 ln(x+1) 函数进行了转换。接着应用了多种数据挖掘方法，在模型拟合之后又使用该变换的逆函数对结果进行后处理。实验采用了四种不同的输入设置，并且每个设置都经过了 30 次运行、每次包含十折交叉验证（cross-validation）的过程。 在这项研究中，评估回归性能时采用的是 MAD 和 RMSE 这两个指标。结果显示，在仅使用四个直接天气条件作为输入变量(temp, RH, wind 和 rain)的情况下，高斯支持向量机(SVM)在MAD值上表现最佳：12.71 ± 0.01（均值和95%置信区间）。然而，RMSE的最佳结果则是由简易平均预测器获得的。 通过回归误差曲线(REC)分析发现，SVM模型能够更准确地对小规模火灾进行预测。实际上，由于大多数为小型火灾事件，因此该模型在实际应用中的表现更为出色。
     
  • 历年的森林火灾数据可视化分析设计
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    本项目旨在通过图表和交互式视觉效果，展示并分析历年全球及地区森林火灾的数据趋势，以提高公众对森林防火重要性的认知。 本森林火灾可视化设计使用Python语言进行编程，图表采用echarts库、web框架使用flask框架、前端部分则结合HTML网页与JavaScript技术，将历年来的森林火灾数据以多种图形方式展现出来，包括动态地图、折线图、曲线图、柱状图、雷达图和饼图等。设计的目的是尽可能提高数据利用效率，并提供一个具有科技感的可视化面板，在pycharm中可以直接运行并支持二次开发，适用于参赛使用。此外，文件内包含自带的数据集，方便用户直接使用而无需额外寻找数据。
     
  • 背景下复杂的森林火灾识别数据集
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    本数据集收集了复杂背景下的森林火灾图像，旨在提高机器学习模型在多样且挑战性环境中的火灾识别能力。 实验使用的样本包括点火实验现场拍摄的图片以及网络上获取的相关森林火灾图片。训练集中包含968张森林背景图及946张复杂背景下的森林火灾图像，测试集则有80张森林背景图与102张复杂的火灾场景图，且每一张图片在两个集合中均不重复。 我们针对森林火灾的特点设计了一种基于卷积神经网络的识别方法。通过实验验证了这一模型的有效性，并构建了一个专门用于复杂背景下森林火灾图像识别的卷积神经网络结构。训练和测试结果显示，该方法具有较高的准确率（95%），并且能够自动提取特征，无需对输入图片进行复杂的预处理步骤，从而克服了许多传统算法固有的局限。 最终，在Flask框架的支持下开发了一个API系统用于实现森林火灾图像识别功能。通过此平台的后端调用模型，用户可以在网页上选择并上传需要检测的图片以获取预测结果。
     
  • 基于MATLAB的森林火灾算法及源码-包含数据集.zip
    优质
    本资源提供了一种基于MATLAB开发的森林火灾模拟与预测算法及其完整源代码，并附带相关数据集，适用于研究和学习。 基于MATLAB的森林火灾算法内涵源码及数据集打包文件包含相关代码和测试所需的数据集合。