Alcalá de Henares, España
Este trabajo pretende mostrar el interés de las mediciones hiperespectrales de laboratorio para estimar el contenido de humedad de cara a estimar esta variable operativamente en el contexto de la determinación del riesgo de incendio. El experimento se ha realizado con dos especies forestales mediterráneas (alcornoque y roble), que fueron sometidas a un proceso de estrés hídrico controlado. Las mediciones hiperespectrales se realizaron con una cámara Specim, sensible a las longitudes de onda entre 900 y 1700 nm. A partir de estas ediciones, se calculó la correlación espectral con las variaciones del contenido de humedad, tanto para las bandas de la cámara empleada, como para las correspondientes al sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Para el índice espectral Normalized Difference Water Index (NDWI) se obtuvieron valores altos de correlación, tanto para el Q. suber (r=0.803 con el Fuel Moisture Content, FMC y r=0.846 con el Equivalent Water Thickness, EWT), como para el Q. robur (r=0.705 con el FMC y r=0.802 para EWT). Esto confirma que ambos parámetros pueden estimarse con adecuada precisión usando imágenes de satélite.
This paper shows the interest of laboratory hyperspectral measurements to estimate fuel moisture content for fire risk assessment. Measurements were obtained for two Mediterranean forest species over a controlled water stress experiment. The hyperspectral measurements were performed with a Specim camera, sensible to spectral reflectance from 900 to 1700 nm. We calculated the spectral correlation with variations in the moisture content, both for the camera raw bands as well as for those adjusted to the MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sensor. High correlation values were obtained for moisture content measurements and the Normalized Difference Water Index (NDWI), both for Q. suber (r=0.803 with the FMC and r=0.846 for EWT), and for the Q. robur (r=0.705 with the FMC and r=0.802 for EWT). Our work asserts that both parameters can be estimated with appropriate accuracy using satellite images.
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