Assessing spatial patterns of burn severity for guiding post-fire salvage logging in boreal forests of Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Areas affected by forest fires are increasing worldwide, making salvage logging (i.e., harvesting fire-affected trees) an increasingly used practice to reduce the economic impacts of fire on forestry. However, salvage logging can have strong ecological impacts, notably on post-fire forest regeneration and biodiversity. Burn severity (i.e., the degree to which fires impact the vegetation and soil) is also a central element that interacts with pre-fire forest characteristics and salvages logging to control post-fire forest dynamics and biodiversity. In an ecosystem-based forest management context, spatial patterns of burn severity should thus be considered when planning salvage logging operations. This study presents a simple and innovative method to generate burn severity maps with Landsat and Sentinel-2 multispectral imageries to support salvage logging operations rapidly after a fire event. We assembled a unique dataset involving 330 plots from 10 burns (from 2010 to 2020) in which burn severity has been estimated on the field using the composite burn index (CBI) approach in eastern North America. CBI values were modelled as a univariate function of changes in spectral indices using the first cloud-free post-fire satellite images taken after the burns. Our results demonstrate that using free satellite images with straightforward methods can produce reliable and ecologically meaningful burn severity maps within the few weeks following a fire event. The method was then applied to a case study with salvage logging that illustrates how our burn severity maps could be a useful tool for guiding post-fire forestry operations in an ecosystem-based management context. We combined burn severity maps with pre-fire forest composition and age maps to assess immediate post-fire forest. We discuss how such an approach helps to guide salvage planning and maintain residual forests that are representative of the initial post-fire spatial variability in burn severity and pre-fire vegetation. We conclude that rapid mapping of burn severity after a forest fire event may offer many other applications for identifying and managing recently burned forests.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».