Описание проекта

Проект: Разработка прототипа системы мониторинга и прогнозирования лесных пожаров на основе спутниковых данных и машинного обучения

Цель: Создать прототип системы, способной на ранних стадиях выявлять потенциальные очаги лесных пожаров и прогнозировать их распространение, используя спутниковые данные и алгоритмы машинного обучения.

Задачи:

 * Сбор и подготовка данных: Получить доступ к спутниковым данным (температура поверхности земли, влажность растительности, данные о ветре) и историческим данным о лесных пожарах.

 * Выбор алгоритмов машинного обучения: Изучить различные алгоритмы (например, нейронные сети, случайный лес, SVM) для задачи классификации (наличие/отсутствие пожара) и регрессии (прогнозирование распространения).

 * Разработка модели: Обучить модель на исторических данных.

 * Реализация прототипа: Создать базовую систему, которая сможет принимать новые спутниковые данные и выдавать прогноз.

 * Визуализация данных: Отображение потенциальных очагов пожаров на карте.

 * Оценка точности: Проверить точность прогнозов модели.

Возможные технологии: Python (библиотеки для анализа данных: Pandas, NumPy; для машинного обучения: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), геоинформационные системы (ГИС), спутниковые данные (например, MODIS, Sentinel).

Актуальность для МЧС: Раннее обнаружение и прогнозирование лесных пожаров, что позволит оперативно принимать меры по их тушению, снижать ущерб и предотвращать распространение.