Advancing wildfire monitoring using multi-scale Earth observations
Notice bibliographique
Résumé
Alors que les saisons des feux de forêt deviennent plus extrêmes et moins prévisibles au Canada et dans le monde, l’imagerie satellitaire et d’autres observations terrestres fournissent des données vitales pour surveiller les feux de forêt individuels et appuyer la prise de décision en matière de gestion des incendies. Dans cette thèse, j’explore les approches multi-échelles et les sources de données utilisées dans la recherche en écologie du paysage et en télédétection, j’applique des méthodes de fusion de données pour cartographier la progression des feux de forêt et j’identifie les futures opportunités d’utilisation des observations terrestres pour la surveillance des feux de forêt. Dans le premier chapitre de ma thèse, je passe en revue et analyse thématiquement plus de 150 manuscrits récemment publiés dans les domaines de la télédétection et de l’écologie du paysage, pour identifier les avancées récentes et futures dans le domaine des analyses écologiques multi-échelles et multi-sources. Dans le deuxième chapitre de ma thèse, je crée un prototype pour cartographier la progression du feu de forêt, Elephant Hill Fire, de la saison des incendies 2017 en Colombie-Britannique. Ce prototype utilise un algorithme de synthèse bayésien pour fusionner des observations terrestres multi-capteurs et multi-échelles sur Google Earth Engine, une plate-forme de traitement de grande capacité et basée sur le cloud. Le troisième chapitre de ma thèse génère des mesures de progression des incendies à partir d’observations multi-sources et multi-échelles fusionnées pour tous les grands incendies de la saison 2017 en Colombie-Britannique. Cette étude sur l’ensemble de la saison des feux de forêt fait avancer la technique de cartographie de la progression des incendies du chapitre précédent, en intégrant une approche de classification basée sur les objets dans le protocole de classification. Dans le dernier chapitre de ma thèse, le chapitre 4, je présente un cadre conceptuel pour un système forestier complet identifiant les besoins en données et en informations à toutes les étapes de surveillance des incendies et pour analyser des études de cas historiques sur les incendies de forêt. L’objectif ultime de cette thèse est de faire avancer la recherche multi-sources, multi-capteurs et multi-étapes pour la surveillance des feux en présentant de nouvelles méthodes de fusion de données, d’analyses métriques de progression des incendies et le développement d’un cadre conceptuel. Les résultats de cette thèse peuvent être utilisés pour soutenir la surveillance des incendies forestiers afin d’améliorer notre compréhension des feux et des saisons des feux de forêt dans l’espace et le temps
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».