Spatiotemporal post-fire change analysis using optical and SAR imagery
Notice bibliographique
Résumé
Wildfires on permafrost covered with the boreal forest can influence vegetation composition, surface soil moisture, and the active layer. Since wildfires on permafrost occur extensively in unpredictable areas, remote sensing is a useful tool for monitoring burn severity and ecosystem changes. Optical spectral indices such as the differenced normalized burn ratio (dNBR) and normalized difference vegetation index (NDVI) were traditionally used to detect burn severity and vegetation regrowth. However, since optical imagery is significantly affected by cloud cover and weather conditions, there is a limitation in acquiring temporally dense images. Synthetic Aperture Radar (SAR) can obtain images regardless of day/night or weather conditions, so it is possible to densely observe the area of interest spatiotemporally. In addition, SAR images, unlike optical images, can acquire information on the active layer of the permafrost in the winter season. This study aimed to analyze winter season time-series SAR backscattering coefficient change with burn severity in south Northwest Territories, Canada using optical and SAR data. The study area, south Northwest Territories, belongs to the discontinuous permafrost zone and consisted of the taiga. Burn severity and vegetation regrowth were estimated by dNBR and NDVI using optical imagery. To increase the temporal resolution, Landsat-8 OLI and Sentinel-2 MSI were acquired through the cloud-based Google Earth Engine (GEE) in the summer season. C-band dual-polarization Sentinel-1 and X-band single-polarization TerraSAR-X were obtained to understand the multi-frequency backscattering coefficient to fire-induced changes. The changes pattern of the SAR backscattering coefficient varies according to the burn severity, especially in the winter season, not affected by vegetation and soil moisture. It can be seen that the wildfires affected the changes in the scattering mechanism in permafrost on the boreal forests. These results represent that C-band and X-band SAR images have the potential to monitor the changes of the active layer with burn severity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».