FireSpread_MedEU

  • Wildfires are becoming more frequent and severe under the influence of climate change, posing increasing risks to ecosystems, human health, and infrastructure. Accurate spatiotemporal data on wildfire propagation is essential for advancing fire behavior modeling, improving management strategies, and mitigating future impacts. However, existing datasets with both high spatial and temporal resolution are rare, costly, and time-consuming to produce. To address this gap, we present FireSpread_MedEU, a dataset comprising 313 consecutive burned area maps from 102 wildfire events across the Mediterranean and Europe between 2017 and 2023. Burned areas were derived from high-resolution Planet optical satellite imagery (~3 m spatial, mostly daily temporal resolution) using a semi-automated workflow, followed by manual refinement to ensure highest accuracy. Each dataset entry is enriched with detailed metadata and a subjective quality assessment. With its high level of spatiotemporal precision,Wildfires are becoming more frequent and severe under the influence of climate change, posing increasing risks to ecosystems, human health, and infrastructure. Accurate spatiotemporal data on wildfire propagation is essential for advancing fire behavior modeling, improving management strategies, and mitigating future impacts. However, existing datasets with both high spatial and temporal resolution are rare, costly, and time-consuming to produce. To address this gap, we present FireSpread_MedEU, a dataset comprising 313 consecutive burned area maps from 102 wildfire events across the Mediterranean and Europe between 2017 and 2023. Burned areas were derived from high-resolution Planet optical satellite imagery (~3 m spatial, mostly daily temporal resolution) using a semi-automated workflow, followed by manual refinement to ensure highest accuracy. Each dataset entry is enriched with detailed metadata and a subjective quality assessment. With its high level of spatiotemporal precision, FireSpread_MedEU provides essential data for the development and validation of machine learning models or wildfire simulation models. It opens new research opportunities in wildfire behavior analysis, risk assessment, and predictive modeling.zeige mehrzeige weniger

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Metadaten
Autor*innen:Simon Müller
Koautor*innen:Anja Hofmann-BöllinghausORCiD, Zhimin Chen, Kristin Vogel, Philipp BennerORCiD
Dokumenttyp:Forschungsdatensatz
Veröffentlichungsform:Graue Literatur
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2025
Organisationseinheit der BAM:7 Bauwerkssicherheit
7 Bauwerkssicherheit / 7.5 Technische Eigenschaften von Polymerwerkstoffen
VP Vizepräsident
VP Vizepräsident / VP.1 eScience
Herausgeber (Institution):Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:Zenodo
Verlagsort:Geneva
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Machine Learning; Spread; Wildfire
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Infrastruktur
Infrastruktur / Fire Science
Art der Ressource:Datensatz
Beginndatum der Datenerstellung:13.08.2025
DOI:10.5281/zenodo.16813435
Beschreibung der Datei(en) :Daten umfassen Naturbrände in Europa und im gesamten Mittelmeerraum, nachverfolgt mit hochaufgelösten Satellitendaten.
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:19.11.2025
Referierte Publikation:Nein
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Forschungsdatensätze der BAM
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