RADARSAT constellation mission compact polarisation SAR data for burned area mapping with deep learning
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Monitoring wildfires has become increasingly critical due to the sharp rise in wildfire incidents in recent years. Optical satellites like Sentinel-2 and Landsat are extensively utilised for mapping burned areas. However, the effectiveness of optical sensors is compromised by clouds and smoke, which obstruct the detection of burned areas. Thus, satellites equipped with Synthetic Aperture Radar (SAR), such as dual-polarisation Sentinel-1 and quad-polarisation RADARSAT-1/-2 C-band SAR, which can penetrate clouds and smoke, are investigated for mapping burned areas. However, there is limited research on using compact polarisation (compact-pol) C-band RADARSAT Constellation Mission (RCM) SAR data for this purpose. This study aims to investigate the capacity of compact polarisation RCM data for burned area mapping through deep learning. Compact-pol m- χ decomposition and Compact-pol Radar Vegetation Index (CpRVI) are derived from the RCM Multi-Look Complex product. A deep-learning-based processing pipeline incorporating ConvNet-based and Transformer-based models is applied for burned area mapping, with three different input settings: using only log-ratio dual-polarisation intensity images, using only compact-pol decomposition plus CpRVI, and using all three data sources. The training dataset comprises 46,295 patches, generated from 12 major wildfire events in Canada. The test dataset includes seven wildfire events from the 2023 and 2024 Canadian wildfire seasons in Alberta, British Columbia, Quebec and the Northwest Territories. The results demonstrate that compact-pol m- χ decomposition and CpRVI images significantly complement log-ratio images for burned area mapping. The best-performing Transformer-based model, UNETR, trained with log-ratio, m- χ m-decomposition, and CpRVI data, achieved an F1 Score of 0.718 and an IoU Score of 0.565, showing a notable improvement compared to the same model trained using only log-ratio images (F1 Score: 0.684, IoU Score: 0.557). This is the first study to demonstrate that RCM C-band SAR data and its derived features are effective for burned area mapping.
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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 | 0,001 |
| 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 découle