Study of a Simple Volume Scattering Model on Burned Forest Using Polarimetric PALSAR-2 Data
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have taken advantage of polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) to monitor forest disturbance caused by wildfire given its higher sensitivity to forest structure compared to single polarization SAR. This letter explores the capability of a simple volume scattering model (SVSM) to characterize burned forested area caused by wildfire. The SVSM considers a shape factor and geometric randomness to model a nth cosine probability density function (PDF) assumption of the rotation angle with respect to the line of sight. The shape factor describes the shape of elements that constitute the forest canopy, while the geometric randomness represents the variance of the PDF. Two quad polarization L-band PALSAR-2 data acquired over Fort McMurray, AB, Canada, in 2015 and 2016 before and after a severe wildfire are used for this exploration. The ability of the shape factor is evaluated first for the coniferous and broadleaf tree classification, which achieves an overall accuracy as high as 77.41% and kappa of 0.55. The simple linear regression between the burn classes and geometric randomness change shows that the geometric randomness change has a high potential for the light, modest, and severe burn classes estimation.
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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 ».