Day and night-time active fire detection over North America using NOAA-16 AVHRR data
Notice bibliographique
Résumé
Presents an investigation of the applicability of NOAA-16/AVHRR (N-16) satellite data for detecting and mapping active wildfires across North American forest ecosystems. Two fire detection algorithms were developed for application to N-16 day and night-time daily imagery. The algorithms exploit both the multi-spectral and thermal information from the AVHRR daily images. For daytime data collection N-16 provides 3 reflective bands, namely, red, near infrared and short-wave infrared (SWIR), in addition to two thermal brightness temperature bands centred at 10.8 /spl mu/m and 12 /spl mu/m. During nighttime data collection the SWIR band is switched to the thermal brightness temperature band centred at 3.7 /spl mu/m. This band in particular has been extensively used for detecting active fires. The fire algorithms have two major steps: detection of potential fires followed by false fire elimination. The threshold tests developed for fire identification and false fire removal were optimised through a trial-and-error approach using a database of active fire pixels over the whole of North America. The database was generated from a large number of single-daytime and night-time AVHRR scenes, where the fire pixels were identified visually on the images aided by the associated daytime smoke plumes. The SWIR band was found to be sensitive only to large burning fires leading to a noticeable spike in the measured reflectance. However, a serious limitation with the SWIR band is that small burning fires are not easily detectable and quite a number of active fires go undetected. Night detection does not pose such a limitation and has allowed for significantly higher detection rates. Overall night detection provides reasonably good alternative for the reduced sensitivity of the SWIR band. The set of day and night algorithms was used to generate daily active fire maps across North America. Such a combined approach for fire detection leads to an improved detection rate. Selected validation sites in western Canada and the United States, showed reasonable correspondence with the location of fires mapped by the Canadian Forest Service and the USDA Forest Service using conventional means.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».