An enhanced NHI algorithm configuration for fire detection and mapping
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The devastating fire events occurring during the intense fire season of 2023 have shown the importance of developing efficient fire detection methods capable of supporting the fire management activities. An enhanced configuration of the Normalized Hotspot Indices (NHI) algorithm has been developed in this direction to improve the fire mapping by satellite through near infrared (NIR) and short-wave infrared (SWIR) data (up to 20 m spatial resolution) from the Operational Land Imager (OLI/OLI2) and the Multispectral Instrument (MSI) aboard Landsat-8/9 (L8/9) and Sentinel-2 (S2) satellites, respectively. In this work, we show the results achieved by investigating the fire events occurring in California, Hawaii islands (USA), Yellowknife (Canada), Tenerife islands (Spain), Greece and Australia also through comparison with information from operational Landsat Fire and Thermal Anomaly (LFTA) product. Results of an extended validation analysis performed using information from well-established databases show that the enhanced NHI algorithm configuration enabled an accurate mapping of fire fronts with a very number of omission and commission errors. Moreover, the algorithm flagged up to 99% of fire pixels from the LFTA product over California and detected up to 70% of additional fire pixels, in night-time conditions, which better detailed the fire fronts and provided unique information about small-fire outbreaks. The effective integration of S2 (daytime) and L8/9 (daytime/night-time) observations, demonstrates that the enhanced NHI algorithm configuration may be used with success to analyse the dynamic evolution of flaming fronts by assessing/complementing information from satellite products at high-temporal/low-spatial resolution. The next implementation of the algorithm on from the Sea and Land Surface Temperature Radiometer (SLSTR) aboard Sentinel-3 satellite and the Flexible Combined Imager (FCI) of the Meteosat Third Generation (MTG) opens some interesting perspectives also regarding its usage for the near-real time monitoring of wildfires
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle