Reconstruction of Fire Spread with a Markov Random Field Mixture Model
Skogsbränder är ett fenomen som kan ha stor påverkan på såväl landskap som växt- och djurliv. Det kan därför vara av stor betydelse att utveckla metoder för att förstå och fastställa skogsbränders spridning. Vilka egenskaper i landskapet kan ha en effekt på brandutbredningen och hur påverkar det faktum att det har brunnit på en plats benägenheten för brand på samma plats i framtiden? Att fastställThis thesis revolves around reconstructing fire sizes for historical fires in Jämtgaveln, Sweden based on data of fire scars in trees. We propose a Hidden Markov Model (HMM), where the domain is divided into quadratic grid cells of 250 $\times$ 250 m and with these grid cells we associate a binary Markov random field taking values 0 or 1 corresponding to no fire and fire respectively. Furthermore,