| Summary: | Com as alterações climáticas, são cada vez mais frequentes incêndios florestais de grande dimensão, imprevisíveis e difíceis de suprimir. Para aumentar a capacidade de antecipação e resposta a estes eventos extremos é necessário caracterizar as condições meteorológicas associadas aos níveis de risco de estes ocorrerem. O principal objetivo desta dissertação é identificar essas condições aplicando métodos não supervisionados de agrupamento difuso e métodos preditivos a dados de incêndios florestais extremos e aos índices de risco de incêndio associados, tais como o índice canadiano de risco de incêndio florestal (FWI) e o índice de Haines contínuo (CHI), fornecidos pelo Instituto Português do Mar e da Atmosfera (IPMA). Complementarmente, foram usadas imagens de satélite, recolhidas a partir do Instituto da Conservação da Natureza e das Florestas (ICNF) e do repositório da Universidade de Maryland, para obter dados sobre incêndios extremos. Nesta dissertação é realizada uma análise detalhada do algoritmo não supervisionado de agrupamento difuso (fuzzy c-means) para a classificação e segmentação dos dados, e do modelo preditivo (árvores de decisão), para a caracterização e extração das condições meteorológicas. Aplicando métricas e técnicas de validação como a validação cruzada e o bootstrapping para garantir a qualidade dos seus resultados. A partir do estudo experimental realizado, conclui-se que tanto o algoritmo fuzzy c-means como as árvores de decisão foram e eficazes na abordagem do problema em causa. A partir das condições meteorológicas, descritas pelos índices de risco de incêndio, verificou-se que estas nem sempre entraram em concordância com as escalas de previsão de risco de incêndio florestal de referência, revelando a importância de adaptar os valores dos índices consoante a região em causa e na entrada em consideração de vários fatores (índices de risco de incêndio florestal) na análise das condições associadas a nível de risco de um incêndio florestal extremo. A abordagem proposta revelou-se uma prova de conceito para testar a aplicabilidade deste tipo algoritmos neste domínio e comparar os resultados com as duas escalas risco de incêndios utilizadas pelo IPMA e EEFIS (European-Forest-Fire Information System).
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