预测山火强度  

通过在 Watson Studio 和 Watson Machine Learning 中使用 NASA 数据来预测山火的强度

Description

减轻自然灾害的影响是全球面临的最艰巨的挑战之一,而山火则位列破坏性最严重的自然灾害之列。为了帮助我们了解山火,NASA 提供了卫星数据,这些数据使用火灾亮度作为指标来衡量火灾强度。在本 Code Pattern 中,我们将使用 Watson™ Studio 和 Watson Machine Learning 通过此数据训练模型,使我们能够使用地图上的位置来预测山火强度。

概览

过去十年是自然灾害最严重的时期之一,山火可能是最具破坏性的灾害之一。“代码行动”要求开发人员创建有助于实现如下目标的软件解决方案:降低山火风险,确定最佳的防范和执行方法,以及帮助急救人员开展疏散和消防工作。

对于本 Code Pattern,我们使用 NASA 提供的山火数据,利用 Watson StudioWatson Machine Learning 来预测山火的强度。NASA 提供各种数据,从天气和气候到太阳耀斑和山火,都涵盖在内。这些数据由美国纳税人付费,可以免费使用。这里缺少机器学习这一组件,此组件可以获取数据并训练模型,以预测数据集的某个特征。对于此示例,我们将捕获山火数据,并构建一个可基于经纬度来预测火灾强度的模型。

完成本 Code Pattern 后,您将掌握如何:

  • 使用 Watson Studio Machine Learning 来训练模型
  • 从 NASA 收集山火数据
  • 根据经纬度创建山火强度的预测器

  1. 使用 Watson Studio 添加数据资产和服务。
  2. 在 Watson Machine Learning 中创建机器学习模型。
  3. 与 Web UI 互动来选择火灾地点。
  4. Web UI 与 ML 模型交互以预测火灾亮度。

Instructions

准备好实践本 Code Pattern 了吗?有关如何开始运行和使用此应用程序的完整细节,可参阅 README

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英文原文

本 Code Pattern 翻译自:Predict wildfire intensity(2018-07-23)