AHP and fuzzy logic geospatial approach for forest fire vulnerable zones
Notice bibliographique
Résumé
Fires are devastating risky events in forests, having a negative effect on resources, biodiversity, economics, animal life, and putting people in danger. The goal of this study is to use geospatial techniques to identify areas in Jordan that are at risk of forest fires. The research area extends 50 kilometers north and 15 kilometers east from the Dead Sea. The forest fire risk zones map was developed using six factors: land cover class, aspect, proximity to settlements, elevation, slope, and proximity to roads. All of the factors have been selected based on their fire sensitivity or capacity to cause fire. In this study, a Turkish model with fuzzy logic and Analytical hierarchy analysis (AHP) was utilized to classify the area into five categories of risk ranging from very low to very high. According to the findings, approximately 12.12% of the study area is classified as very low risk, 25.54 % is classified as medium risk, while 12.84% is classified as very high risk. Over the last ten years, the map has been confirmed by prior fire occurrences using data from civil defense archives. This conclusion was very useful in gaining an understanding of the geographical distribution of fire-vulnerable zones. The research found that the GIS approach combined with AHP and fuzzy logic is a useful tool for estimating such kinds of maps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».