Диссертация посвящена разработке автоматизированной информационной системы прогнозирования риска лесных пожаров на основе данных дистанционного зондирования Земли и методов машинного обучения (на примере Иркутской области). В работе предложены оригинальные модели:
— оценки площадей гарей с использованием расширенного набора спектральных индексов Sentinel-2A и модели Random Forest (Accuracy = 0.975, F1-score = 0.962) для верификации данных о лесных пожарах;
— гибридная модель прогнозирования риска, объединяющая модели Case-Based Reasoning, Random Forest и AutoML с учётом верифицированных данных и 24 значимых географических факторов (Accuracy = 0.892, F1-score = 0.894).
Разработанная система реализует сквозной процесс сбора, предобработки, верификации и визуализации данных, обеспечивая оперативное формирование карт риска лесных пожаров и аналитических отчётов для использования в лесохозяйственной и природоохранной деятельности.

Видеозапись семинара