地理火灾监测应用 GeoFlare Detect：基于机器学习的森林火灾分析系统

内容概要：本文介绍了名为GeoFlare Detect的应用程序，用于交互式分析印尼廖内省罗干县的森林火灾。该应用程序基于Google Earth Engine平台开发，利用Sentinel-2卫星图像、FIRMS热点数据以及随机森林算法进行火灾区域分类和监测。主要功能包括：（1）收集并处理2019年、2021年和2023年的卫星图像，去除云层干扰；（2）计算多种植被指数（如NDVI、NBR、dNBR等），评估火灾前后植被变化；（3）训练随机森林模型，对火灾区域进行分类，并提供精度评估；（4）生成不同类型的图例，帮助用户理解分类结果；（5）提供用户界面，支持选择不同年份、显示或隐藏特定图层，并展示图表以比较各年份的热点数量与烧毁面积。 适用人群：从事地理信息系统、环境监测、灾害管理的专业人士，尤其是关注森林火灾动态的研究人员和决策者。 使用场景及目标：①通过卫星图像和机器学习技术，实时监测和分析森林火灾的发生和发展；②为地方政府和相关部门提供科学依据，辅助制定防火措施和应急响应计划；③评估火灾对生态环境的影响，促进生态恢复工作。 其他说明：应用程序由法希莎·费尔塔·普拉卡萨开发，作为大学项目的一部分，指导教师为努尔·穆罕默德·法尔达博士。用户可以通过电子邮件或LinkedIn联系开发者获取更多信息或技术支持。此外，文中提供了详细的使用指南、数据来源和技术细节，便于用户深入了解和操作该应用。