Integrated fire severity–land cover mapping using very-high-spatial-resolution aerial imagery and point clouds
Notice bibliographique
Résumé
Fire severity mapping is conventionally accomplished through the interpretation of aerial photography or the analysis of moderate- to coarse-spatial-resolution pre- and post-fire satellite imagery. Although these methods are well established, there is a demand from both forest managers and fire scientists for higher-spatial-resolution fire severity maps. This study examines the utility of high-spatial-resolution post-fire imagery and digital aerial photogrammetric point clouds acquired from an unmanned aerial vehicle (UAV) to produce integrated fire severity–land cover maps. To accomplish this, a suite of spectral, structural and textural variables was extracted from the UAV-acquired data. Correlation-based feature selection was used to select subsets of variables to be included in random forest classifiers. These classifiers were then used to produce disturbance-based land cover maps at 5- and 1-m spatial resolutions. By analysing maps produced using different variables, the highest-performing spectral, structural and textural variables were identified. The maps were produced with high overall accuracies (5 m, 89.5 ± 1.4%; 1 m, 85.4 ± 1.5%), with the 1-m classification produced at slightly lower accuracies. This reduction was attributed to the inclusion of four additional classes, which increased the thematic detail enough to outweigh the differences in accuracy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».