火灾事件描述:一个开放的，灵活的算法和数据库的美国火灾事件的MODIS烧伤面积产品2001-19( FIRED (Fire Events Delineation): An open, flexible algorithm & database of US fire events derived from the MODIS burned area product (2001-19) )

AL Mahood J Balch MC Cook NP Mietkiewicz LAS Denis

利用火数据革命，即来自卫星、政府记录、社交媒体和人类健康来源的丰富信息，现在需要复杂和具有挑战性的数据集成方法。定义火灾事件是这项工作的关键。为了理解火灾的时空特征或经典的火情概念，我们需要从遥感数据中严格定义火灾事件。从根本上说，事件是一个地理概念，围绕某些财产中相同的特定现象划定了界限，它是理解火灾机制的关键，更重要的是它们是如何变化的。在这里，我们描述fire（一种事件描述算法），该算法用于从2001年1月至2019年5月期间的MODIS MCD64燃烧面积产品中导出火灾事件(N=51,871)。将烧伤面积像素聚类成事件的优化的空间和时间阈值是11天的窗口和5像素的距离，当根据烧伤严重程度记录的监测趋势对同端US13，741个野火周界进行优化时。美国的触发事件和MTBS事件大小之间的线性关系很强(R2=0.92)。重要的是，该算法是开放源码和灵活的，允许最终用户修改时空阈值甚至底层算法，因为他们认为合适。根据火灾事件规模和蔓延速度的区域分布，我们期望优化的标准在不同地区有所不同。我们描述了在一个新的国家数据库中提供的衍生指标，以及如何使用它们来更好地理解美国的火灾制度。开放、灵活的FIRED算法可用于派生任何卫星产品中的事件。我们希望这一开放科学的努力将有助于促进社区驱动的数据集成努力（称为OneFire）来构建一个更完整的火灾图像。

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