GIS, Remote Sensing and Machine Learning Applications for Forest Fire Mapping, Susceptibility Assessment and Risk Analysis: A Systematic Review
Esta revisión sistemática de 51 estudios destaca el creciente dominio de los modelos de aprendizaje automático como Random Forest y XGBoost, combinados con datos de teledetección como MODIS y Sentinel-2, en el mapeo y la evaluación del riesgo de incendios forestales, al tiempo que identifica brechas geográficas críticas en la investigación africana y hace un llamado a futuros avances en la resolución de datos, la validación de modelos y la cobertura global.