EmberThreat建立七维数据校验体系保证评估可靠性：1)历史火灾档案（包含USGS的FireOccurrence数据库）；2)实时火险指数（整合NOAA的FireWeather数据）；3)地形粗糙度（基于1米精度LiDAR数据）；4)植被水分含量（采用NDVI指数修正）；5)建筑年代特征（从县政档案获取建材变更记录）；6)区域消防资源配置（接入CAL FIRE站点分布）；7)社区防火措施（分析卫星影像中的防火隔离带）。这些数据通过贝叶斯网络进行概率合成，使评估误差控制在±5%以内。
系统独有的动态校准机制会定期（每6个月）更新模型参数：通过对比实际火灾损失与预测值，调整不同因素的权重系数。2023年版本中，将乔木间距的权重提升12%，同时降低草坪面积的影响系数。这种持续进化能力使其在2020年North Complex Fire中成功预测出82%的幸存房屋分布模式。
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 多维度数据融合确保EmberThreat评估精准性
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