Detection and impacts of tiling artifacts in MODIS burned area classification
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 découle