Detección de áreas quemadas en el sureste de México, utilizando índices pre y post-incendio NBR y BAI, derivados de compuestos MODIS

• Autores: Lilia Manzo Delgado, José López García
• Localización: Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica, ISSN-e 1578-5157, Nº. Extra 13, 2013 (Ejemplar dedicado a: “In Memoriam: Sergio Opazo Saldivia”)
• Idioma: español
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• Resumen

  • En el marco de las actividades realizadas por la Red Latinoamericana de Incendios (RedLatif) y la Red Latinoamericana de Seguimiento y Estudios de los Recursos Naturales (SERENA), se desarrolló el algoritmo AQM2008 para identificar las áreas quemadas en la región sureste de México para el periodo 2008. El método consistió en ajustar los índices espectrales pre y post-incendio NBR (Normalized Burn Ratio) y BAI (Burned Area Index) derivados de los productos de reflectancia de 16 días MCD43B4 del sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), tomando como referencia el algoritmo de áreas quemadas AQL2004. La validación se realizó mediante interpretación visual de imágenes Landsat ETM+ en combinación con los registros oficiales de incendios elaborados por la Comisión Nacional Forestal. El algoritmo estimó 52,977.8 ha afectadas por incendios; el 74% corresponde a terrenos agropecuarios y el 26 % tuvo lugar en bosques templados, selvas tropicales, pastizales y manglares. La alta precisión global del algoritmo (> 99%) se atribuye a la gran cantidad de pixel no quemados en las imágenes Landsat ETM+. El error promedio de omisión fue 45.99% y el error de comisión 51.91%. Asimismo, el promedio del coeficiente Kappa se estimó en 0.47, sugiriendo con ello que el algoritmo ajustado AQM2008 presenta una confiabilidad razonable. Los resultados representan una alternativa para analizar el patrón de distribución espacial y temporal de las áreas quemadas, así como identificar zonas de atención prioritaria en materia de incendios.