Rafael M Navarro Cerrillo, Antonio Hayas, Alfonso García-ferrer, Rocío Hernández Clemente, Pamela Duhalde, Luis González
El uso de sensores remotos para la evaluación de la severidad es una de los aspectos más importantes en el estudio de grandes incendios, así como la aplicación de los resultados para el proceso de restauración. En este trabajo se ha estudiado la aplicación de imágenes de los sensores Landsat ETM+ y ASTER para evaluar la vegetación previa, la superficie recorrida por el fuego y los daños producidos por el incendio ocurrido en el año 2005 en el Parque Nacional de Torres del Paine (Chile). Los resultados obtenidos indican que el índice delta NBR es bastante versátil para evaluar la superficie afectada, estimada en este caso en 17.138 ha, así como la severidad de los daños (Fiabilidad = 81,5 %; k = 0,73). Por otro lado, se ha confirmado la adecuación del uso de imágenes Landsat ETM+ para mejorar la calidad de los mapas de vegetación previa a la ocurrencia del fuego (Fiabilidad = 79,5 %; k = 0,75). La combinación de esta información se ha podido aplicar para apoyar la restauración del área afectada por el incendio. Sin embargo, los resultados también han mostrado algunas limitaciones de los sensores, en particular en la definición de ecosistemas con representaciones superficiales pequeñas y/o fragmentadas, lo cual sugiere que el uso de sensores de mayor resolución espacial puede mejorar los productos cartográficos finales y, por tanto, la calidad de los trabajos de restauración
The use of remote sensors is one of the most important aspects in the study of large fires for an assessment of their severity, as well as the application of the results to the restoration process. This work has studied the application of images from the Landsat ETM + ASTER sensors in order to evaluate the prior vegetation, the surface burned and the damage caused by a fire occurring in 2005 in the National Park of Torres del Paine (Chile). The results obtained indicate that the delta NBR index is reasonably versatile for evaluating the affected surface, in this case estimated at 17.138 ha, as well as the damage severity (Reliability = 81.5 %; k = 0.73). In addition, the suitability of using Landsat ETM+ images to improve the quality of maps of vegetation prior to the fire (Reliability = 79.5 %; k = 0.75.) has been confirmed. It has been possible to apply a combination of this information to assist in the restoration of the fire-affected area. However, the results have also shown some limitations in the sensors, particularly in the definition of ecosystems with small and/or fragmented surface representations, which suggests that the use of sensors with a greater spatial resolution could improve the final cartographic products, and, therefore, the quality of the restoration works
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