Burned Area Mapping of Boreal Forests Using Automatically Generated Samples
Notice bibliographique
Résumé
Accurately mapping wildfire extent and dynamics in boreal forests is essential for climate and ecological research. Currently, only two medium-resolution burned area datasets, generated based on a large number of visual interpretation samples, are available for research on the entire Boreal Forest: the Global Forest Loss (Fire_GFL) and the Global Annual Burned Area Map (GABAM). Fire_GFL has an 8% omission in North America and globally, while GABAM suffers from severe "stripe" and "box" effects, making it unsuitable for use. Therefore, a new burned area dataset covering the boreal region is needed for more precise wildfire mapping. This study develops a large-scale fully automated wildfire extraction algorithm named BAMS for the boreal forests, which can automatically generate training samples. Its effectiveness and robustness are tested using the 2023 Canadian wildfires as a case study. Compared to the TIIC produced by Natural Resources Canada and the publicly released Fire_GFL, BAMS achieved the highest OA of 93%, compared to 91% and 86%, respectively. At the regional scale, BAMS shows a strong correlation and consistency with TIIC, while the forest burned area estimated by Fire_GFL is systematically lower than that of BAMS and TIIC. These preliminary results suggest that the proposed method can accurately and automatically delineate wildfire areas in boreal 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».