Gravité des brûlures causées par le feu, même année

Fire Burn Severity - Same Year This layer is the current fire year burn severity classification for large fires (greater than 100 ha). Burn severity mapping is conducted using best available pre- and post-fire satellite multispectral imagery acquired by the MultiSpectral Instrument (MSI) aboard the Sentinel-2 satellite or the Operational Land Imager (OLI) sensor aboard the Landsat-8 and 9 satellites. Every attempt is made to use cloud, smoke, shadow and snow-free imagery that was acquired prior to September 30th. However, in late fire seasons imagery acquired after September 30th may be used. This layer is considered an interim product for the 1-year-later burn severity dataset (WHSE_FOREST_VEGETATION.VEG_BURN_SEVERITY_SP). Mapping conducted during the following growing season benefits from greater post-fire image availability and is expected to be more representative of tree mortality. #### Methodology: • Select suitable pre- and post-fire imagery or create a cloud/snow/smoke-free composite from multiple images scenes • Calculate normalized burn severity ratio (NBR) for pre- and post-fire images • Calculate difference NBR (dNBR) where dNBR = pre NBR – post NBR • Apply a scaling equation (dNBR_scaled = dNBR*1000 + 275)/5) • Apply BARC thresholds (76, 110, 187) to create a 4-class image (unburned, low severity, medium severity, and high severity) • Apply region-based filters to reduce noise • Confirm burn severity analysis results through visual quality control • Produce a vector dataset and apply Euclidian distance smoothing 2024-02-21 Gouvernment de la Colombie-Britannique marc.rousseau@gov.bc.ca FormatNature et environnementSciences et technologie Original metadata (https://catalogue.data.gov.bc.ca)HTML https://catalogue.data.gov.bc.ca/dataset/fire-burn-severity-same-year Download KML Ground Overlay fileKML https://openmaps.gov.bc.ca/kml/geo/layers/WHSE_FOREST_VEGETATION.VEG_BURN_SEVERITY_SAME_YR_SP_loader.kml Fire Burn Severity - Same YearWMS https://openmaps.gov.bc.ca/geo/pub/WHSE_FOREST_VEGETATION.VEG_BURN_SEVERITY_SAME_YR_SP/ows?service=WMS&request=GetCapabilities&layers=pub:WHSE_FOREST_VEGETATION.VEG_BURN_SEVERITY_SAME_YR_SP&legend_format=image/png&feature_info_type=text/plain Fire Burn Severity - Same YearWMS https://openmaps.gov.bc.ca/geo/pub/WHSE_FOREST_VEGETATION.VEG_BURN_SEVERITY_SAME_YR_SP/ows?service=WMS&request=GetCapabilities&layers=pub:WHSE_FOREST_VEGETATION.VEG_BURN_SEVERITY_SAME_YR_SP&legend_format=image/png&feature_info_type=text/plain

Cette couche est la classification actuelle de la gravité des incendies par année d'incendie pour les grands incendies (supérieurs à 100 ha). La cartographie de la gravité des brûlures est réalisée à l'aide des meilleures images multispectrales satellitaires disponibles avant et après l'incendie, acquises par l'instrument multispectral (MSI) à bord du satellite Sentinel-2 ou par le capteur Operational Land Imager (OLI) à bord des satellites Landsat-8 et 9. Tout est mis en œuvre pour utiliser des images exemptes de nuages, de fumée, d'ombres et de neige acquises avant le 30 septembre. Cependant, à la fin de la saison des incendies, les images acquises après le 30 septembre peuvent être utilisées. Cette couche est considérée comme un produit provisoire pour l'ensemble de données sur la gravité des brûlures un an plus tard (WHSE_FOREST_VEGETATION.VEG_BURN_SEVERITY_SP). La cartographie réalisée au cours de la saison de croissance suivante bénéficie d'une meilleure disponibilité des images après les incendies et devrait être plus représentative de la mortalité des arbres. #### Méthodologie : • Sélectionnez des images appropriées avant et après les incendies ou créez un composite sans nuage/neige/sans fumée à partir de plusieurs scènes d'images • Calculez le ratio de gravité des brûlures (NBR) normalisé pour les images avant et après le feu • Calculez la différence NBR (DNBR) où DnBR = avant et après NBR • Appliquer une équation d'échelle (DNBR_Scaled = DNBr*1000 + 275) /5) • Appliquez des seuils BARC (76, 110, 187) pour créer une classe à 4 image (non gravée, faible gravité, gravité moyenne et gravité élevée) • Appliquez des filtres régionaux pour réduire le bruit • Confirmez les résultats de l'analyse de la gravité des brûlures grâce à un contrôle de qualité visuel • Produisez un jeu de données vectorielles et appliquez le lissage de distance euclidien

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