Detection of post-fire residuals using high- and medium-resolution satellite imagery
Notice bibliographique
Résumé
Forest fires can burn across large forested areas over short time periods, but they rarely consume all the trees in their path. Fires leave live irregularly shaped patches or rows of mature trees known as "residuals" within the fire perimeter. IKONOS and Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus satellite imagery were acquired over two forested areas affected by fire in the northern boreal forest of Alberta. Each image was classified and residuals were detected with greater than 88% accuracy. Residual patches were grouped into nine minimum mapping unit (MMU) classes and area, patch, and shape level metrics were calculated for each group. Analysis of metric results highlighted how the choice of satellite imagery used to characterize and quantify residuals, the size of the MMU used to define the residuals, and human induced land use cover change (LUCC) processes occurring within fire perimeters were interrelated factors that impacted estimates of residual numbers and sizes. Residual metrics calculated in one fire perimeter should therefore be carefully assessed according to local land use and land cover change dynamics before suggesting that residual information captured in any fire perimeter can typify residual patterns elsewhere. Key words: remote sensing, high resolution, medium resolution, satellite imagery, forest fires, wildfire, residual forest islands, geographic information systems (GIS), minimum mapping unit
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».