Combining multi-spectral and thermal remote sensing to predict forest fire characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Forest fires preparedness strategies require the assessment of spatial and temporal variability of fire danger. While several tools have been developed to predict fire occurrence and behaviour from weather data, it is acknowledged that fire danger models may benefit from direct assessment of live fuel condition, as allowed by Earth Observation technologies. In this study, the performance of pre-fire observations of land surface temperature (LST) anomaly and of the Perpendicular Moisture Index (PMI) in predicting fire characteristics was evaluated against the Canadian Forest Fire Weather Index (FWI) System, a fire danger model adopted in several areas worldwide. To this purpose, a database of forest fires recorded in Campania (13,595 km2), Italy, was combined with MODIS retrievals of LST anomaly and PMI, and with FWI maps from NASA’s Global Fire Weather Database. Fires were grouped in decile bins of LST anomaly, PMI and FWI System components, and probability distribution functions of burned area, fire duration and rate of spread were fitted in each bin. The dependence of probability model parameters on LST anomaly, PMI and FWI System components was assessed by means of trend analysis (coefficient of determination and p-value of the linear fit, Sen’s slope and Mann-Kendall test) and likelihood ratio test versus the corresponding unconditional probability model. Finally, the probability of an extreme event, conditional to ignition, was modelled as a function of LST anomaly and PMI. Results show that the probability distribution function of burned area has a strong dependence on both LST anomaly and PMI, that the probability distribution function of fire duration has a strong dependence on LST anomaly but not on PMI, and that the probability distribution function of rate of spread has a weak dependence on LST anomaly and a strong dependence on PMI. These results are in line with expectations from models of the combustion and flames propagation processes. Trend analyses and likelihood ratio tests showed that the FWI System components are good predictors of burned area and fire duration, but not of rate of spread. They also confirmed that, where LST anomaly and PMI are covariates of the considered fire characteristic, their performance is similar or better than the FWI System components. Finally, the probability of an extreme event in terms of burned area as a joint function of LST anomaly and PMI shows a wider dynamic range than the same probability modelled as a function of these remote sensing variables individually.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».