В дисертаційній роботі розв'язується важлива науково-прикладна задача - удосконалення теоретичних і методологічних основ, інструментарію моделювання та побудови системи підтримки прийняття рішень, що забезпечує підвищення оперативності й точності прийняття рішень і попередження виникнення лісових пожеж. Запропоновано та апробовано метод інтеграції нейромережевих і геоінформаційних технологій. Основа методу - взаємодія різних технологічних блоків за даними. Інтеграція нейромережевих і геоінформаційних технологій дозволяє істотно розширити аналітичні можливості системи підтримки прийняття рішень. Розроблено комплекс взаємозв'язаних моделей для розв'язання задачі підтримки прийняття рішень з попередження виникнення лісових пожеж. Отримала подальший розвиток математична модель класифікації лісових пожеж, що заснована на застосуванні карт Кохонена, яка дозволяє враховувати взаємозв'язок між точками даних, а не взаємозв'язок точок і центрів кластерів, яких може і не існувати зовсім. Удосконалено модель організації просторових даних, що поєднує у собі геореляційний, пошаровий та векторно-топологічний підходи, яка дозволяє подати інформацію, необхідну для прийняття рішень, у вигляді сукупності об'єктів, що мають певні властивості, зв'язані певними відносинами і згруповані в окремі шари. Розроблено і впроваджено програмне забезпечення для організації інформаційної підтримки прийняття рішень з попередження виникнення лісових пожеж.