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FireCluster: A multi-source satellite active fire data clustering algorithm for comprehensive wildfire event identification
DOI:10.1016/j.srs.2026.100423.png)
摘要
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• 通过两阶段层次密度聚类集成MODIS、VIIRS、Landsat-8和Himawari-8。
• 采用自适应时空邻域来减少因分辨率不匹配导致的火灾遗漏。
• 将野火召回率从∼15%(ST-DBSCAN/HDBSCAN)提升至44.12%,在高峰季节达到63.25%。
• 基于2020年中国大陆数据和四川凉山案例进行验证,实现了更精细的事件重构。
Keyword:
Wildfire identification
Cluster analysis
Active fire
Data multi-source fusion
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取,主要内容包括:简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
5.2
论文数:
517
被引数:
980
机构
引用论文
Review of approaches and challenges for the validation of satellite-based active fire products in savannah ecosystemsRamsey, S.; Jones, S.; Reinke, K. 对卫星基主动火灾产品在稀树草原生态系统中的验证方法和挑战的综述. Int. J. Wildland Fire 2024, 33, WF23202. [Google Scholar] [CrossRef]
Drivers and Impacts of the Record-Breaking 2023 Wildfire Season in Canada加拿大破纪录的2023野火季节的驱动因素和影响
NATURE COMMUNICATIONS
IF15.7

