Anatomy of the Las Máquinas wildfire using remote sensing tools
Notice bibliographique
Résumé
The Las Máquinas wildfire took place in central Chile in the austral summer season of 2017 has becomes the most severe event in Chilean history, causing loss of life, property and the destruction of native forest, crops, large areas of commercial plantations and biodiverse habitats. Since this event has no precedent in Chilean wildfire history, it was used as an example to carry out a detailed analysis of the conditions before (pre-), during (per-) and after (post-) the fire from a remote sensing perspective. The goal of this work is to develop a framework to carry out detailed analyses of catastrophic fires for forensic and public policy purposes, making use of the advantages posed by Earth Observation satellites, including the simultaneous imaging of large areas with a good spatial resolution, and an ever-increasing temporal resolution, coupled with a sophisticated suite of instruments which allow measuring many parameters simultaneously. This study examines the biophysical, meteorological and physical variables like the evolution of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), weather conditions, maximum temperature evolution, the Canadian Fire Weather Index, the burned area, the maximum fire radiative power, among others, for the five municipalities that were affected by the fire: Cauquenes, Chanco, Empedrado, Constitución and San Javier, all of which are located in the Maule Region. The results indicate that Las Maquinas wildfire took place under exceptional meteorological conditions. In particular, the conditions before the night when Santa Olga was destroyed were characterized by record values of the FWI, which caused a significant increase in the burned area and overwhelmed any response by the fire brigades.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».