Enhancement of fire danger rating system for a better land/forest fire warning in South Sumatera Province, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Forest Fire Danger Rating System (FDRS) developed in Indonesia is based on the Canadian Forest Fires Danger Rating System. The Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency operates and publishes a daily Fire Weather Index system on its website as part of the FDRS. The so-called SPARTAN system is based on weather elements of rainfall, air temperature, wind speed, and humidity and does not consider soil conditions. This research aims to improve the Fire Weather Index system by adding information on land conditions. In this study, the area of interest was South Sumatera Province of Indonesia and the period of analysis was 2019. The normalized difference polarization index (NDPI) derived from the Synthetic Aperture Radar (SAR) data of the Sentinel-1 satellite and land cover changes and fire incidents derived from the optical data of the Sentinel-2 satellite are used to represent land conditions. Since NDPI shows a good correlation with the degree of soil moisture, the NDPI is considered for the soil moisture conditions. Furthermore, integrating soil moisture conditions and land cover changes into the FWI system provides better early warning information for land/forest fires. Fire hotspot data and in-situ fire information are used to validate the results. This study concludes that adding information on land conditions will provide detailed and better land/forest fire warnings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».