Mapping Burn Severity of Forest Fires in Small Sample Size Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Mapping burn severity of forest fires can contribute significantly to understanding, quantifying and monitoring of forest fire severity and its impacts on ecosystems. In recent years, several remote sensing-based methods for mapping burn severity have been reported in the literature, of which the implementations are mainly dependent on several field plots. Therefore, it is a challenge to develop alternative method of mapping burn severity using limited number of field plots. In this study, we proposed a support vector regression based method using multi-temporal satellite data to map the burn severity, evaluated its performance by calculating correlations between the predicted and the observed Composite Burn Index, and compared the performance with that of the regression analysis method (based on dNBR). The results show that the performance of support vector regression based mapping method is more accurate (RMSE = 0.46–0.57) than that of regression analysis method (RMSE = 0.53–0.68). Even with fewer training sets, it can map the detailed distribution of burn severity of forest fires and can achieve relatively better generalization, compared to regression analysis burn severity mapping methods. It could be concluded that the proposed support vector regression based mapping method is an alternative to the regression analysis method in small sample size scenarios. This method with excellent generalization performance should be recommended for future studies on burn severity of forest fires.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».