CIFOR-ICRAF s’attaque aux défis et aux opportunités locales tout en apportant des solutions aux problèmes mondiaux concernant les forêts, les paysages, les populations et la planète.

Nous fournissons des preuves et des solutions concrètes pour transformer l’utilisation des terres et la production alimentaire : conserver et restaurer les écosystèmes, répondre aux crises mondiales du climat, de la malnutrition, de la biodiversité et de la désertification. En bref, nous améliorons la vie des populations.

CIFOR-ICRAF publie chaque année plus de 750 publications sur l’agroforesterie, les forêts et le changement climatique, la restauration des paysages, les droits, la politique forestière et bien d’autres sujets encore, et ce dans plusieurs langues. .

CIFOR-ICRAF s’attaque aux défis et aux opportunités locales tout en apportant des solutions aux problèmes mondiaux concernant les forêts, les paysages, les populations et la planète.

Nous fournissons des preuves et des solutions concrètes pour transformer l’utilisation des terres et la production alimentaire : conserver et restaurer les écosystèmes, répondre aux crises mondiales du climat, de la malnutrition, de la biodiversité et de la désertification. En bref, nous améliorons la vie des populations.

CIFOR–ICRAF publishes over 750 publications every year on agroforestry, forests and climate change, landscape restoration, rights, forest policy and much more – in multiple languages.

CIFOR–ICRAF addresses local challenges and opportunities while providing solutions to global problems for forests, landscapes, people and the planet.

We deliver actionable evidence and solutions to transform how land is used and how food is produced: conserving and restoring ecosystems, responding to the global climate, malnutrition, biodiversity and desertification crises. In short, improving people’s lives.

Evaluation of remote sensing-based active fire datasets in Indonesia

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Eight different fire datasets for Indonesia were compared with each other and to fine spatial resolution burnscar maps. Results show that each dataset detects different fires. More than two-thirds of the fires detected by one dataset are not detected by any other dataset. None of the datasets detect fires in all test areas. Fire regime, satellite sensor characteristics and fire detection algorithms all influence which fires are detected. Fire datasets were not complementing each other as they all had commission as well as omission errors.

DOI:
https://doi.org/10.1080/01431160310001618022
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