[ca] INTRODUCCIÓ El terme "incendi forestal" es referix a focs no controlats en àrees amb vegetació, causant extensos danys a la fauna, flora, sòl, paisatge i l'atmosfera. Els incendis forestals alliberen carboni a l'atmosfera, contribuint al canvi climàtic. Poden ser naturals o antropogènics, sent més comuns les causes antropogèniques. No obstant això, també hi ha beneficis associats a l'ocurrència d'incendis forestals. Durant milions d'anys, han contribuït a la diversitat de tots els ecosistemes, reduint la presència de plagues i espècies invasores i aportant nutrients a la vegetació posterior a l'incendi. La teledetecció, l'observació de la superfície terrestre des de la distància, exercix un paper crucial en el monitoratge dels incendis forestals. Permet la detecció de confiança i ràpida d'àrees cremades i la severitat del foc, contribuint a una gestió eficient. Molts autors han dut a terme diferents estudis sobre incendis forestals utilitzant la teledetecció en funció de la fase temporal de l'incendi (condicions prèvies, durant i posteriors a l'incendi). Esta tesi es basa principalment en la fase posterior a l'incendi (avaluació de la superfície cremada i de la gravetat de l'incendi), però la informació sobre els punts calents (durant l'incendi) també és necessària per a conéixer la posició exacta (latitud i longitud) i les dates d'ignició/extinció dels incendis forestals. S'utilitzen diversos sensors, inclosos els instal·lats en satèl·lits com Sentinel-2 i Landsat-8, per a avaluar àrees cremades i nivells de severitat. El LiDAR, un sensor actiu, proporciona informació detallada sobre l'estructura vertical de la vegetació després d'un incendi. El projecte EPyRIS, dut a terme de 2018 a 2021, va tindre com a objectiu desenvolupar procediments i eines per a minimitzar els riscos associats amb lliscaments de terra, pèrdua de sòl i danys després de grans incendis forestals. El grup d'investigació Unitat de Canvi Global (UCG) en la Universitat de València, dins del Laboratori de Processament d'Imatges, va contribuir al projecte creant metodologies per al diagnòstic primerenc de la severitat del foc, optimitzant el mostreig en camp mitjançant teledetecció i avaluant l'impacte del foc en el sòl. Com a objectiu, esta tesi se centra en crear i validar una metodologia per a avaluar àrees cremades i la gravetat del foc utilitzant teledetecció. Inclou tasques com avaluar nivells de severitat del foc en el sòl, explorar la relació entre la severitat del foc i els índexs espectrals, establir relacions entre la severitat del foc en el sòl i algunes de les seues propietats (infiltració acumulada, diàmetre mitjà en pes i contingut de carboni orgànic del sòl) i combinar teledetecció amb dades LiDAR per a analitzar mètriques de l'estructura vertical en matolls després d'un incendi. El treball representa un avanç significatiu en l'estudi d'incendis forestals utilitzant imatges de resolució espacial mitjana i alta, i contribuïx a la comprensió de la comunitat científica sobre l'impacte de la severitat del foc en el sòl mitjançant teledetecció i mesuraments radiomètrics. CAPÍTOL 1 – ANTECEDENTS TÈCNICS L'impacte dels incendis forestals en la vegetació està influenciat per factors com el tipus de foc, la superfície vegetal i el moment d'extinció. Les àrees cremades i la severitat del foc afecten significativament els valors de reflectància i temperatura, la qual cosa fa necessari una anàlisi exhaustiva post-incendi per a interpretar els canvis físics en tot l'espectre electromagnètic. Es va descriure breument un resum dels canvis espectrals induïts pels incendis forestals en diferents dominis espectrals. En el domini solar (0.4 a 2.5 μm), la radiació solar reflectida detectada per la teledetecció depén de diversos factors, com les propietats de la superfície terrestre, les característiques químiques i físiques, i els angles d'observació. La vegetació exhibix un comportament espectral distintiu en les bandes visible, d'infraroig pròxim (NIR) i infraroig d'ona curta (SWIR), amb canvis post-incendi que inclouen una reducció de la reflectància en el NIR i un augment de la reflectància en el SWIR degut a l'efecte de la crema en les fulles. El comportament espectral del sòl nu està influenciat per la composició mineral, el contingut d'humitat, la matèria orgànica i els òxids de ferro, amb canvis post-incendi que inclouen una disminució de la humitat del sòl i un augment de la reflectància a la regió del SWIR. Comprendre estos canvis espectrals és crucial per a aplicacions com preveure l'erosió del sòl i modelar el rebrot de la vegetació post-incendi. Els cossos d'aigua, encara que no es veuen afectats directament pels incendis forestals com la vegetació o el sòl, experimenten canvis espectrals influenciats per propietats inherents com la matèria suspesa, el contingut orgànic i la composició mineral. Les regions de l'infraroig mitjà (MIR) i l'infraroig tèrmic (TIR) són parts crítiques de l'espectre electromagnètic, vitals per a diverses aplicacions de teledetecció. Abasten longituds d'ona d'aproximadament 2.5 a 14 µm i capten la radiació emesa per la Terra, especialment important per a detectar incendis forestals. La regió MIR (2.5-8 µm) revela detalls sobre les copes dels arbres, els tipus de combustible i els productes de la combustió, mentre que la regió TIR (8-14 µm) detecta els canvis de temperatura relacionats amb els incendis, ajudant a la seua detecció i cartografia. Les característiques d'emissió i absorció en estes regions permeten la identificació activa d'incendis i l'avaluació de la seua propagació. Centrant-se en el domini solar, els índexs espectrals són algorismes que utilitzen els valors de reflectància de diferents parts de l'espectre electromagnètic per a obtindre informació significativa sobre les superfícies observades. Es calculen a partir dels valors de reflectància de les bandes espectrals, sovint mitjançant operacions matemàtiques senzilles com la suma, la resta o el quocient. Els índexs espectrals servixen com a potents ferramentes per a l'extracció, l'anàlisi i la classificació de característiques, ja que oferixen informació que no resulta evident a partir de les bandes espectrals individuals. En el Capítol 1, Secció 1.2 es descriu una llista de diversos índexs espectrals utilitzats habitualment en els incendis forestals. La llista es dividix tenint en compte paràmetres com l'aigua, la vegetació, el sòl i el foc. A més, els índexs espectrals que es presenten a continuació també poden expressar-se com a diferències temporals restant l'índex espectral anterior a l'incendi de l'índex posterior a l'incendi. Este procediment s'utilitza àmpliament en estudis de detecció de canvis que ajuden a identificar canvis significatius en el paisatge, especialment després de successos com els incendis forestals. Com a complement dels índexs espectrals, el LiDAR (Light Detection And Ranging) exercix un paper valuós. El LiDAR és un sensor actiu que opera en el rang de 1000 a 1500 nm. Emet polsos làser cap a un objectiu, mesura el temps que tarda el pols a tornar i determina amb precisió la distància en funció de la velocitat de la llum. Este procés crea un núvol dens de punts de mesuraments de distància, proporcionant dades precises sobre el terreny, objectes i superfícies. CAPÍTOL 2 – DESCRIPCIÓ DE LES DADES En este Capítol es van descriure amb detall totes les dades utilitzades en esta dissertació (dades de Teledetecció i in situ). Les dades de Teledetecció es van dividir en quatre grups: dades tèrmiques, dades òptiques, dades LiDAR i els servicis Copernicus (dades tèrmiques i òptiques). Les dades tèrmiques utilitzades van ser els "punts calents" provinents del sensor SEVIRI i capturats per les antenes gestionades pel grup d'investigació Unitat de Canvi Global (UCG) de la Universitat de València. Les dades òptiques es van basar en imatges Sentinel-2 i Landsat-8, sent les imatges Sentinel-2 les més idònies en comparació amb les parcel·les de camp. Les dades LiDAR es van obtindre del Pla Bàsic Autonòmic (Xunta de Galícia) i es van utilitzar per a calcular les variables relacionades amb la cobertura de combustible, l'altura i la càrrega a Galícia. El vol LiDAR va tindre lloc en 2019 (4 punts de retorn m2). Finalment, en este estudi, es va utilitzar el servici EMS (alta resolució espacial) de Copernicus com a dades de referència de l'àrea cremada (Capítol 3). Les dades EFFIS (MODIS i, recentment, la combinació d'imatges MODIS i Sentinel-2) es van utilitzar per a avaluar les àrees cremades i els mapes de severitat del foc obtinguts per les dades Sentinel-2 per als incendis forestals d'octubre de 2017 ocorreguts en la Península Ibèrica (Capítol 3). Respecte a les dades de camp, es van classificar en quatre categories: dades sobre severitat del foc, parcel·les de sòl cremat, mesuraments espectrals i parcel·les de característiques estructurals dels matolls després de l'incendi. La severitat del foc es va validar utilitzant parcel·les de camp (20x20m, equivalent a la resolució espacial de Sentinel-2) classificades visualment en funció dels percentatges de vegetació cremada. Es van establir quatre graus de severitat: Sense Cremar, Gravetat Baixa (menys del 50% de la coberta vegetal cremada), Gravetat Moderada (menys del 90% de la coberta vegetal cremada) i Gravetat Alta (més del 90% de la vegetació afectada i destruïda). L'estudi va garantir l'homogeneïtat de les parcel·les, marcada per mesuraments GPS. Les parcel·les de severitat en el sòl, es van establir en zones amb vegetació totalment consumida pel foc de copes (grandària mínima 60 m × 60 m) i cobertura de pedres (diàmetre de les partícules >10 cm) inferior al 50%. L'avaluació es va realitzar en parcel·les de 20 m de radi centrades dins de parcel·les majors. Utilitzant un quadrant de 20 cm × 20 cm en 80 punts, seleccionats sistemàticament al llarg de dos transsectes perpendiculars. La severitat del foc en el sòl, es classificà basant-se en una versió modificada de l'índex de severitat del foc del sòl de Vega et al., 2013 (Fernández i Vega, 2016). Juntament amb les parcel·les, es van realitzar mesuraments radiomètrics en zones homogènies amb ombres mínimes d'arbres. Es va utilitzar sobre el terreny el radiòmetre tèrmic CIMEL CE-312, dissenyat per a mesuraments precisos de la radiació infraroja tèrmica en sis bandes. La temperatura de la superfície terrestre (LST) i l'emissivitat (ɛ) es van obtindre mitjançant l'algorisme de separació de temperatura i emissivitat (TES) després dels mesuraments sobre el terreny. A més, es va utilitzar l'espectròmetre FieldSpec® de Analytical Spectral Devices (ASD), amb un rang de resolució espectral de 350 a 2500 nm i un rang d'amplada de banda de 3 a 6 nm. Els mesuraments es van realitzar en el camp i en el laboratori de l'Institut Nacional de Tècnica Aeroespacial (INTA). Finalment, es van establir parcel·les experimentals en matolls dominats per Ulex europaeus L. i es van avaluar variables de vegetació mitjançant una combinació de mesuraments no destructius (transsecte d'altura i cobertura) i mostreig destructiu de xicotetes parcel·les. El mostreig destructiu es va realitzar en sub-parcel·les de 4 m2 dins de cada parcel·la de mostreig, classificant el material vegetal en classes de grandària i registrant l'estat fisiològic abans d'assecar-lo al forn i pesar-lo. Estos mesuraments van proporcionar dades de cobertura arbustiva (%), altura (cm), biomassa total en peus (kg/m2), i diverses fraccions de biomassa, essencials per a avaluar les característiques del combustible, el comportament potencial del foc, i identificar les àrees que manquen de suficient cobertura vegetal per a la regeneració natural després de la pertorbació. CAPÍTOL 3 – METODOLOGIA Entre 2017 i 2023, més de 9000 incendis forestals van cremar aproximadament 1.6 milions d'hectàrees a Espanya i Portugal. Esta tesi es centra en 68 incendis forestals d'este període, dels quals 58 són grans incendis (més de 500 Ha) que van cremar més de 490000 Ha. L'àrea d'estudi presenta diversos tipus de dosser forestal (classificades principalment en Pinus sylvestris L, Pinus pinea L., Pinus pinaster Ait., Pinus radiata, Pinus nigra, Populus x canadensis, Populus nigra, Quercus pyrenaica, Quercus ilex, Quercus suber, Acacia dealbata, Alnus glutinosa, Fraxinus angustifolia, Juniperus oxycedrus, Juniperus communis, Castanea sativa, Salix spp., Olea europaea, Arbutus unedo, Eucalyptus nitens, Eucalyptus camaldulensis y Eucalyptus globulus Labill, amb un sotobosc arbustiu de Erica L. sp., Cistus L. sp., Ulex europaeus L. and Cytisus Desf. Sp.) i elevacions que oscil·len entre els 70 i els 2100 m s.n.m. amb arracades entre el 0% i el 85%. Els incendis s'estratifiquen en dues regions climàtiques: Mediterrània i Atlàntica. Una vegada seleccionada l'àrea d'estudi idònia, es van dur a terme les tasques de pre-processament prèvies al càlcul dels índexs espectrals (Sentinel-2 i Landsat-8) i a la utilització de les dades LiDAR. Les imatges de Sentinel-2 (ja corregides atmosfèricament), es van retallar, van remostrejar i es van emmascarar els núvols utilitzant la màscara Scene Classification Image (SCL). Tota la cobertura no forestal també va ser eliminada mitjançant la màscara S2GLC2017. Les dades de Landsat-8 van ser corregits atmosfèricament mitjançant l'eina Dark Object Substraction (DOS) i la màscara de núvols aplicada es va obtindre mitjançant la banda de qualitat (BQA). Les dades LiDAR es processaren amb el programari FUSION per a obtindre variables relacionades amb la coberta de combustible, l'altura i la càrrega en les zones d'estudi. Es crearen models digitals de superfície i es retallaren basant-se en les coordenades de les parcel·les de camp. Les mètriques LiDAR en brut, inclosos la mitjana i els percentils d'elevació, van servir com a predictors de les variables de vegetació posteriors a l'incendi. Una vegada pre-processats les dades, es van calcular tots els índexs espectrals descrits en el Capítol 1. Per a l'estudi d'àrea cremada es van utilitzar diferents anàlisis estadístiques, com ara l'Índex de Separabilitat (SI) i els errors d'omissió i comissió. Per a l'estudi de la severitat, es va tornar a utilitzar el SI però esta vegada assignant-li pesos diferents segons el grau de gravetat (major gravetat, major pes). A més, donada l'estreta relació entre la severitat del foc i el tipus de vegetació, es va dividir l'àrea cremada en funció de la densitat de vegetació existent prèvia a l'incendi, utilitzant l'índex NDVI (Capítol 1). A més de l'ús de l'índex SI, també es van emprar altres estadístics com: precisió, precisió balancejada, el F1-score o índex kappa. L'anàlisi de la severitat del foc en el sòl es va realitzar en diferents parts. En primer lloc, es van obtindre models de regressió entre els índexs dNBR i dNDVI, i la severitat del sòl per als incendis de Galícia ocorreguts a l'octubre de 2017. En segon lloc, es va realitzar una anàlisi mes exhaustiu de la severitat del sòl, augmentant el número i localització dels incendis forestals i afegint els mesuraments radiomètrics. Per als mesuraments en l'espectre tèrmic (CIMEL CE-312), no es va trobar informació satel·litària concorde a les dimensions de les parcel·les. No obstant això, utilitzant les mesures en l'espectre òptic (ASD), si es van poder convolucionar en funció de les bandes espectrals Sentinel-2. En este cas, igual que per a l'estudi de la severitat del foc, també es van emprar els estadístics precisió, precisió balancejada, F1-score o índex kappa. En tercer i últim lloc, propietats del sòl associades als nivells de gravetat de les cremades (infiltració acumulada, diàmetre mitjà en pes i contingut de carboni orgànic del sòl) van ser avaluades. Finalment, es van desenvolupar models estadístics per a les característiques de la vegetació post-incendi utilitzant mesuraments de l'estructura de la vegetació post-incendi i variables obtingudes per teledetecció. Es van analitzar dènou variables independents mitjançant regressió exponencial, un mètode habitual per a la modelització de la biomassa en teledetecció. El rendiment del model es va avaluar mitjançant R2 ajustat, error quadràtic mitjà (RMSE) i error quadràtic mig relatiu (RRMSE). CAPÍTOL 4 – RESULTATS I DISCUSSIÓ A continuació, es mostren els resultats obtinguts en esta dissertació. L'estudi va utilitzar imatges de Sentinel-2 per a l'anàlisi de grans incendis forestals, però es van abordar les limitacions dels satèl·lits òptics, com les interferències dels núvols i les confusions espectrals. Es va considerar l'ús de tècniques de radar com Sentinel-1, però es va rebutjar a causa de la complexitat del processament. Es van emprar índexs espectrals, posant l'accent en les bandes NIR i SWIR, per a l'avaluació posterior a l'incendi. Es va optar pel llindar en lloc de classificacions supervisades o no supervisades, i es va basar en estadístiques com la mitjana i la desviació estàndard. Els resultats de la delimitació de zones cremades van mostrar que l'algorisme dNBR2 era el més precís, amb menors errors d'omissió (3%) i comissió (7%) en comparació amb altres estudis. Els resultats de severitat del foc obtinguts utilitzant la metodologia proposada (FS), van ser comparats amb la metodologia del Servici Geològic dels Estats Units (USGS). FS va demostrar valors més alts de precisió (ACC), precisió equilibrada (BA), F1score (F1) i índex kappa (k) (0.93, 0.92, 0.86 i 0.87) que la metodologia USGS (0.84, 0.88, 0.81 i 0.73). La severitat nul·la i baixa es van classificar per igual en tots dos mètodes, però el FS va aconseguir menors errors d'omissió i comissió per a la severitat moderada i alta. L'índex kappa (0.93) va superar al d'altres estudis que van utilitzar imatges Landsat-8. La metodologia proposada va donar prioritat a la severitat alta a causa de la seua associació amb el risc d'erosió. L'estudi va posar l'accent en els reptes que suposa obtindre una base de dades àmplia i homogènia per a la validació a causa de factors com l'accessibilitat i la gravetat predominant dels incendis. Respecte a la severitat del foc en el sòl, este estudi presenta nous mapes de severitat utilitzant mesuraments radiomètrics combinats amb dades de teledetecció. En l'estudi es van analitzar les dificultats que planteja la validació dels resultats a causa de la baixa resolució espacial de les actuals tecnologies de teledetecció en l'espectre tèrmic. Malgrat el possible desequilibri en les parcel·les de camp degut a l'heterogeneïtat de les zones cremades, l'estudi va utilitzar mètriques com la precisió equilibrada (BACC), la puntuació F1 i l'índex Kappa de Cohen (k) per a abordar esta qüestió. Els gràfics de reflectivitat van proporcionar informació valuosa, indicant la idoneïtat d'uns certs índexs espectrals, com NBR, CR, MIRBI i IOR (Capítol 1), per a distingir els nivells de gravetat de les cremades del sòl. Es van triar les imatges de Sentinel-2 per la seua major idoneïtat en comparació amb les dades del satèl·lit Landsat. L'Índex d'Àrea Cremada per a Sentinel-2 (BAIS2) es va excloure basant-se en criteris específics, i el Coeficient d'Argila (CR) va resultar ser l'únic índex espectral amb un Índex de Separabilitat Ponderat (SIw) igual o superior a un tant en els mesuraments de camp com en les de laboratori. La proporció d'òxid de ferro (IOR) va demostrar la sensibilitat i especificitat mitjanes més altes (0.81 en Baixa, 0.72 en Moderada, 0.77 en Alta gravetat de cremada del sòl). L'estudi va posar l'accent en la necessitat d'avaluar per separat la vegetació i la severitat del foc en el sòl i va abordar les limitacions de la resolució espacial de les tecnologies de teledetecció per a l'avaluació de la severitat del sòl. En relació a les propietats del sòl analitzades, l'índex RBR va ser el millor predictor per a la infiltració mitjana acumulada i el diàmetre mitjà del pes dels agregats del sòl. Les relacions entre els índexs i el carboni orgànic del sòl van ser dèbils en la majoria dels casos, sent el millor predictor l'índex dMIRBI amb R2 i RMSE iguals a 0.552 i 0.087, respectivament. L'índex espectral NBR va tindre un comportament similar per a les tres variables analitzades. Finalment, esta dissertació aborda la llacuna existent en la comprensió del rebrot post-incendi, emfatitzant la importància de les dades de camp detallats per a validar les prediccions de teledetecció. A diferència d'estudis anteriors, esta investigació modela diferents fraccions d'arbustos, considerant biomassa viva/morta i fina/total, un aspecte crucial per a les avaluacions dinàmiques del risc d'incendis. Combinant índexs espectrals LiDAR i Sentinel-2, l'estudi avalua el matoll, proporcionant dades per a programes simuladors del comportament del foc. L'estudi confirma que les dades LiDAR, emfatitzant l'estructura vertical, milloren el rendiment del model AGB, donant suport a les troballes d'investigacions prèvies sobre els papers complementaris de les dades òptiques i LiDAR en les avaluacions de la vegetació. CONCLUSIÓ L'objectiu principal va ser crear i validar una metodologia per a l'avaluació d'àrees cremades i la severitat del foc mitjançant l'ús de teledetecció. Com a part de l'avaluació de la severitat del foc, es van dur a terme les següents tasques complementàries: 1) avaluació de la severitat del foc centrada en el mal al sòl (nivells de severitat de crema del sòl) mitjançant teledetecció i mesuraments radiomètrics (espectres solar i tèrmic); 2) exploració de la relació entre la severitat de la crema del sòl i índexs espectrals considerant tres propietats del sòl relacionades amb la susceptibilitat a l'erosió del sòl després del foc: conductivitat hidràulica saturada, com un indicador de la repelencia a l'aigua del sòl; contingut de carboni orgànic del sòl; i el diàmetre mitjà ponderat dels agregats del sòl; 3) exploració de la combinació de teledetecció amb dades LiDAR i mesuraments de laboratori, amb la finalitat d'analitzar les mètriques de l'estructura vertical (cobertura, altura, biomassa en peus, entre altres) en matolls de Ulex europaeus després del foc. Els resultats presentats en este estudi introduïxen un enfocament innovador per a l'anàlisi d'incendis forestals a Espanya mitjançant la utilització de dades de satèl·lit Sentinel-2 per a la cartografia d'àrees cremades i la severitat del foc. L'índex dNBR2 resulta adequat per a l'estimació de la superfície cremada, mentre que, per a l'estimació de la gravetat de l'incendi, la combinació de tres índexs espectrals (BAIS2, NBR i NBR3) per a diferents classes de densitat de vegetació (baixa, mixta i plena densitat) va ser seleccionada com la millor opció. Els criteris de selecció utilitzats es van derivar d'estadístiques com a errors d'omissió i comissió, juntament amb la precisió (ACC), la precisió equilibrada (BA), la puntuació F1-score (F1) i l'estadística kappa (k). L'estudi destaca l'eficàcia de les combinacions de bandes roja, infraroja pròxima (NIR) i infraroja d'ona curta (SWIR) per a distingir entre vegetació sana i cremada i entre diferents nivells de severitat de l'incendi. No obstant això, cal tindre en compte que l'estudi se centra en els incendis forestals espanyols i les limitacions de les campanyes de camp degudes al terreny i a les condicions meteorològiques. A més, la selecció de les parcel·les de camp es basa en criteris visuals, la qual cosa subratlla la necessitat d'interpretar els resultats amb cautela. Respecte a la severitat del foc en el sòl, este estudi introduïx un enfocament nou combinant mesuraments radiomètrics amb dades de teledetecció. La sinergia entre les dades de gravetat mesurats sobre el terreny i la informació de Sentinel-2 resulta crucial per a la restauració eficaç de les zones cremades. L'estudi identifica les dades de Sentinel-2 com a òptims per a discriminar entre diferents nivells de severitat a causa de la seua alineació de resolució espacial amb els mesuraments de camp. Encara que persistixen les limitacions del domini tèrmic, missions futures com "Land Surface Temperature Monitoring" de Copernicus són prometedores. En el domini òptic, els mesuraments del "Analytical Spectral Device" (ASD) es correlacionen bé amb les bandes de Sentinel-2. Després d'aplicar la convolució de Sentinel-2 a ASD, l'índex espectral IOR demostrà una gran precisió en la cartografia de la gravetat de les cremades del sòl. A més, el estudi destacà la importància de la banda blava per a millorar la precisió cartogràfica. Malgrat les dificultats per a organitzar campanyes de camp, es recomanen futurs mesuraments radiomètrics en vegetació sana dins de les zones cremades per a l'anàlisi de detecció de canvis. En relació a les propietats del sòl, las forts correlacions observades entre el RBR i la infiltració acumulada, així com el diàmetre del pes mitjà dels agregats del sòl, i entre el dMIRBI i el contingut de carboni orgànic del sòl, semblen estar influïdes per la informació proporcionada per la banda espectral infraroja d'ona curta (SWIR). La metodologia proposada, basada en imatges de lliure accés i que només requerix una imatge Sentinel-2 post-incendi, oferix una aplicabilitat pràctica per als agents forestals en la planificació de tasques d'avaluació i restauració. Per a finalitzar, es van establir models predictius per a la caracterització estructural dels matolls en el nord-oest d'Espanya (altura, cobertura, biomassa total sobre el sòl en peus, i biomassa sobre el sòl per fracció de grossària i condició fisiològica), obtenint-se coeficients de determinació ajustats que oscil·laven entre 0.6 i 0.9. La integració de dades LiDAR en imatges de teledetecció òptica va millorar significativament el rendiment del model, especialment quant a l'estructura vertical del complex arbustiu. Estos models es van derivar de dades de vegetació posteriors al foc que abasten de 2 a 10 anys després de l'incendi. Les investigacions futures hauran de centrar-se en el calibratge dels models en diferents regions i, quan siga necessari, considerar noves comunitats de vegetació en diversos intervals posteriors a l'incendi. Els models desenvolupats tenen una utilitat potencial per a avaluar els riscos espacials d'incendi relacionats amb l'acumulació de combustible i la seua funció com a embornals de carboni. FUTURS TREBALLS Finalment, per a millorar la línia d'investigació seguida en este estudi, els treballs futurs poden fer una contribució significativa a la llum de l'anterior: • Una extensió de la base de dades, tant en nombre d'incendis com en la seua ubicació (incendis ocorreguts fora d'Espanya) i les parcel·les de camp de severitat del foc (major nombre de parcel·les de camp i homogeneïtat) hauria de contribuir a millorar l'abast d'este estudi. • La viabilitat de realitzar vols amb UAV amb sensors multiespectrals, hiperespectrales i tèrmics per a avaluar l'impacte d'una millor resolució espacial. • Investigació de la severitat del foc a través d'una anàlisi temporal, observant com evoluciona la severitat del foc amb el temps mitjançant l'ús de múltiples imatges posteriors a l'incendi. Este estudi es pot aplicar per a avaluar tant la severitat general (vegetació + sòl) com la severitat del sòl. • Influència de l'avaluació d'incendis forestals en la reducció de la precipitació i la humitat del sòl. • Detecció de punts calents utilitzant dades de Sentinel-3. • Exploració d'emissions de gasos (monòxid de carboni, aerosols, etc.) d'incendis forestals utilitzant dades satel·litàries de Sentinel-5p.

[es] INTRODUCCIÓN El término "incendio forestal" se refiere a fuegos no controlados en áreas con vegetación, causando extensos daños a la fauna, flora, suelo, paisaje y la atmósfera. Los incendios forestales liberan carbono a la atmósfera, contribuyendo al cambio climático. Pueden ser naturales o antropogénicos, siendo más comunes las causas antropogénicas. Sin embargo, también hay beneficios asociados a la ocurrencia de incendios forestales. Durante millones de años, han contribuido a la diversidad de todos los ecosistemas, reduciendo la presencia de plagas y especies invasoras y aportando nutrientes a la vegetación posterior al incendio. La teledetección, la observación de la superficie terrestre desde la distancia, desempeña un papel crucial en el monitoreo de los incendios forestales. Permite la detección confiable y rápida de áreas quemadas y la gravedad del fuego, contribuyendo a una gestión eficiente. Muchos autores han llevado a cabo diferentes estudios sobre incendios forestales utilizando la teledetección en función de la fase temporal del incendio (condiciones previas, durante y posteriores al incendio). Esta tesis se basa principalmente en la fase posterior al incendio (evaluación de la superficie quemada y de la gravedad del incendio), pero la información sobre los puntos calientes (durante el incendio) también es necesaria para conocer la posición exacta (latitud y longitud) y las fechas de ignición/extinción de los incendios forestales. Diversos sensores son utilizados, incluidos los instalados en satélites como Sentinel-2 y Landsat-8, para evaluar áreas quemadas y niveles de severidad. Además, el LiDAR (un sensor activo) proporciona información detallada sobre la estructura vertical de la vegetación después de un incendio. El proyecto EPyRIS, llevado a cabo entre 2018 y 2021, tuvo como objetivo desarrollar procedimientos y herramientas para minimizar los riesgos asociados con deslizamientos de tierra, pérdida de suelo y daños tras grandes incendios forestales. El grupo de investigación Unidad de Cambio Global (UCG) de la Universitat de València, dentro del Laboratorio de Procesamiento de Imágenes, contribuyó al proyecto creando metodologías para el diagnóstico temprano de la gravedad del fuego, optimizando el muestreo en campo mediante teledetección y evaluando el impacto del fuego en el suelo. Como objetivo, esta tesis se centra en crear y validar una metodología para evaluar áreas quemadas y la severidad del fuego utilizando teledetección. Incluye tareas como evaluar niveles de severidad en el suelo, explorar la relación entre la severidad del fuego y los índices espectrales, establecer relaciones entre la severidad del fuego en el suelo y algunas de sus propiedades (infiltración acumulada, diámetro medio en peso y contenido de carbono orgánico del suelo) y combinar teledetección con datos LiDAR para analizar métricas de la estructura vertical en matorrales después de un incendio. El trabajo representa un avance significativo en el estudio de incendios forestales utilizando imágenes de resolución espacial media y alta, y contribuye a la comprensión de la comunidad científica sobre el impacto de la severidad del fuego en el suelo mediante teledetección y mediciones radiométricas. CAPÍTULO 1 – ANTECEDENTES TÉCNICOS El impacto de los incendios forestales en la vegetación está influenciado por factores como el tipo de fuego, la superficie vegetal y el momento de extinción. Las áreas quemadas y la severidad del fuego afectan significativamente los valores de reflectancia y temperatura, lo que hace necesario un análisis exhaustivo pos-incendio para interpretar los cambios físicos en todo el espectro electromagnético. Se describió brevemente un resumen de los cambios espectrales inducidos por los incendios forestales en diferentes dominios espectrales. En el dominio solar (0.4 a 2.5 μm), la radiación solar reflejada detectada por la teledetección depende de varios factores, como las propiedades de la superficie terrestre, las características químicas y físicas, y los ángulos de observación. La vegetación exhibe un comportamiento espectral distintivo en las bandas visible, de infrarrojo cercano (NIR) e infrarrojo de onda corta (SWIR), con cambios pos-incendio que incluyen una reducción de la reflectancia en el NIR y un aumento de la reflectancia en el SWIR debido a los efectos de la quema en las hojas. El comportamiento espectral del suelo desnudo está influenciado por la composición mineral, el contenido de humedad, la materia orgánica y los óxidos de hierro, con cambios pos-incendio que incluyen una disminución de la humedad del suelo y un aumento de la reflectancia en la región del SWIR. Comprender estos cambios espectrales es crucial para aplicaciones como prever la erosión del suelo y modelar el rebrote de la vegetación pos-incendio. Los cuerpos de agua, aunque no se ven afectados directamente por los incendios forestales como la vegetación o el suelo, experimentan cambios espectrales influenciados por propiedades inherentes como la materia suspendida, el contenido orgánico y la composición mineral. Las regiones del infrarrojo medio (MIR) y el infrarrojo térmico (TIR) son partes críticas del espectro electromagnético, vitales para diversas aplicaciones de teledetección. Abarcan longitudes de onda de aproximadamente 2.5 a 14 µm y captan la radiación emitida por la Tierra, especialmente importante para detectar incendios forestales. La región MIR (2.5-8 µm) revela detalles sobre las copas de los árboles, los tipos de combustible y los productos de la combustión, mientras que la región TIR (8-14 µm) detecta los cambios de temperatura relacionados con los incendios, ayudando a su detección y cartografía. Las características de emisión y absorción enestas regiones permiten la identificación activa de incendios y la evaluación de su propagación. Centrándose en el dominio solar, los índices espectrales son algoritmos que utilizan los valores de reflectancia de distintas partes del espectro electromagnético para obtener información significativa sobre las superficies observadas. Se calculan a partir de los valores de reflectancia de las bandas espectrales, a menudo mediante operaciones matemáticas sencillas como la suma, la resta o el cociente. Los índices espectrales sirven como potentes herramientas para la extracción, el análisis y la clasificación de características, ya que ofrecen información que no resulta evidente a partir de las bandas espectrales individuales. En el Capítulo 1, Sección 1.2 se describe una lista de varios índices espectrales utilizados habitualmente en los incendios forestales. La lista se divide teniendo en cuenta parámetros como el agua, la vegetación, el suelo y el fuego. Además, los índices espectrales que se presentan a continuación también pueden expresarse como diferencias temporales restando el índice espectral anterior al incendio del índice posterior al incendio. Este procedimiento se utiliza ampliamente en estudios de detección de cambios que ayudan a identificar cambios significativos en el paisaje, especialmente después de sucesos como los incendios forestales. Como complemento de los índices espectrales, el LiDAR (Light Detection And Ranging) desempeña un papel valioso. El LiDAR es un sensor activo que opera en el rango de 1000 a 1500 nm. Emite pulsos láser hacia un objetivo, mide el tiempo que tarda el pulso en regresar y determina con precisión la distancia en función de la velocidad de la luz. Este proceso crea una nube densa de puntos de mediciones de distancia, proporcionando datos precisos sobre el terreno, objetos y superficies. CAPÍTULO 2 – DESCRIPCIÓN DE LOS DATOS En este Capítulo se describieron con detalle todos los datos utilizados en esta disertación (datos de Teledetección e in situ). Los datos de Teledetección se dividieron en cuatro grupos: datos térmicos, datos ópticos, datos LiDAR y los servicios Copernicus (datos térmicos y ópticos). Los datos térmicos utilizados fueron los "puntos calientes" provenientes del sensor SEVIRI y capturados por las antenas gestionadas por el grupo de investigación Unidad de Cambio Global (UCG) de la Universitat de València. Los datos ópticos se basaron en imágenes Sentinel-2 y Landsat-8, siendo las imágenes Sentinel-2 las más idóneas en comparación con las parcelas de campo. Los datos LiDAR se obtuvieron del Plan Básico Autonómico (Xunta de Galicia) y se utilizaron para calcular las variables relacionadas con la cobertura de combustible, la altura y la biomasa en Galicia. El vuelo LiDAR tuvo lugar en 2019 (4 puntos de retorno m2). Por último, en este estudio, se utilizó el servicio EMS (alta resolución espacial) de Copernicus como datos de referencia del área quemada (Capítulo 3). Los datos EFFIS (MODIS y, recientemente, la combinación de imágenes MODIS y Sentinel-2) se utilizaron para evaluar las áreas quemadas y los mapas de severidad del fuego obtenidos por los datos Sentinel-2 para los incendios forestales de octubre de 2017 ocurridos en la Península Ibérica (Capítulo 3). Con respecto a los datos de campo, se clasificaron en cuatro categorías: datos sobre severidad del fuego, parcelas de suelo quemado, mediciones espectrales y parcelas de características estructurales de los matorrales de tojo tras el incendio. La severidad del fuego se validó utilizando parcelas de campo (20x20m, equivalente a la resolución espacial de Sentinel-2) clasificadas visualmente en función de los porcentajes de vegetación quemada. Se establecieron cuatro grados de severidad: Sin Quemar, Gravedad Baja (menos del 50% de la cubierta vegetal quemada), Gravedad Moderada (menos del 90% de la cubierta vegetal quemada) y Gravedad Alta (más del 90% de la vegetación afectada y destruida). El estudio garantizó la homogeneidad de las parcelas, marcada por mediciones GPS. Las parcelas de severidad en el suelo, se establecieron en zonas con vegetación totalmente consumida por el fuego de copas (tamaño mínimo 60 m × 60 m) y cobertura de piedras (diámetro de las partículas >10 cm) inferior al 50%. La evaluación se realizó en parcelas de 20 m de radio centradas dentro de parcelas mayores. Utilizando un cuadrante de 20 cm × 20 cm en 80 puntos, seleccionados sistemáticamente a lo largo de dos transectos perpendiculares. Se clasificó la severidad del suelo en base a una versión modificada del índice de severidad del suelo de Vega et al., 2013 (Fernández y Vega, 2016). Junto con las parcelas, se realizaron mediciones radiométricas en zonas homogéneas con sombras mínimas de árboles. Se utilizó sobre el terreno el radiómetro térmico CIMEL CE-312, diseñado para mediciones precisas de la radiación infrarroja térmica en seis bandas. La temperatura de la superficie terrestre (LST) y la emisividad (ɛ) se obtuvieron mediante el algoritmo de separación de temperatura y emisividad (TES) tras las mediciones sobre el terreno. Además, se utilizó el espectrómetro FieldSpec® de Analytical Spectral Devices (ASD), con un rango de resolución espectral de 350 a 2500 nm y un rango de ancho de banda de 3 a 6 nm. Las mediciones se realizaron en el campo y en el laboratorio del Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial (INTA). Por último, se establecieron parcelas experimentales en matorrales dominados por Ulex europaeus L. y se evaluaron variables de vegetación mediante una combinación de mediciones no destructivas (transecto de altura y cobertura) y muestreo destructivo de pequeñas parcelas. El muestreo destructivo se realizó en subparcelas de 4 m2 dentro de cada parcela de muestreo, clasificando el material vegetal en clases de tamaño y registrando el estado fisiológico antes de secarlo al horno y pesarlo. Estas mediciones proporcionaron datos de cobertura arbustiva (%), altura (cm), biomasa total en pie (kg/m2), y diversas fracciones de biomasa, esenciales para evaluar las características del combustible, el comportamiento potencial del fuego, e identificar las áreas que carecen de suficiente cobertura vegetal para la regeneración natural después de la perturbación. CAPÍTULO 3 – METODOLOGÍA Entre 2017 y 2023, más de 9000 incendios forestales quemaron aproximadamente 1.6 millones de hectáreas en España y Portugal. Esta tesis se centra en 68 incendios forestales de este período, de los cuales 58 son grandes incendios (más de 500 Ha) que quemaron más de 490000 Ha. El área de estudio presenta diversos tipos de dosel forestal (clasificadas principalmente en Pinus sylvestris L, Pinus pinea L., Pinus pinaster Ait., Pinus radiata, Pinus nigra, Populus x canadensis, Populus nigra, Quercus pyrenaica, Quercus ilex, Quercus suber, Acacia dealbata, Alnus glutinosa, Fraxinus angustifolia, Juniperus oxycedrus, Juniperus communis, Castanea sativa, Salix spp., Olea europaea, Arbutus unedo, Eucalyptus nitens, Eucalyptus camaldulensis y Eucalyptus globulus Labill, con un sotobosque arbustivo de Erica L. sp., Cistus L. sp., Ulex europaeus L. and Cytisus Desf. Sp.) y elevaciones que oscilan entre los 70 y los 2100 m s.n.m. con pendientes entre el 0% y el 85%. Los incendios se estratifican en dos regiones climáticas: Mediterránea y Atlántica. Una vez seleccionada el área de estudio idónea, se llevaron a cabo las tareas de preprocesamiento previas al cálculo de los índices espectrales (Sentinel-2 y Landsat-8) y a la utilización de los datos LiDAR. Las imágenes de Sentinel-2 (ya corregidas atmosféricamente), se recortaron, remuestrearon y se enmascararon las nubes utilizando la máscara Scene Classification Image (SCL). Toda la cobertura no forestal también fue eliminada mediante la máscara S2GLC2017. Los datos de Landsat-8 fueron corregidos atmosféricamente mediante la herramienta Dark Object Substraction (DOS) y la máscara de nubes aplicada se obtuvo mediante la banda de calidad (BQA). Los datos LiDAR se procesaron con el software FUSION para obtener variables relacionadas con la cubierta de combustible, la altura y la biomasa en las zonas de estudio. Se crearon modelos digitales de superficie y se recortaron basándose en las coordenadas de las parcelas de campo. Las métricas LiDAR en bruto, incluidas la media y los percentiles de elevación, sirvieron como predictores de las variables de vegetación posteriores al incendio. Una vez pre-procesados los datos, se calcularon todos los índices espectrales descritos en el Capítulo 1. Para el estudio de área quemada se utilizaron diferentes análisis estadísticos, tales como el Índice de Separabilidad (SI) y los errores de omisión y comisión. Para el estudio de la severidad, se volvió a utilizar el SI pero esta vez asignándole pesos diferentes según el nivel de severidad (mayor severidad, mayor peso). Además, dada la estrecha relación entre la severidad del fuego y el tipo de vegetación, se dividió el área quemada en función de la densidad de vegetación existente previa al incendio, utilizando el índice NDVI (Capítulo 1). Además del uso del índice SI, también se emplearon otros estadísticos como: precisión, precisión equilibrada, el F1-score o índice kappa. El análisis de la severidad del fuego en el suelo se realizó en diferentes partes. En primer lugar, se obtuvieron modelos de regresión entre los índices dNBR y dNDVI, y la severidad del suelo para los incendios de Galicia ocurridos en octubre de 2017. En segundo lugar, se realizó un análisis mas exhaustivo de la severidad del suelo, aumentando el número y localización de los incendios forestales y añadiendo las mediciones radiométricas. Para las mediciones en el espectro térmico (CIMEL CE-312), no se encontró información satelital acorde a las dimensiones de las parcelas. Sin embargo, utilizando las medidas en el espectro óptico (ASD), si se pudieron convolucionar en función de las bandas espectrales Sentinel-2. En este caso, al igual que para el estudio de la severidad del fuego, también se emplearon los estadísticos precisión, precisión equilibrada, F1-score o índice kappa. En tercer y último lugar, propiedades del suelo asociadas a los niveles de severidad del fuego (infiltración acumulada, diámetro medio en peso y contenido de carbono orgánico del suelo) fueron evaluadas. Por último, se desarrollaron modelos estadísticos para las características de la vegetación pos-incendio utilizando mediciones de la estructura de la vegetación pos-incendio y variables obtenidas por teledetección. Se analizaron diecinueve variables independientes mediante regresión exponencial, un método habitual para la modelización de la biomasa en teledetección. El rendimiento del modelo se evaluó mediante R2 ajustado, error cuadrático medio (RMSE) y error cuadrático medio relativo (RRMSE). CAPÍTULO 4 – RESULTADOS Y DISCUSIÓN En este Capítulo, se muestran los resultados obtenidos en esta disertación. El estudio utilizó imágenes Sentinel-2 para el análisis de grandes incendios forestales, pero se abordaron las limitaciones de los satélites ópticos, como las interferencias de las nubes y las confusiones espectrales. Se consideró el uso de técnicas de radar como Sentinel-1, pero se rechazó debido a la complejidad del procesamiento. Se emplearon índices espectrales, haciendo hincapié en las bandas NIR y SWIR, para la evaluación posterior al incendio. Se optó por el umbral en lugar de clasificaciones supervisadas o no supervisadas, y se basó en estadísticas como la media y la desviación estándar. Los resultados de la delimitación de zonas quemadas mostraron que el algoritmo dNBR2 era el más preciso, con menores errores de omisión (3%) y comisión (7%) en comparación con otros estudios. Los resultados de severidad del fuego obtenidos utilizando la metodología propuesta (FS), fueron comparados con la metodología del Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS). FS demostró valores más altos de precisión (ACC), precisión equilibrada (BA), F1- score (F1) e índice kappa (k) (0.93, 0.92, 0.86 y 0.87) que la metodología USGS (0.84, 0.88, 0.81 y 0.73). La severidad nula y baja se clasificó por igual en ambos métodos, pero el FS consiguió menores errores de omisión y comisión para la severidad moderada y alta. El índice kappa (0.93) superó al de otros estudios que utilizaron imágenes Landsat-8. La metodología propuesta dio prioridad a la severidad alta debido a su asociación con el riesgo de erosión. El estudio hizo hincapié en los retos que supone obtener una base de datos amplia y homogénea para la validación debido a factores como la accesibilidad y la gravedad predominante de los incendios. Con respecto a la severidad del fuego en el suelo, este estudio presentó nuevos mapas de severidad del suelo utilizando mediciones radiométricas combinadas con datos de teledetección. En el estudio se analizaron las dificultades que plantea la validación de los resultados debido a la baja resolución espacial de las actuales tecnologías de teledetección en el espectro térmico. A pesar del posible desequilibrio en las parcelas de campo debido a la heterogeneidad de las zonas quemadas, el estudio utilizó métricas como la precisión equilibrada (BACC), la puntuación F1 (F1) y el índice Kappa de Cohen (k) para abordar esta cuestión. Los gráficos de reflectividad proporcionaron información valiosa, indicando la idoneidad de ciertos índices espectrales, como NBR, CR, MIRBI e IOR (Capítulo 1), para distinguir los niveles de severidad del suelo. Se eligieron las imágenes de Sentinel-2 por su mayor idoneidad en comparación con los datos del satélite Landsat. El Índice de Área Quemada para Sentinel-2 (BAIS2) se excluyó basándose en criterios específicos, y el Coeficiente de Arcilla (CR) resultó ser el único índice espectral con un Índice de Separabilidad Ponderado (SIw) igual o superior a uno tanto en las mediciones de campo como en las de laboratorio. El índice de proporción de óxido de hierro (IOR) demostró la sensibilidad y especificidad medias más altas (0.81 en Baja, 0.72 en Moderada, 0.77 en Alta gravedad de quemadura del suelo). El estudio hizo hincapié en la necesidad de evaluar por separado la vegetación y la severidad del fuego en el suelo y abordó las limitaciones de la resolución espacial de las tecnologías de teledetección para la evaluación de la severidad del fuego en el suelo. En relación a las propiedades del suelo analizadas, el índice RBR fue el mejor predictor para la infiltración media acumulada y el diámetro medio del peso de los agregados del suelo. Las relaciones entre los índices y el carbono orgánico del suelo fueron débiles en la mayoría de los casos, siendo el mejor predictor el índice dMIRBI con R2 y RMSE iguales a 0.552 y 0.087%, respectivamente. El índice espectral NBR tuvo un comportamiento similar para las tres variables analizadas. Por último, esta disertación aborda la laguna existente en la comprensión del rebrote pos-incendio, enfatizando la importancia de los datos de campo detallados para validar las predicciones de teledetección. A diferencia de estudios anteriores, esta investigación modela diferentes fracciones de arbustos, considerando biomasa viva/muerta y fina/total, un aspecto crucial para las evaluaciones dinámicas del riesgo de incendios. Combinando índices espectrales LiDAR y Sentinel-2, el estudio caracterizó matorral, proporcionando datos para programas simuladores del comportamiento del fuego. El estudio confirma que los datos LiDAR, enfatizando la estructura vertical, mejoran el rendimiento del modelo AGB, apoyando los hallazgos de investigaciones previas sobre los papeles complementarios de los datos ópticos y LiDAR en las evaluaciones de la vegetación. CONCLUSIONES El objetivo principal fue crear y validar una metodología para la evaluación de áreas quemadas y la severidad del fuego mediante el uso de teledetección. Como parte de la evaluación de la severidad del fuego, se llevaron a cabo las siguientes tareas complementarias: 1) evaluación de la severidad del fuego centrada en el daño al suelo (niveles de severidad de quema del suelo) mediante teledetección y mediciones radiométricas (espectros solar y térmico); 2) exploración de la relación entre la severidad de la quema del suelo e índices espectrales considerando tres propiedades del suelo relacionadas con la susceptibilidad a la erosión del suelo después del fuego: conductividad hidráulica saturada, como un indicador de la repelencia al agua del suelo; contenido de carbono orgánico del suelo; y el diámetro medio ponderado de los agregados del suelo; 3) exploración de la combinación de teledetección con datos LiDAR y mediciones de laboratorio, con el fin de analizar las métricas de la estructura vertical (cobertura, altura, biomasa en pie, entre otros) en matorrales de Ulex europaeus después del fuego. Los resultados presentados en este estudio introducen un enfoque innovador para el análisis de incendios forestales en España mediante la utilización de datos de satélite Sentinel-2 para la cartografía de áreas quemadas y la severidad del fuego. El índice dNBR2 resultó adecuado para la estimación de la superficie quemada, mientras que, para la estimación de la severidad del incendio, la combinación de tres índices espectrales (BAIS2, NBR y NBR3) para diferentes clases de densidad de vegetación (baja, mixta y plena densidad) fue seleccionada como la mejor opción. Los criterios de selección utilizados se derivaron de estadísticas como errores de omisión y comisión, junto con la precisión (ACC), la precisión equilibrada (BA), la puntuación F1 (F1) y la estadística Kappa (k). El estudio destaca la eficacia de las combinaciones de bandas roja, infrarroja cercana (NIR) e infrarroja de onda corta (SWIR) para distinguir entre vegetación sana y quemada y entre distintos niveles de gravedad del incendio. Sin embargo, hay que tener en cuenta que el estudio se centra en los incendios forestales españoles y las limitaciones de las campañas de campo debidas al terreno y a las condiciones meteorológicas. Además, la selección de las parcelas de campo se basa en criterios visuales, lo que subraya la necesidad de interpretar los resultados con cautela. Con respecto a la severidad del fuego en el suelo, este estudio introduce un enfoque novedoso combinando mediciones radiométricas con datos de teledetección. La sinergia entre los datos de gravedad medidos sobre el terreno y la información de Sentinel-2 resultó crucial para la restauración eficaz de las zonas quemadas. El estudio identifica los datos de Sentinel-2 como óptimos para discriminar entre diferentes niveles de severidad debido a su alineación de resolución espacial con las mediciones de campo. Aunque persisten las limitaciones del dominio térmico, misiones futuras como "Land Surface Temperature Monitoring" de Copernicus son prometedoras. En el dominio óptico, las mediciones del "Analytical Spectral Device" (ASD) se correlacionan bien con las bandas de Sentinel-2. Tras aplicar la convolución de Sentinel-2 a ASD, el índice espectral IOR demostró una gran precisión en la cartografía de la severidad del suelo. Además, el estudio destacó la importancia de la banda azul para mejorar la precisión cartográfica. A pesar de las dificultades para organizar campañas de campo, se recomiendan futuras mediciones radiométricas en vegetación sana dentro de las zonas quemadas para el análisis de detección de cambios. En relación a las propiedades del suelo, las fuertes correlaciones observadas entre el RBR y la infiltración acumulada, así como el diámetro del peso medio de los agregados del suelo, y entre el dMIRBI y el contenido de carbono orgánico del suelo, parecen estar influidas por la información proporcionada por la banda espectral infrarroja de onda corta (SWIR). La metodología propuesta, basada en imágenes de libre acceso y que sólo requiere una imagen Sentinel-2 pos-incendio, ofrece una aplicabilidad práctica para los agentes forestales en la planificación de tareas de evaluación y restauración. Para finalizar, se establecieron modelos predictivos para la caracterización estructural de los matorrales de tojo en el noroeste de España (altura, cobertura, biomasa total sobre el suelo en pie, y biomasa sobre el suelo por fracción de espesor y condición fisiológica), obteniéndose coeficientes de determinación ajustados que oscilaban entre 0.6 y 0.9. La integración de datos LiDAR en imágenes de teledetección óptica mejoró significativamente el rendimiento del modelo, especialmente en lo relativo a la estructura vertical del complejo arbustivo. Estos modelos se derivaron de datos de vegetación posteriores al fuego que abarcan de 2 a 10 años después del incendio. Las investigaciones futuras deberán centrarse en la calibración de los modelos en diferentes regiones y, cuando sea necesario, considerar nuevas comunidades de vegetación en diversos intervalos posteriores al incendio. Los modelos desarrollados tienen una utilidad potencial para evaluar los riesgos espaciales de incendio relacionados con la acumulación de combustible y su función como sumideros de carbono. FUTUROS TRABAJOS Finalmente, para mejorar la línea de investigación seguida en este estudio, los trabajos futuros pueden hacer una contribución significativa a la luz de lo anterior: • Una extensión de la base de datos, tanto en número de incendios como en su ubicación (incendios ocurridos fuera de España) y las parcelas de campo de severidad del fuego (mayor número de parcelas de campo y homogeneidad) debería contribuir a mejorar el alcance de este estudio. • La viabilidad de realizar vuelos con UAV con sensores multiespectrales, hiperespectrales y térmicos para evaluar el impacto de una mejor resolución espacial. • Investigación de la severidad del fuego a través de un análisis temporal, observando cómo evoluciona la severidad del fuego con el tiempo mediante el uso de múltiples imágenes posteriores al incendio. Este estudio se puede aplicar para evaluar tanto la severidad general (vegetación + suelo) como la severidad del suelo. • Evaluación de la influencia de los incendios forestales en la reducción de la precipitación y la humedad del suelo. • Detección de puntos calientes utilizando datos de Sentinel-3. • Exploración de emisiones de gases (monóxido de carbono, aerosoles, etc.) de incendios forestales utilizando datos satelitales de Sentinel-5p.