摘要

预测野火蔓延对于土地管理和灾害准备至关重要。为此，我们介绍了“次日野火蔓延”数据集，这是一份经过精心整理的大规模多变量历史野火数据集，汇总了近十年来美国各地的遥感数据。与现有的基于地球观测卫星的火灾数据集不同，我们的数据集将二维火灾数据与多个解释变量（如地形、植被、天气、干旱指数、人口密度）在二维区域内对齐，为机器学习提供了丰富的特征数据。为了展示该数据集的实用性，我们实现了一个利用这些数据空间信息来预测野火蔓延的神经网络模型。我们将该神经网络模型的性能与其他机器学习模型（逻辑回归和随机森林）进行了比较。该数据集可以作为基准，用于开发基于遥感数据且具有一天提前预报时间的野火传播模型。