Data/hora: 01/06/2024 12:45:04

Provedor de dados: 	32	
País: 	Mexico	
Título: 	Predicción de puntos de calor como precursores de incendios forestales	
Autores: 	González Ramos, Adalberto.	
Data: 	2012-09-09	
Ano: 	2008	
Palavras-chave: 	Algoritmos genéticos; Redes neuronales retroalimentadas; Predicción de incendios forestales; Modelación; Puntos de calor; Maestría; Forestal; Genetic algorithm; Backpropagation neural nets; Wilfires prediction; Modeling; Fire points.	
Resumo: 	Con el propósito de determinar la relación entre factores humanos y factores geográficos con la presencia de puntos de calor que pudieran constituir posibles incendios forestales, se definió una metodología para evaluar tres tipos de arquitecturas de redes neuronales backpropagation, empleándose como datos de entrada cuatro modelos que resultaron de combinar seis factores humanos con siete factores geográficos. Como datos de salida se usaron los puntos de calor detectados en el territorio que comprende las zonas susceptibles a incendios forestales del Estado de México durante el período del año 2000 al 2005 para las etapas de entrenamiento y prueba. Asimismo, datos del año 2006 se destinaron para la comprobación del funcionamiento de la red. Se usó información cartográfica proveniente del sensor AVHRR así como de otras fuentes. Para una muestra de 2,800 observaciones tomada de las 8,938 originales que conforman las celdas de vegetación susceptible a incendios forestales, se determinó una red de tipo Jordan-Elman, con la que se obtuvo un coeficiente de correlación (R2) de 0.8852 empleando el modelo que incluyó la totalidad de factores humanos y geográficos. Sin embargo no se obtuvo el resultado esperado para todos los datos-objetivo, el cual solo alcanzó un valor de R2 de 0.2181, y la aplicación a los datos del 2006 presentó una R2 de solamente 0.1052. Se determinó con base en los resultados de la muestra, que factores humanos en combinación con factores geográficos sí pueden emplearse para determinar la incidencia de puntos de calor cuando las condiciones y características físicas del sitio de estudio son más homogéneas entre sí. ________With the purpose of determining the existent relationship between human and geographical factors with the presence of points of heat than they could constitute possible wildfires, was defined the methodology to evaluate three types of architectures of nets neuronales backpropagation using as input data four models than they were of combining six human factors with seven geographical factors. As output data the points of heat were used detected in the susceptible areas to wildfires in the State of Mexico, during the period of the year 2000 at the 2005 for the stage of training and it proves. Also, data of the year 2006 were employees for the confirmation of the operation of the net. It was used cartographic information coming from the sensor AVHRR and other sources. For a taken sample of 2,800 observations of the 8,938 originals that they conform the cells of susceptible vegetation to wildfires, a net Jordan-Elman was determined, a coefficient of correlation (R2) 0.8852 was obtained for the sample using the entirety of human factors and geographical. However the prospective result was not obtained for all the data of the process, the one which alone it reached a value of R2 of 0.2181, and the application to the data of the year 2006 only a R2 of 0.1052 it presented. It was determined based on the results of the sample that human factors in combination with geographical factors they can be used to determine the incidence of points of heat when the conditions and physical characteristics of the study place are more homogeneous to each other.	
Tipo: 	Tesis	
Idioma: 	Espanhol	
Identificador: 	http://hdl.handle.net/10521/1652