A scalable fire danger index based on sentinel imagery
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of wildfires and megafires and their disastrous consequences is increasing all over the planet. According to the latest European Forest Fire Information System annual fire report, in 2021 alone wildfires burned a surface area more than twice the size of Luxembourg, including more than a thousand square kilometres of Natura 2000 protected areas. In addition, 2022 has registered the highest number of wildfires since 2006, and will also be recorded as one of the driest years on record. Assuming that the most efficient and cost-effective way limit the damage caused by wildfires consists in their prevention, building tools to allow the decision makers to allocate resources using state of the art technology and fresh data is of the utmost importance. To this end, the combined usage of data from weather and satellite platforms capable to provide data on a regional or national scale and at a high temporal frequency provides the optimal solution for assessing and monitoring the state of the vegetation. However, users of fire danger product users often complain about the resolution of the provided products. While moderate- or coarse-resolution products may be adequate to cover the regional or national scale, high-resolution products are required to properly describe the fire danger in relatively small-sized areas of high interest in fire danger modelling, such as wildland-urban interfaces, national parks or protected areas. Using a different fire danger product based on the spatial scale of the target may be impractical and increase the workload and training requirements for the personnel. For this reason, we propose a scalable fire danger index based on Sentinel imagery that is able to cover different spatial scales by exploiting the surface reflectances provided by different Sentinel products (i.e. Sentinel-2 and Sentinel-3). \n \nThis novel index, named Daily Fire Danger Index, exploits both weather and satellite data to estimate all the main variables of fire danger, such as the amount of dead fuel, moisture of the dead and live fuels, wind speed, evapotranspiration etc, and is calibrated using the historical records of wildfire occurrence in the target region. In particular, the live fuel moisture content is estimated using a state of the art procedure based on the inversion of radiative transfer models of the PROSAIL family. The index was tested in Sardinia, a region well-known for its proneness to wildfires and which is also regularly affected by megafires, and the performance comparison with the Canadian Fire Weather Index shows very significant improvements on the capability to discriminate fire danger even at a moderate resolution. Finally, the 2021 Planargia-Montiferru megafire was selected as a case study to showcase the added value of the high-resolution version of the index.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».