Full-polarimetric burn scar mapping – the differences of active fire and post-fire situations
Notice bibliographique
Résumé
Fire is a threat to human lives, infrastructure, and forestry. Satellite-based Earth observations enable a fast, efficient, and reliable estimation of burnt area. In most cases, optical satellite data are used for burn scar detection. However, smoke and cloud coverage strongly limits the suitability of optical imagery for rapid mapping of burn scars. Here, an automated procedure based on quad-polarized L-band Synthetic Aperture Radar (SAR) data is presented to enable fast burn scar mapping independently of the weather and smoke conditions. Full-polarimetric SAR data enable the decomposition of the SAR backscatter into different scattering mechanisms, describing the scatterer more precisely. Important differences in the polarimetric backscattering behaviour during the active fire and post-fire situations are reported. While the SPAN difference is best suited for burn scar mapping during active fire situations, the Entropy-Anisotropy-Alpha and the generalized Freeman–Durden decompositions showed the best suitability for burnt area mapping several months after the end of the fire. The proposed methodology is an object-based image analysis approach based on change detection. The big fire event which affected Fort McMurray, Alberta, Canada, in May–June 2016 was investigated as a case study.
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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 | 0,000 | 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 ».