Determinación de niveles de severidad en el incendio de Riba de Saelices (Guadalajara) a partir de teledetección

• De Santis, A. ^[1] ; Oliva Pavon, P. ^[1] ; Chuvieco Salinero, E. ^[1]
  1. [1] Universidad de Alcalá

     Universidad de Alcalá

     Alcalá de Henares, España

     
• Localización: El acceso a la información espacial y las nuevas tecnologías geográficas / María Teresa Camacho Olmedo (ed. lit.) , José Antonio Cañete Pérez (ed. lit.), Juan Jesús Lara Valle (ed. lit.), 2006, ISBN 84-338-3944-6, págs. 737-749
• Idioma: español
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• Resumen

  • La severidad del fuego es un elemento clave para la estimación de los efectos a medio y largo plazo de los incendios forestales y consecuentemente para la previsión de la evolución ecológica de las áreas quemadas. Generalmente la severidad se evalúa en campo (a corto o medio plazo) o mediante ajustes empíricos a partir de imágenes de satélite, apoyados en parcelas de campo tomadas justo después del incendio. Pero, debido la escasa representatividad espacial del primer método y a la difícil generalización del segundo, se ha propuesto como alternativa el empleo de modelos de simulación, que intentan estimar la reflectividad a partir de asunciones físicas. En un artículo previo, por primera vez, nosotros planteamos su utilización para cartografiar niveles de severidad. En el presente trabajo se utilizó la simulación, generada en el anterior estudio, para estimar los niveles de daño y se compararon los resultados con los obtenidos mediante el ajuste empírico, utilizando como área de estudio el gran incendio (13.000 Ha) que afectó el noreste de la provincia de Guadalajara en el verano de 2005. Además, para estudiar el efecto de la resolución espacial sobre estas estimaciones se utilizaron imágenes de SPOT-5 (10 m), Landsat- TM (30 m) y Envisat-MERIS (300m). Para los tres sensores resultó que las diferencias entre ajustes empíricos e inversión del modelo no eran muy elevadas, los patrones espaciales eran bastante coherentes, y había una sobrestimación de los valores bajos de severidad (RMSE>1). En el caso de SPOT-5, la inversión presentó un resultado significativamente mejor (RMSE=0.02 para valores altos de severidad). Finalmente se produjeron los mapas de severidad para cada sensor eligiendo la técnica que presentaba el mejor ajuste.