Satellite remote sensing of active fires: History and current status, applications and future requirements
Notice bibliographique
Résumé
Landscape fire is a widespread, somewhat unpredictable phenomena that plays an important part in Earth's biogeochemical cycling. In many biomes worldwide fire also provides multiple ecological benefits, but in certain circumstances can also pose a risk to life and infrastructure, lead to net increases in atmospheric greenhouse gas concentrations, and to degradation in air quality and consequently human health. Accurate, timely and frequently updated information on landscape fire activity is essential to improve our understanding of the drivers and impacts of this form of biomass burning, as well as to aid fire management. This information can only be provided using satellite Earth Observation (EO) approaches, and remote sensing of active fire is one of the key techniques used. This form of EO is based on detecting the signature of the (mostly infrared) electromagnetic radiation emitted as biomass burns. Since the early 1980's, active fire (AF) remote sensing conducted using low Earth orbit (LEO) satellites has been deployed in certain regions of the world to map the location and timing of landscape fire occurrence, and from the early 2000's global-scale information updated multiple times per day has been easily available to all. Geostationary (GEO) satellites provide even higher frequency AF information, more than 100 times per day in some cases, and both LEO- and GEO-derived AF products now often include estimates of a fires characteristics, such as its fire radiative power (FRP) output, in addition to the fires detection. AF data provide information relevant to fire activity ongoing when the EO data were collected, and this can be delivered with very low latency times to support applications such as air quality forecasting. Here we summarize the history of achievements in the field of active fire remote sensing, review the physical basis of the approaches used, the nature of the AF detection and characterization techniques deployed, and highlight some of the key current capabilities and applications. Finally, we list some important developments we believe deserve focus in future years.
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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 | 0,011 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».