Evaluación del uso y aplicación de imágenes de satélite y dron para la valoración de daños en áreas quemadas mediante indicadores de severidad del fuego

• I. Pino ^[1] ; L. Granado ^[1] ; J.J. Vales ^[1] ; E.M. Méndez ^[1] ; R. Prieto ^[1] ; A.M. Pello ^[1] ; J. Venegas ^[1] ; J. Chaves ^[1] ; J.R. Guzmán ^[1]
  1. [1] Junta de Andalucía

     Junta de Andalucía

     Sevilla, España

     
• Localización: Topografía y cartografía: Revista del Ilustre Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos en Topografía, ISSN 0212-9280, Nº 179, 2022 (Ejemplar dedicado a: XII Congreso Internacional de Geomática y Ciencias de la Tierra 2022.), págs. 189-202
• Idioma: español
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  • Cuantificar la severidad de los incendios forestales es fundamental para conocer la evolución del medio afectado y permite obtener información de gran importancia para la toma de decisiones en la gestión del mismo. La cartografía de severidad de incendios más utilizada es la clasificación en niveles de severidad (alta, mediana y baja). Sin embargo, la categorización de niveles de severidad más común, basada en la definición de umbrales de corte de dNBR (differenced Normalized Burn Ratio) a partir de información de campo, no es siempre posible por falta de datos verdad terreno. Así el uso de imágenes dron y/o imágenes de muy alta resolución (VHR) satelital se presentan como posible fuentes de información para la validación de la cartografía obtenida mediante imágenes de satélite de media resolución (MR).

    El 8 de septiembre de 2021 dio comienzo un incendio forestal en Sierra Bermeja, en el sector occidental de la provincia de Málaga. Las primeras estimaciones de superficie afectada oscilaron entre 8.500 ha y 9.500 ha, cifras que evidencian la dificultad de evaluar un incendio con distinto grado de virulencia a lo largo y ancho del área recorrida por el fuego.

    Sobre el mencionado incendio como area de estudio, en el presente trabajo se analiza la potencialidad de las imágenes de ambas fuentes de adquisición remota para ser usadas como verdad terreno (muestreos de campo) en incendios forestales mediante técnicas basadas en la fotointerpretación de imágenes RGB de alta resolución. A partir de modelos de regresión no lineales con el índice dNBR, se ha llevado a cabo la delimitación de umbrales para la clasificación de las imágenes Sentinel obteniendo un mapa cualitativo de severidad. La validación de los modelos de regresión ha alcanzado en ambos casos un índice kappa por encima de 0,60 con un acierto relativo superior al 80 % . Por lo tanto, las imágenes de muy alta resolución se presentan como una herramienta muy útil para la clasificación de la severidad de incendios forestales y paracubrir la brecha existente entre la información proveniente de imágenes de satélite y las costosas campañas de campo.