Spatially-Explicit Prediction of Wildfire Burn Probability Using Remotely-Sensed and Ancillary Data
Notice bibliographique
Résumé
Wildfire is a critical process shaping the structure and composition of forest landscapes of western Canada. Spatially-explicit forest disturbance history and forest structure estimated using remotely-sensed data enables the characterization of burn probability, defined as the susceptibility of landscapes to fire hazard over time. In this research, we leveraged the Landsat archive to determine the capacity of land cover, forest structure, and forest disturbance information, together with ancillary data, to estimate burn probability. We analyzed the interactions between a number of contributing factors and identified landscapes with high probability to burn across forested ecosystems of Saskatchewan, Canada. Overall, we found that forests composed of coniferous species, with shorter trees (<3 m), low canopy height variability, an open stand structure (<10% canopy cover), and low timber volumes (<50 m3/ha), had higher burn probabilities. A 2015 burn probability map indicated that forests that did burn in 2015 (determined using independently mapped wildfires) had a median predicted burn probability of 81%, while the median burn probability for unburned forest area was 19%. This paper demonstrates the potential to generate detailed and spatially-explicit burn probability maps from time series remote sensing data to inform wildland fire risk modeling, management, and mitigation.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».