Evaluation of ERS SAR data for prediction of fire danger in a Boreal region
Notice bibliographique
Résumé
Research was conducted to determine the utility of Synthetic Aperture Radar (SAR) data for measuring the fuel moisture status of boreal forests as reflected in Fire Weather Index Codes. Three years (May to August 1992–1995) of SAR data from the European Remote Sensing Satellite (ERS) were analysed over the 1990 Tok Alaska burned and adjacent unburned black spruce forests. Corresponding Fire Weather Index Codes of the Canadian Forest Fire Danger Rating System were obtained from Tok Area Forestry, Station number 500720. Strong relationships were expected between the SAR data and fire codes because of the dependence of ERS SAR backscatter on the moisture status of forests and exposed surfaces (burn scars). Astepwise multilinear regression procedure was used to analyse the relationships. Three statistically significant multilinear regression models resulted from this analysis procedure. The models developed show there is potential for using ERS SAR backscatter to generate indicators that are related to Fire Weather Index, Duff Moisture Code, and Drought Code. This research could lead to the ability for remote prediction of fire danger over large regions at relatively fine spatial resolution with minimal weather information.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».