High Resolution Wildfire Fuel Mapping for Community Directed Forest Management Planning
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and institutional forest management practices are leading to more frequent and severe wildfire events around the world, a trend that is projected to increase in coming years. Wildfire plays an important role in maintaining ecological systems, but wildfires also pose threats to health, safety, infrastructure, and important ecosystem services. Reactionary response to these threats has predominantly informed management decisions in recent decades and greater focus on mitigation and adaptation is needed. Through a community directed consultation process, the goal of this work has been to provide direct, operational information to aid in local management decision making for a First Nations community in British Columbia, Canada. Here we use a combination of field sampling and high-resolution Airborne Laser Scanning (ALS) data to assess vertical and horizontal fuel loading at fine resolution (~10m2). Our analysis found a high degree of fuel loading heterogeneity in areas characterized as homogeneous using coarser fuel layers and provided a means of identifying high fire risk areas that may be targeted for ecosystem rehabilitation aimed at reducing current and future fire risk. We discuss how this spatially explicit data can be used to evaluate feedback between forest dynamics and fuel loading; information critical for managing forests for multiple objectives into the future. Following our analysis, we compiled our results for the community into an interactive decision support web mapping platform designed with the goal of user friendly, accessible land managment planning, avoiding the need for technical expertise and internal capacity.
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.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».