报告题目：基于深度学习的全球野火敏感性模型研究

报告人：张国丽

主持人：孙龙 教授

报告时间：2021年12月21日（周二）15:00--17:00 pm

腾讯会议ID：960-932-634

报告人简介：博士毕业于北京师范大学，主要从事全球野火预测模型与风险评估研究。在Ecological Indicators，IJDRS等发表文章。参与国家重大专项“重大自然灾害评估、救助与恢复重建技术研究与示范”项目以及国家自然科学基金项目“一带一路”自然灾害多灾种风险评估等项目。

报告内容简介：近年来，全球野火灾害频发，极具破坏性的野火灾害事件激增。野火敏感性评估对全球野火灾害的预防和管理具有重要意义。在大数据和人工智能的背景下，深度学习在全球尺度的野火敏感性评估研究中仍处于探索阶段。本研究主要探讨深度神经网络模型在全球野火季节性敏感性评估中的应用，对比分析两种前馈神经网络模型在全球野火敏感性评估中的优劣，提出了适用于全球野火敏感性评估的深度神经网络模型，敏感性评估结果反映了全球野火发生的季节性时空格局差异。

相关文章：

Zhang, G., Wang, M. & Liu, K. Deep neural networks for global wildfire susceptibility modelling. Ecological Indicators, 127(2):107735 (2021).

Zhang, G., Wang, M. & Liu, K. Forest Fire Susceptibility Modeling Using a Convolutional Neural Network for Yunnan Province of China. Int J Disaster Risk Sci 10, (2019).