Consequences Of Fire On Vegetation Composition And Its Influence On Leaf Area Index (LAI) Distribution Using Multi-Resolution Images

• Martín Ortiz, Pedro ^[1] ; Pérez-Cabello, Fernando ^[1] ; Iranzo Cubel, Cristian ^[1] ; Montorio Lloveria, Raquel ^[1]
  1. [1] Universidad de Zaragoza

     Universidad de Zaragoza

     Zaragoza, España

     
• Localización: Cuadernos de investigación geográfica: Geographical Research Letters, ISSN-e 1697-9540, ISSN 0211-6820, Vol. 51, Nº 2, 2025 (Ejemplar dedicado a: Forest Fires: Risk, Consequences And Technological Advances In Their Analysis And Management), págs. 85-108
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Consecuencias del fuego en la composición de la vegetación y su influencia en la distribución del Leaf Area Index (LAI) mediante imágenes multi-resolución
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  • español

    En las últimas décadas, los incendios forestales constituyen una de las principales perturbaciones de los ecosistemas mediterráneos. Comprender cómo se recuperan las formaciones afectadas es fundamental para evaluar su resiliencia y gestionar adecuadamente medidas de restauración hidrológico-forestal. Este estudio analiza la regeneración vegetal en zonas incendiadas representativas de la diversidad paisajística de Aragón (NE de la Península Ibérica), considerando (i) el tipo de vegetación colonizadora en relación con la preexistente y (ii) su impacto en la distribución espacial del Índice de Área Foliar (LAI), este último utilizado como proxy de la funcionalidad eco-fisiológica de las formaciones afectadas. Se hace uso de imágenes GeoSAT-2 de alta resolución espacial y colecciones Sentinel-2 L2A para obtener cartografías sobre la distribución de la vegetación actual y compuestos multitemporales de LAI, respectivamente. Se emplean tablas de contingencia derivadas de comparaciones diacrónicas del tipo de vegetación dominante (antes del fuego y en el momento actual) y modelos predictivos Random Forest (RF), que también han permitido determinar la importancia de diferentes factores naturales en la distribución espacial de las formaciones vegetales colonizadoras. Los resultados ponen de manifiesto la alta dependencia entre las formaciones vegetales previas y las colonizadoras (χ² = 10.067) y el papel de las trayectorias regenerativas en la distribución espacial del LAI (p < 0.05), observándose una mayor regeneración en áreas donde predominaban especies con estrategias reproductivas activas (rebrote y serotinia). Asimismo, en la modelización mediante Random Forest (OOB = 21%) la vegetación preexistente emerge como el factor más determinante (MDG = 600) en la predicción de la vegetación actual, por encima de la severidad del fuego y la tendencia regenerativa del Normalized Difference Vegetation Index (MDG ≈ 250), cuyos efectos varían en función del tipo de formación vegetal.

  • English

    In recent decades, wildfires have become one of the main disturbances affecting Mediterranean forest ecosystems. Understanding how fire-affected formations recover is crucial for assessing their resilience and effectively managing potential hydrological-forest restoration measures. This study analyzes vegetation regeneration in burned areas representative of the landscape diversity of Aragón (NE Iberian Peninsula) considering (i) the type of colonizing vegetation in relation to the pre-existing one and (ii) the impact of the colonizing vegetation type on the spatial distribution of the Leaf Area Index (LAI), which is used as a proxy for the eco-physiological functionality of the affected formations. High-spatial-resolution GeoSAT-2 images and Sentinel-2 L2A collections were used to generate maps of current vegetation distribution and multitemporal LAI composites, respectively. Contingency tables derived from diachronic comparisons of dominant vegetation type (before the fire and at present) and Random Forest (RF) predictive models were employed. The RF models also determined the importance of different natural factors in the spatial distribution of colonizing vegetation formations. The results highlighted the strong dependence between pre-fire and colonizing vegetation formations (χ² = 10.067) and the role of regenerative trajectories in the spatial distribution of LAI (p < 0.05). Greater regeneration was observed in areas dominated by species with active reproductive strategies (resprouting and serotiny). Additionally, in the Random Forest modeling (OOB = 21%), pre-existing vegetation emerged as the most determining factor (MDG = 600) in predicting current vegetation, surpassing fire severity and the regenerative trend of the Normalized Difference Vegetation Index (MDG ≈ 250), whose effects vary depending on the type of vegetation formation.