Synergie entre Intelligence Artificielle et Systèmes d'Information Géographique pour la Modélisation Prédictive des Incendies de Forêt : Intégration des Données Géospatiales, Indices de Combustion et Données Météorologiques.

Abstract

Ce mémoire explore la synergie entre l'intelligence artificielle et les systèmes d'information géographique (SIG) pour la modélisation prédictive des incendies de forêt. Il s'intéresse aux différents types de données environnementales et météorologiques, et à leur intégration dans des modèles d'apprentissage automatique. Une attention particulière est portée aux indices de combustion, aux données spatiales et à leur traitement avec des outils géospatiales. Le travail examine les approches de prédiction basées sur des modèles tels que les réseaux de neurones et les machines à vecteurs de support (SVM), en détaillant les choix méthodologiques, l’architecture des modèles et leur mise en oeuvre. Enfin, les résultats expérimentaux sont présentés, mettant en évidence les performances obtenues et les défis rencontrés en matière de précision, de généralisation et d'applicabilité sur le terrain.