Para una correcta gestión de zonas afectadas por incendio forestal es necesaria una correcta evaluación del daño ocasionado, especialmente en Grandes Incendios Forestales (>500 ha), donde es necesario priorizar la utilización de recursos disponibles en la restauración. Una de las técnicas más difundidas es la aplicación de índices de severidad obtenidos de imágenes de satélite, que permite realizar rápidas evaluaciones sobre extensas superficies a bajo coste, aunque su fiabilidad es todavía cuestionada en el análisis de la severidad de quemado de suelo y el grado de acuerdo con la verdad terreno. Para el caso del incendio de Donceles (verano 2012, Hellín, Albacete), en la planificación de medidas urgentes de restauración post-incendio se usó información cartográfica de severidad a nivel cuenca y microcuenca. Se usaron imágenes procedentes de satélites de acceso gratuito e inmediato y, para optimizar resultados, se aplicaron metodologías de cálculo validadas en otros incendios similares en el ámbito mediterráneo peninsular. Se calcularon índices espectrales de uso extendido en el cálculo de la severidad del fuego (NDVI, dNBR, RdNBR y RBR) a partir de imágenes Landsat-7 y Deimos-1. Para cada índice, se generaron clasificaciones supervisadas y no supervisadas de los valores obtenidos, integrando datos de campo en la fase de entrenamiento. Los valores de fiabilidad global más altos se obtuvieron con el índice dNBR (79%) y RBR (71%), destacando los bajos resultados del RdNBR, siendo siempre mayores con clasificación supervisada y empleo de datos verdad-terreno para identificar las categorías de severidad a discriminar. Se concluye la necesidad de ampliar los estudios en incendios de la zona para mejorar la fiabilidad de la cartografía de la severidad obtenida a partir de índices espectrales, estableciendo con ello un protocolo de toma de datos y de metodología estándar de cálculo adaptado a las características de la región.
Post-fire management should be based on a proper evaluation of fire damage (burn severity), mainly for Large Fires (>500 ha). Several methodologies have been developed based on remote sensing information validated with fieldwork. The most widespread techniques was the assessment of fire severity indices obtained from remote sensing. It allow a quick assessment of large areas at affordable costs, although the analysis of soil burn severity and the degree of agreement with the ground truth is not fully reliable. Our study case was the Donceles fire (summer 2012, Hellín, Albacete). The post-fire restoration planning, emergency actions, was based on cartographic information of burn severity. To optimize results in a short time and low budget, we applied methodologies in a similar way other similar fires in the Mediterranean peninsular area. We assessed burn severity by using spectral indices (NDVI, dNBR, RdNBR and RBR) and images from Landsat-7 (including banded) and Deimos-1. For each index, we developed both supervised and unsupervised classifications, using field data as training areas. The highest overall reliability values were found for dNBR (79%) and NBR (71%), obtaining low values with RdNBR. In all cases, the reliability was higher using the supervised classification, so using real-ground data to identify the categories of severity to be discriminated. We conclude the need to extend fire studies in our area to improve the reliability of the fire severity assessment obtained from spectral indexes, thus establishing a protocol of data collection and standard methodology of calculation adapted to the characteristics of the region.
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