Postfire Vegetation Recovery And Spectral Separability Over Amazonian Savanna Ecosystems Using Remote Sensing Time Series And Fuel Loads Measurements

• Alves, Daniel Borini ^[1] ; Laffayete Pires da Silveira, Antonio ^[2] ; Cambraia, Bruno Contursi ^[5] ; Falcão Sobrinho, José ^[1] ; Silva, Thiago Sanna Freire ^[3] ; Pérez-Cabello, Fernando ^[4]
  1. [1] Universidade Estadual Vale do Acaraú

     Universidade Estadual Vale do Acaraú

     Brasil

     
  2. [2] Universidade Federal de Rondônia

     Universidade Federal de Rondônia

     Brasil

     
  3. [3] University of Stirling

     University of Stirling

     Reino Unido

     
  4. [4] Universidad de Zaragoza

     Universidad de Zaragoza

     Zaragoza, España

     
  5. [5] Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade

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• 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. 133-154
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Recuperación de la vegetación posincendio y separabilidad espectral en ecosistemas de sabana amazónica mediante series temporales de teledetección y mediciones de carga de combustibles
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  • español

    El monitoreo y la comprensión de las respuestas de la vegetación al fuego en los ecosistemas de sabana amazónica siguen siendo un desafío científico muy importante para mejorar las prácticas de manejo del paisaje en estas áreas. En este sentido, el presente estudio analiza la dinámica de la separabilidad espectral, así como el proceso de recuperación posincendio de la vegetación, en relación con experimentos de fuego realizados en ecosistemas de sabana abierta del Parque Nacional Campos Amazônicos (Brasil). Para este propósito, se procesó y analizó un conjunto de datos armonizado de Landsat y Sentinel-2. También se generaron series temporales del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y del Índice Normalizado de Quema 2 (NBR2) a partir de este mismo conjunto de datos para el período 2019–2023, evaluándose en combinación con mediciones in situ de carga de combustibles finos. Se calcularon M-Statistics y diferencia absoluta media comparando datos de parcelas quemadas y no quemadas, considerando diferentes tratamientos de estacionalidad del fuego (fuegos de inicio de estación seca – EDS; fuegos de mitad de estación seca – MDS) y tiempo desde el último incendio (combustible de 2 años; combustible de 3 años; y fuegos con combustible de 10 años o más). El uso combinado de Sentinel-2 y Landsat resultó en una disponibilidad de imágenes libres o parcialmente libres de nubes ≈0,6 veces mayor que la obtenida al usar únicamente imágenes de Landsat. El potencial del NBR2 se destacó, generando valores estadísticamente significativos de diferencia absoluta media al comparar incendios EDS y MDS, así como al comparar áreas con combustible de 2 años frente a las de 3 años o de 10 años o más. La información satelital y de campo coincidió en la detección de una rápida respuesta de la vegetación al fuego en estos ecosistemas, demostrando que las condiciones similares a las observadas antes del incendio se alcanzaron después de tres estaciones lluviosas. Los resultados refuerzan el potencial de los conjuntos de datos armonizados de teledetección Landsat y Sentinel-2 para evaluar y monitorear áreas afectadas por incendios en los ecosistemas de sabana amazónica, aportando significado ecológico y estableciendo conexiones entre los datos de teledetección y los de campo.

  • English

    Monitoring and understanding vegetation responses to fire in Amazonian savanna ecosystems remains a very important scientific challenge to improve the landscape management practices of these areas. In this sense, the present study analyzes the dynamics of spectral separability as well as the postfire vegetation recovery process related to fire experiments carried out in open savanna ecosystems of the Campos Amazônicos National Park (Brazil). For this purpose, a harmonized Landsat and Sentinel-2 dataset was processed and analyzed. The time series of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Normalized Burned Ratio 2 (NBR2) spectral indices were also generated from this same dataset for the period from 2019 to 2023 and evaluated in combination with fine fuel load in-situ measurements. M-Statistics and mean absolute difference were calculated comparing data from burned and unburned plots, considering different treatments of fire seasonality (Early-Dry Season – EDS; Middle-Dry Season – MDS fires) and time since last fire (2-year-old fuel age; 3-year-old fuel age; and 10-year-old or older fuel age fires). The combined use of Sentinel-2 and Landsat resulted in an availability of cloud-free or partially cloud-free images ≈0.6 times greater than that obtained when using Landsat images exclusively. The potential of the NBR2 stood out, generating statistically significant mean absolute difference values when comparing EDS and MDS fires, and also when comparing 2-year-old fuel age areas with 3-year-old or 10-year-old or older fuel age areas. Satellite and field information converged in the detection of a rapid response of vegetation to fire in these ecosystems, demonstrating that conditions similar to those observed before the fire were reached after three rainy seasons. The results reinforce the potential of Landsat and Sentinel-2 harmonized remote sensing datasets to assess and monitor fire-affected areas over Amazonian savanna ecosystems, providing ecological meaning and establishing connections between remote sensing and field datasets.