In den letzten Jahren ist die Häufigkeit von Waldbränden gestiegen, was erhebliche Auswirkungen auf das normale Leben der Menschen und die natürlichen Ökosysteme hat. Die Bewertung von Waldbrandgefährdung ist von großer Bedeutung für die Prävention von Waldbränden und die Bereitstellung von Löschressourcen. In diesem Artikel haben wir Daten zu historischen Waldbrandereignissen im Land gesammelt, verschiedene meteorologische Faktoren, Vegetationsindizes, Geländefaktoren berücksichtigt und die Random Forest-Methode verwendet, um ein umfassendes Modell zur Bewertung von Waldbrandgefährdung zu erstellen. In der Untersuchung wurden Waldbrandereignisse anhand von FIRMS-Daten ausgewählt und die Auswirkungsfaktoren von Waldbränden wurden aus verschiedenen Datenerzeugnissen berechnet, wobei die meteorologischen Faktoren, Geländefaktoren und Vegetationsindizes mithilfe von ERA5-Land-Daten, dem Produkt SRTM DEM und dem Produkt der Reflektanz MODIS MCD43A4 berechnet wurden. Die Testergebnisse zeigen, dass das erstellte Modell zur Bewertung von Waldbrandgefährdung relativ genau ist, mit einer Fläche unter der ROC-Kurve von 0,84. In Bezug auf die zeitliche Vorhersage der Waldbrandgefährdung und die Bewertung der räumlichen Verteilung der Waldbrandgefährdung hat das Modell gute Ergebnisse erzielt. Obwohl die Brandgebiete unterschiedlich sind, sind auch die Einflussfaktoren auf das Brandgeschehen unterschiedlich, aber der Wert der Waldbrandgefährdung ist eine Woche vor dem Ausbruch des Brandes hoch und zu anderen Zeiten niedrig; die räumliche Verteilung der Waldbrandgefährdung ist vernünftig, wobei der Wert der Waldbrandgefährdung in den Brandgebieten von zwei Monaten vor bis zum Tag des Brandes allmählich ansteigt. Das in diesem Artikel erstellte Modell zur Bewertung der Waldbrandgefährdung umfasst eine ziemlich umfassende Indikatorenpalette und kann die Situation der Waldbrandgefährdung relativ genau beurteilen, und kann in verschiedenen Regionen Chinas angewendet werden, was das Problem geografischer Einschränkungen teilweise löst.

Waldbrände; Waldbrandgefährdung; Fernerkundung; Random Forest; Überwachung von Gefahren