Wildfire Detection and Mapping by Satellite With an Enhanced Configuration of the Normalized Hotspot Indices: Results From Sentinel-2 and Landsat 8/9 Data Integration
Notice bibliographique
Résumé
The Operational Land Imager (OLI) and the Multispectral Instrument (MSI), respectively, aboard Landsat-8/9 (L8/9) and Sentinel-2 (S2) satellites, by providing data in near infrared (NIR) and short-wave infrared (SWIR) bands, with a mid-high spatial resolution (20/30 m), enable the identification, mapping, and characterization of high-temperature features. Here, we exploit this potential by presenting and testing the normalized hotspot indices algorithm tailored to fire mapping (NHI-F). Results were achieved by investigating the devastating fire events occurring in California and Hawaii islands (USA), Yellowknife (Canada), Tenerife islands (Spain), North Attica (Greece), and Northern Territory (Australia), during the intense fire seasons of 2023, show the high performance of the NHI-F in detecting and mapping wildfires, despite multispectral misregistration and striping effects affecting S2-MSI imagery. These effects may be directly minimized from the used indices, as demonstrated in this work. By investigating the wildfires of Yellowknife and California by means of L8/9 OLI/OLI2 data, we found that the NHI-F flagged up to 99% of fire pixels detected by the operational Landsat Fire and Thermal Anomaly (LFTA) product. Moreover, the additional fire pixels from NHI-F (up to 70% in night-time conditions) better detailed the fire fronts and provided unique information also about some small-fire outbreaks. The analysis of fire dynamics, performed integrating L8/9 (nighttime/daytime) and S2 (daytime) observations, demonstrates that the NHI-F configuration may highly support the fire monitoring activities at different spatial scales, complementing information from systems using satellite data at high-temporal/low spatial resolution.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».