Effects of Spatial Resolution on Burned Forest Classification With ICESat-2 Photon Counting Data
Notice bibliographique
Résumé
Accurately monitoring forest fire activities is critical to understanding carbon dynamics and climate change. Three-dimensional (3D) canopy structure changes caused by fire make it possible to adopt Light Detection and Ranging (LiDAR) in burned forest classification. This study focuses on the effects of spatial resolution when using LiDAR data to differentiate burned and unburned forests. The National Aeronautics and Space Administration’s (NASA) Ice, Cloud, and land Elevation Satellite-2 (ICESat-2) mission provides LiDAR datasets such as the geolocated photon data (ATL03) and the land vegetation height product (ATL08), which were used in this study. The ATL03 data were filtered by two algorithms: the ATL08 algorithm (ILV) and the adaptive ground and canopy height retrieval algorithm (AGCH), producing classified canopy points and ground points. Six typical spatial resolutions: 10, 30, 60, 100, 200, and 250 m were employed to divide the classified photon points into separate segments along the track. Twenty-six canopy related metrics were derived from each segment. Sentinel-2 images were used to provide reference land cover maps. The Random Forest classification method was employed to classify burned and unburned segments in the temperate forest in California and the boreal forest in Alberta, respectively. Both weak beams and strong beams of ICESat-2 data were included in comparisons. Experiment results show that spatial resolution can significantly influence the canopy structures we detected. Classification accuracies increase along with coarser spatial resolutions and saturate at 100 m segment length, with overall accuracies being 79.43 and 92.13% in the temperate forest and the boreal forest, respectively. Classification accuracies based on strong beams are higher than those of using weak beams due to a larger point density in strong beams. The two filtering algorithms present comparable accuracies in burned forest classification. This study demonstrates that spatial resolution is a critical factor to consider when using spaceborne LiDAR for canopy structure characterization and classification, opening an avenue for improved measurement of forest structures and evaluation of terrestrial vegetation responses to climate change.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».