A Comparative Analysis of Burned Area Datasets in Canadian Boreal Forest in 2000
Notice bibliographique
Résumé
The turn of the new millennium was accompanied by a particularly diverse group of burned area datasets from different sensors in the Canadian boreal forests, brought together in a year of low global fire activity. This paper provides an assessment of spatial and temporal accuracy, by means of a fire-by-fire comparison of the following: two burned area datasets obtained from SPOT-VEGETATION (VGT) imagery, a MODIS Collection 5 burned area dataset, and three different datasets obtained from NOAA-AVHRR. Results showed that burned area data from MODIS provided accurate dates of burn but great omission error, partially caused by calibration problems. One of the VGT-derived datasets (L3JRC) represented the largest number of fire sites in spite of its great overall underestimation, whereas the GBA2000 dataset achieved the best burned area quantification, both showing delayed and very variable fire timing. Spatial accuracy was comparable between the 5 km and the 1 km AVHRR-derived datasets but was remarkably lower in the 8 km dataset leading, us to conclude that at higher spatial resolutions, temporal accuracy was lower. The probable methodological and contextual causes of these differences were analyzed in detail.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».