Bu çalışma,
orman yangınıyla mücadele için etkili bir kaynak planlaması tasarlamaya
yardımcı olacak bir tahmin metodolojisi sunmaktadır. Sunulan metodoloji,
başlayacak bir orman yangınında yanacak alanın boyutunu belirlemek için yapay
sinir ağları, topluluk öğrenme algoritmalarında torbalama ve güçlendirme ile
geleneksel makine öğrenme algoritmaları karar ağacı regresyonu, Gauss süreç
regresyonu ve destek vektör regresyonunu kullanmaktadır. Yöntemlerin öğrenme
sürecinde kullanılan Bayesian optimizasyon algoritması, minimum hata değerini
elde etmek için yöntemlerin optimum hiperparametre değerlerini sağlar. İlk kez
2015-2019 yılları arasında Türkiye'nin farklı bölgelerinde meydana gelen
yangınların büyüklüğünü tahmin etmek için kullanılan metodoloji başarılı
sonuçlar vermiştir. İkinci olarak, farklı coğrafi bölgelerdeki sağlamlığını
doğrulamak için Portekiz'deki Montesinho Tabiat Parkı orman yangını veri setine
uygulanmıştır. Son olarak sonuçlar literatürdeki farklı çalışmalarla
karşılaştırılmıştır. Literatürle karşılaştırıldığında sunulan metodolojinin yanacak
alanın tahmininde yüksek doğruluk ve yüksek hıza sahip olduğu görülmektedir.
Önerilen metodolojinin orman yangınına müdahale aşamasında kaynak planlaması
konusunda yetkili birimlere değerli bilgiler sağlaması nedeniyle çalışmanın
sonuçları önemlidir. Ayrıca bulgular, sunulan metodolojinin güvenilir olduğunu
ve farklı ülkeler için yanacak alanı tahmin etmede ek bir araç olarak
kullanılabileceğini göstermektedir.