Detection and impacts of tiling artifacts in MODIS burned area classification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since 2000, observations from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) instrument, aboard the Terra and Aqua satellites, have been used to monitor global burned area and its trends. The FireCCI and MCD64A1 products classify burned area using algorithms that detect change in surface reflectance and separately process each ∼10° × 10° MODIS tile. We find that artifacts arise in both products from this tiling procedure. In particular, we find severe tiling artifacts in FireCCI, version 5.1 (FireCCI51) in northwest India and Pakistan, where the classified burned area is disjointed at the latitudinal boundary of two tiles that largely separates the Indian states of Punjab and Haryana. In contrast, this tiling effect is less noticeable in MCD64A1, Collection 6 (C6). As a result, while the average 2003–2019 October-November burned area in Haryana is of similar magnitude across the two products, that for Punjab is 13,381 km 2 for MCD64A1 and just 1,486 km 2 for FireCCI. We find moderate tiling artifacts in Southeast Asia and Eastern Europe. Our results highlight that additional processing is needed to ensure the continuity of burned area classification in FireCCI and MCD64A1, as well as other products relying on tile-dependent algorithms.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».