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Timestamp: 2017-04-27 21:35:43+00:00

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Juan de la Riva by undefined - issuu
Sede PirineosLos incendios forestales: efectos
ambientales y medidas de restauración
Tecnologías de la información geográfica en los modelos de riesgo y el análisis
de zonas incendiadas. Estudio de casos en Aragón
Juan de la Riva Fernández (delariva@unizar.es)
Huesca 26/09/2012http://geoforest.unizar.es/Director: David Badía Villas
Secretaria: Clara Martí DalmauGeografía y Ordenación del TerritorioÍndice de la charla
Sede Pirineos• Cuestiones introductorias
• Aplicaciones de las TIG a los incendios forestales
– Antes del fuego
– Durante el fuego
– Post-fuego
• Casos en Aragón…Los incendios forestalesâ&#x20AC;Ś fenĂłmeno global/local
Sede PirineosLos incendios forestalesâ&#x20AC;Ś fenĂłmeno global/local
Sede PirineosGalicia, agosto de 200625-40% del total de
emisiones de CO2CO observado por MOPPITLos incendios forestales… fenómeno global/local
Sede PirineosMODIS
04-07MODIS
02-07-20125Los incendios forestales… fenómeno global/local
Sede PirineosImagen de Pléiades 1A, satélite
europeo de muy alta resolución de
Astrium (resolution 0,7 m nadir)Incendio de La Jonquera (24-07-2012)
http://www.infoterra.es/galeria/1/pleiades-jonquera-ir
6Los incendios forestalesâ&#x20AC;Ś fenĂłmeno global/local
Sede PirineosIncendio de La Jonquera (24-07-2012) 7El fuego forestal… usos, factores y efectos
Sede PirineosErosión sueloAgricultura
itineranteEmisiones GEIBiodiversidadEfectosUsoCíclicosMejora pastos
DeforestaciónCiclo
hidrológicoIntencionados
paisajísticosFactoresCambio Política Transformaciones
climático forestal del uso del suelo demográficaAumentan
DisminuyenIncendios forestales: necesidad de información espacial
Sede Pirineos• La información territorial es clave en la gestión de incendios
– Prevención: áreas de riesgo
– Ocurrencia: gestión de recursos de extinción
– Post-fuego: evaluación de daños, restauración
– Espacialmente referenciada
– Integrada en sistemas de gestión
• Aportaciones de la teledetección
– Detección y seguimiento de fuegos activos
– Evaluación de daños, cartografía de área quemada
– Análisis de la severidad del fuego…Informaci贸n sobre incendios: sistema EFFIS
Sede Pirineoshttp://effis-viewer.jrc.ec.europa.eu/wmi/viewer.htmlN煤mero de incendios
200910Informaci贸n sobre incendios: sistema EFFIS
Sede Pirineoshttp://effis-viewer.jrc.ec.europa.eu/wmi/viewer.htmlEmisiones
2000-2007Información sobre incendios: sistema EFFIS
Sede Pirineoshttp://effis-viewer.jrc.ec.europa.eu/wmi/viewer.htmlÁrea quemada
2008La teledetección como fuente de información
Sede PirineosTELEDETECCIÓN: procedimientos de registro y tratamiento de
información capturada sin contacto físico directo con el objeto
SENSORES A BORDO DE SATÉLITES ESPACIALES QUE REGISTRAN LA
ENERGÍA ELECTROMAGNÉTICA (a) EMITIDA O (b)REFLEJADA
O (c) LA EMITEN Y REGISTRAN SU RETORNOEmitida
ReflejadaLa teledetecci贸n como fuente de informaci贸n
Sede PirineosHumo
Radiaci贸n t茅rmica
- vigor vegetal
- humedad...La teledetección como fuente de información
Sede PirineosEspectro electromagnéticoTemperatura
de los incendios:
570 a 1200o K
 3 a 5 ml - Longitud de ondaLa teledetección como fuente de información
Sede PirineosVisible…Infrarrojo próximoInfrarrojo medioinf. próx. +
inf. medio +
visibleLa teledetección como fuente de información
Sede PirineosVegetación sanaVegetación quemadareflectividadsecahúmedaVisible Infrarrojo próximo
-Inf. medio de onda cortalongitud de onda (m)+Sede PirineosLa representación –en
color– de las imágenes de
satéliteLandsat TM “visible” 21 de julio de 2008
rojo / verde / azulSede PirineosLa representación –en
satéliteLandsat TM “falso color” 21 de julio de 2008
inf. próx. / visible / visibleSede PirineosLa representación –en
inf. próx. / inf. medio / visibleSede PirineosLa representación –en
inf. medio / inf. próx. / visibleAplicaciones de la teledetección a los fuegos forestales
Sede PirineosFasesVariables
objetivoantes...Humedad FMC v/m
Vulnerabilidaddurante…después…Luces
HumoÁrea quemada
Emisiones gaseosasSede PirineosAplicaciones de las TIG a los incendios forestales
El modelado del riesgo de incendioLa predicción del riesgo...
Permite una distribución más ajustada de los recursos de vigilancia y
extinción del fuego, contribuyendo eficazmente a disminuir el daño.
Los sistemas-modelos de riesgo se orientan hacia:
 La identificación de los factores que intervienen en el inicio y
 El empleo de métodos y fuentes de información capaces de
estimar las condiciones previas al desarrollo de este fenómeno.
 TIG –Teledetección y SIG– que aportan…
 Nuevas perspectivas espacio-temporales: importancia de
la dimensión temporal y de la componente cartográfica.
 Importantes mejoras en el seguimiento y control de la
vegetación (tasaciones rápidas, registros sistemáticos con
precisión geométrica...).
 Versatilidad de los formatos digitales para integrar los
datos espectrales en el contexto de los SIG
23Modelado espacial del riesgo de incendios
Sede PirineosProyectos FIRERISK – FIREMAP – FIREGLOBE
MEC - Plan Nacional I+D+I
Proyectos coordinados liderados por E. Chuvieco (UAH) y J. de la Riva (UZ)
Modelado del riesgo de incendios:
 Consideración de un elevado número de factores asociados a:
 el inicio del fuego - ignición
 la propagación de focos activo - propagación
 los daños potenciales - vulnerabilidad
 Resolución temporal:
 Corto plazo, difícil de estimar en sus factores humanos
 Largo plazo, modelado de los indicadores estructurales
 Posibilidad de análisis a diferentes escalas espaciales
http://www.geogra.uah.es/firerisk/ http://www.geogra.uah.es/firemap/
http://www.fireglobe.es
24Modelado espacial del riesgo de incendios
Sede PirineosPeligro
Peligro integradoRiesgoPeligro
paisajísticoValor integrado
www.fireglobe.esAgente
causalProbabilidad de
Ignición FMCHumanoNatural
VivoModelo Combustible
VientoPendienteValor total
ambientalesValor interfase
urbano-forestalTiempo de
ambientalesSede Pirineoswww.fireglobe.esEstado de
combustible vivo5 de agosto 2011Sede Pirineoswww.fireglobe.esEstado de
5 de agosto 2011Sede Pirineoswww.fireglobe.esEstado de
(vivo + muerto)
5 de agosto 2011Sede Pirineoswww.fireglobe.esRiesgo de incendio
por causa humana5 de agosto 2011Sede Pirineoswww.fireglobe.esRiesgo de incendio
por rayo5 de agosto 2011Sede Pirineoswww.fireglobe.esPeligro de
incendio5 de agosto 2011Modelado espacial del riesgo de incendios
Sede Pirineoswww.fireglobe.es10.300 entradas
de 2011Aplicabilidadâ&#x20AC;ŚModelado espacial del riesgo de incendiosSede PirineosManual de
usuarioAplicabilidadâ&#x20AC;Ś
Sede PirineosServidor
cartogrĂĄficoModelado espacial del riesgo de incendiosModelado espacial del riesgo de incendios
Sede PirineosModelado espacial del riesgo de incendios
ambientalesSede PirineosModelado del componente humano del peligro
Métodos para la integraciónLas variables relativas a la acción humana deben ser ponderadas de
acuerdo con su importancia en la ignición.
- Técnicas para la integración de variables:
 Modelos cualitativos > Ponderación -arbitraria- basada en opinión
 Índices cuantitativos > Evaluación multi-criterio y otros métodos.
 Análisis locales de regresión (técnicas de ajuste local).
- Técnicas de regresión >> relación entre una variable dependiente
respuesta- y un conjunto de variables independientes o predictoras:
 La ocurrencia histórica como variable dependiente.
 Las variables de riesgo son consideradas como independientes.
 Los coeficientes se interpretan como los pesos o ponderaciones de
cada variable en su participación en el mapa sintético de peligro.
 Los modelos existentes en bibliografía contemplan el uso de
regresiones lineales, múltiples, logísticas o las redes neuronales.
>>>>> GWLR
37Modelado del componente humano del peligro
Sede PirineosAdquisición y homogeneización en una base de datos georreferenciada
de las variables que mejor representan los factores humanos
relacionados con el peligro de incendio.
Dos tipos de variables según la fuente:
• Estadísticas > recogidas de fuentes oficiales o documentos no
• Cartográficas > para obtener nuevas variables derivadas es necesario
aplicar operaciones y análisis espaciales mediante herramientas SIG.
La mayor dificultad en estos modelos cuantitativos es el acceso a datos
fidedignos – escasez de datos periódicos y estandarizados.
Carreteras, pistas...
Uso del sueloArcGIS softwareDatos censales
38Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Variables independientes (predictores del fuego)39Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Variables independientes (predictores del fuego)
Factores relacionados con las transformaciones socio-econ贸micas
6 factores / 9 variables40Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Variables independientes (predictores del fuego)Factores relacionados con las actividades econ贸micas tradicionales
3 factores / 4 variables41Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Variables independientes (predictores del fuego)Factores que pueden ocasionar incendios por accidente, negligencia...
6 factores / 17 variables42Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Variables independientes (predictores del fuego)Factores que pueden limitar la ocurrencia de incendios 2 factores / 2 variablesFactores que pueden generar conflictos: inicio intencionado del fuego...
13 factores / 2 variables43Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Regresión Ponderada Geográficamente (GWR)Regresión Logística Ponderada Geográficamente (GWR)
• El ajuste de modelos estadísticos de estimación del riesgo ha puesto en
evidencia que los factores explicativos de la ocurrencia varían
espacialmente en su significación y contribución.
• Los métodos globales de regresión para territorios extensos y variados
resultan inadecuados al aplicar coeficientes constantes para todo el
• Para superar esta limitación se han utilizado técnicas de regresión
ponderada geográficamente (GWR, Geographically Weighted
Regression) , que permiten incorporar en los modelos la variación
espacial de la carga explicativa de las variables predictivas.44Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Regresión Ponderada Geográficamente (GWR)METODOLOGÍA – GWLR (Geographically Weighted Logistic Regression)
• Al igual que los modelos de Regresión Logística Global (GLR, Global
Logistic Regression), los modelos GWLR son de naturaleza estadística y
permiten conocer la relación entre una variable dependiente
cualitativa, dicotómica en nuestro caso, y una o más variables
explicativas independientes, o covariables, ya sean cualitativas o
• Por lo tanto, se requiere por una parte una variable dependiente
binaria, en este caso la alta/baja ocurrencia de incendios en el periodo
1988-2007, y por otra una serie de variables explicativas.
• Los modelos GWLR permite obtener coeficientes de regresión que
varían espacialmente, obteniendo así un conjunto de coeficientes
distinto para cada una de las localizaciones que conforman la muestra
45Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Regresi贸n Ponderada Geogr谩ficamente (GWR)Flujo de trabajo para el
causalidad humana en
46Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Regresión Ponderada Geográficamente (GWR)• Interfases: buffer 200 m:
• Interfase urbano-forestal (ICF, MFE200).
• Interfase cultivo-forestal (ICF, MFE200).
• Interfase pasto-forestal (ICF, MFE200).
• Montes de Utilidad Pública.
• Espacios protegidos: ENP y Red Natura 2000.
• Variación en el potencial demográfico 1991-2006.
• Cambios en la ocupación del suelo: pérdida/ganancia superf. forestal.
• Líneas eléctricas: buffer 50 m de alta, media y baja tensión (BCN200).
• Líneas de ferrocarril: buffer 200 m (no alta velocidad, BCN200).
• Pistas forestales: buffer 200 m (BCN200).
• Tasa de paro por municipios 2007 (INE).
• Jefes de explotación >55 años (INE).
• Ganado no estabulado (INE).
• Ocupados en el sector primario 1999 (INE).
• Densidad de maquinaria agrícola 1999 (INE).
47Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Regresi贸n Ponderada Geogr谩ficamente (GWR)48Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Regresi贸n Ponderada Geogr谩ficamente (GWR)49Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Regresi贸n Ponderada Geogr谩ficamente (GWR)Coeficientes de
regresi贸n de las
explicativasLos coeficientes
var铆an
GWLR.50Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
GWLR.51Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Regresi贸n Ponderada Geogr谩ficamente (GWR)
significaci贸n de
explicativasGrado de
las variables en
el modelo y
explicativo de
ellas.52Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
ellas.53Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Regresi贸n Ponderada Geogr谩ficamente (GWR)Probabilidad de
forestales ligada a
humana54Sede PirineosModelado del componente humano del peligro
Regresión Ponderada Geográficamente (GWR)
El R2 local promedio obtenido
de la muestra de calibración
arroja un valor de 0,7 y un
rango entre 0,19 y 0,85.
Los valores mínimos de R2 se
localizan en la Cornisa
Cantábrica, principalmente en
el Asturias.R2 localEl %de acierto en clasificación
de la ocurrencia es de 87% y
76% (0,73 y 0,52 Kappa de
Cohen), para los periodos
1988-2007 y 2008-2011
respectivamente.55Modelado del componente natural del peligro
Índices de riesgo y FMC (Fuel Moisture Content)Sede PirineosPeligro
Ignición FMCHumano
ambientalesSede PirineosModelado del componente natural del peligro
Índices de riesgo y FMC (Fuel Moisture Content)La vegetación…
• La combustibilidad se
relaciona con la morfología,
continuidad vertical y
• Inflamabilidad de las
– Alta: brezo, eucalipto,
– Baja: madroño, jara,
enebro, coscoja.
(celulosa, lignina, esencias).Velocidad de propagación
(Viegas, 1999)
57Sede PirineosModelado del componente natural del peligro
Índices de riesgo y FMC (Fuel Moisture Content)- Detectar los niveles de ESTRÉS HÍDRICO de la planta que impliquen una
situación de alerta y estimar sistemáticamente amplias superficies en
- Métodos tradiciones: el muestreo directo en el campo, la aplicación de
índices meteorológicos.
- Objetivo: búsqueda de RELACIONES entre teledetección y datos de
campo, para complementar o suplir los métodos tradicionales...
- La detección remota del contenido de agua en las plantas se basa en
cambios morfológicos y fisiológicos que modifican la reflectividad:
• El contenido hídrico está relacionado negativamente con la
reflectividad en el SWIR entre 1,1μm y 2,5μm.
• Relaciones controvertidas en infrarrojo cercano entre 0,8 μm y 1,1μm.
• Escasa sensibilidad en el espectro visible
• NDVI (diferencias normalizadas entre irc y r)
• Diferencias entre TS (NOAA-AVHRR) y la del aire (procedente de
observatorios meteorológicos)
58Modelado del componente natural del peligro
Ă?ndices de riesgo y FMC (Fuel Moisture Content)Sede Pirineos% reflectance of FMC values for Cistus ladanifer with soot-stained string bound tray of 4 leaf layers
6050% reflectance403059.62
45.282033.57
4006001 2 380010001200140041600518002000220024007wavelengthBandas TMSWIR = relaciones negativas
IRC = efectos controvertidos
Visible = baja sensibilidad
59Modelado del componente natural del peligro
Índices de riesgo y FMC (Fuel Moisture Content)Sede PirineosRelación entre el FMC e información espectralIndirecta
(Visible)Directa
Absorción de agua (SWIR)FMC (%)(Vaughan, 2001)
60Sede PirineosModelado del componente natural del peligro
Índices de riesgo y FMC (Fuel Moisture Content)• Trabajo de campo:
– + Preciso
– Lento y costoso
• Índices meteorológicos
– + Fáciles de calcular
– + Miden otros factores de sequía
– - Calidad de la red
– - Estimación indirectaImagen de satélite:
+ Estimación directa
+ Cubren todo el
- Resolución espacial y
temporal• Landsat-TM/ETM+:
– Buena precisión espacial y geométrica.
– Escasa frecuencia.
• NOAA-AVHRR:
– Buena frecuencia temporal.
– Escasa consistencia radiométrica.
• Terra-MODIS:
– Buena frecuencia y adecuada resolución para escalas regionales.
61Sede PirineosModelado del componente natural del peligro
Índices de riesgo y FMC (Fuel Moisture Content)• Ajustes empíricos• Modelos de simulaciónN
CmDIRECTO
0.350.350.30.30.250.250.2INVERSO0.15
B3B4B1B2B5B6B7B3B4B1B2B5B6B762Modelado del componente natural del peligro
Índices de riesgo y FMC (Fuel Moisture Content)Sede Pirineos¿QUÉ ES FMC?En la bibliografía referida al peligro de incendios, la manera común
de expresar el contenido de agua Fuel Moisture Content -FMC(porcentaje de humedad sobre el peso seco).
FMC = peso húmedo – peso seco * 100
...constituye una variable crítica en la ignición del fuego y en la
modelización de la propagación.Otras medidas de humedad:
( Fw  Dw )
(Fw  D w )
EWT 
( S w  Dw )
Equivalent Water Thickness Relatic water content
63Sede PirineosPrepirineo y
Sistema IbĂŠricoModelado del componente natural del peligro
Ă?ndices de riesgo y FMC (Fuel Moisture Content)Sede PirineosModelado del componente natural del peligro
Índices de riesgo y FMC (Fuel Moisture Content)
Parcelas de validación65Modelado del componente natural del peligro
Índices de riesgo y FMC (Fuel Moisture Content)Sede PirineosAjuste empírico AVHRR
Cistus ladanifer Cabañeros (1996-1999)1996199719981999200
20Observed20-927-83-810-716-623-529-45-412-919-826-72-78-615-521-412-919-826-72-78-615-521-428-94-911-818-724-631-57-50
13-4FMC140Estimated66Modelado del componente natural del peligro
Ă?ndices de riesgo y FMC (Fuel Moisture Content)Sede PirineosModelos de Transferencia Radiativa (RTM) -- tablas de referencia (LUT)
de entrada(Yebra, 2008)Modo directoModo inverso
67Modelado del componente natural del peligro
Ă?ndices de riesgo y FMC (Fuel Moisture Content)Sede PirineosVariables para parametrizar los modelos
Peso especĂ­fico
Espesor de agua
LAI68Sede PirineosModelado del componente natural del peligro
MOD09A1 (Terra, Compuesto 8 días, 500 m)Buena resolución espacial para
(250- 500-1000 m)
(SWIR: 1200-2200 nm)
Buenos resultados previos:
Dennison et al. 2008;
Roberts et al. 2006;
Stow y Niphadkar 2007;
Stow et al. 2005;
Yebra et al. 2008a
69Modelado del componente natural del peligro
Índices de riesgo y FMC (Fuel Moisture Content)Sede PirineosGrasslandEmpirical model: FMC = -161.112 + 650.226 NDVI
Simulation: FMC = -6.74 + 131.41 LAI + 296.75 NDII
EMPIRICALSIMULATEDr2SE(%)r2SE (%)0.90730.100.89423NDVI  2  1
 2  1NDII 6 2  6
2  6Shrubland
Empirical model: FMC = 229.14+887.155 VARI - 300.75 GVMI
Simulation model: FMC = 200.27 – 5322.81 x DM + 92.28 GVMI
EMPÍRICALSIMULATEDr2SE(%)r2SE (%)0.73217.520.84212.6Yebra et al. 2008GVMI (  2  0,1)  (  6  0,02)
(  2  0,1)  (  6  0,02)VARIi  4  1
 4  1   3
70Cartografía de modelos combustibles
Sede PirineosAgente
causalPeligro
Peligro integradoRiesgoProbabilidad de
Ignición FMCPeligro
socioeconómicoHumanoNatural
urbano-forestalwww.fireglobe.esTiempo de
ambientalesCartografía de modelos combustibles
Sede Pirineos• Tipo de combustible: copas (hojas vivas y muertas, ramas, líquenes…),
matorral (vivo y muerto), herbáceo (idem), hojarasca, humus, ramas
caídas (de distinto grosor).
• Modelo de combustible: Valores promedio de parámetros críticos en
la propagación para un determinado tipo de combustible.
• Interpretación de fotografías aéreas:
– Lento y laborioso en el campo
– Difícil actualización
• Clasificación de imágenes ópticas de satélite:
– Mayor cobertura espacial
– Rapidez y eficiencia económica
– Sin información altitudinal (indirectamente)Cartograf铆a de modelos combustibles
Sede PirineosParametrizaci贸n de los modelos
ModeloAlturaBiomasaOtros componentes1. Pastizal< 30cm1-2 Tm/haArboles < 30%2. Pastizal< 30cm5-10 Tm/haArboles < 60%4. Matorral2m25-35 Tm/ha Mucho combustible
muerto5. Matorral< 0,6 m5-8 Tm/ha6. Matorral0,6-1,2 m10-15 Tm/ha Combustible viejoCarga ligera hojarascaCartografía de modelos combustibles
Sede PirineosDTMSlopeCalibrated
bandsSpectral
TM1-TM7Texture
Riaño et al., 2002Fuel MappingCartografĂ­a de modelos combustibles
Sede PirineosLIDAR bidimensionalCartografﾃｭa de modelos combustibles
Sede PirineosAjustes por regresiﾃｳn entre Lﾃ好AR y datos de campo (Canencia)Riaﾃｱo et al., 2004Cartografía de modelos combustibles
Sede PirineosMapas de CBD (canopy bulk density, volumen bruto de la copa)Linea de
Foto aérea en
0100 mRiaño et al., 2004N1.20Modelado del tiempo de recuperación
ambientalesModelado del tiempo de recuperación
Sede Pirineos• El método propuesto tiene como objetivo ser una herramienta útil
para estimar la resiliencia de la vegetación después del fuego a
escala regional, basado en la interacción de un número reducido,
pero representativo, de variables.
• La resiliencia expresada como el tiempo aproximado necesario
para que la vegetación retorne a unas condiciones similares a las
previas al impacto del fuego.
• Metodología basada en álgebra de mapas y SIG.
• Obtener un índice de vulnerabilidad cuantitativo.
• Se centra en la obtención de un resultado cuantitativo (años) que
permite enlazar con la cuantificación económica de las pérdidas
como consecuencia del fuego.Modelado del tiempo de recuperación
Sede PirineosCapacidad de respuesta de la vegetación
– Asignación del tiempo de recuperación en condiciones óptimas
• Estructura de la vegetación (pasto, matorral o arbolado)
• Estrategia reproductiva (germinadoras o rebrotadoras).
Influencia de los factores limitantes del desarrollo
– Corrección el tiempo de recuperación introduciendo el efecto
de los principales condicionantes para el desarrollo de la
• Erosión post-fuego
• Evolución de la precipitaciónModelado del tiempo de recuperación
Sede PirineosCapacidad de respuesta de la vegetaciónEstructura de
la vegetaciónEstrategia
reproductivaTiempo de recuperación inicial (RTOC)
hídricaTendencias
estacionalesTiempo de resiliencia (RT)Pérdida de
sueloModelado del tiempo de recuperación
Sede PirineosRT  RTOC  TFwTw  TFeTa
•RT es el tiempo de recuperación final.
RTOC es el tiempo de recuperación en condiciones óptimas.
TFw es el incremento de tiempo asociado a la disponibilidad hídrica
Tw es el factor de ponderación en función de las tendencias en la
precipitación de invierno.
• TFe es el incremento de tiempo asociado a la pérdida de suelo.
• Ta es el factor de ponderación en función de las tendencias en la
precipitación de otoño.Modelado del tiempo de recuperación
Sede PirineosBibliografía consultada: Tárrega and Luis-Calabuig 1989; Trabaud 1990, 1998, 2002; Vera de la
Fuente 1994; Barbéro 1998; Pausas et al. 2004; Buhk et al. 2007; Baeza and Roy 2008.Modelado del tiempo de recuperaci贸n
Sede PirineosFuente: Mapa Forestal de Espa帽a 1:200.000 1987-1997.Modelado del tiempo de recuperación
Sede PirineosFactores limitantes:
• Se introducen en el modelo como factores de ponderación del
• El incremento se valora para cada factor limitante por separado y se
agrega para obtener el tiempo de recuperación final.
• Factores limitantes:
– Disponibilidad hídrica
– Pérdida de suelo
– Anomalías en las precipitaciones estacionalesModelado del tiempo de recuperaci贸n
Sede PirineosFuente: Mapa de Series de Vegetaci贸n (Rivas y Gandullo, 1987)Modelado del tiempo de recuperación
Sede PirineosPérdida de suelo:
• Se han tomado como referencia los valores de erosión (hídrica)
reportados en el modelo PESERA (Kirkby et al., 2004 ).
• Se ha considerado el efecto en los procesos erosivos post-incendio
de la pérdida de la cubierta protectora como consecuencia del
• Simulaciones mediante el modelo ERMiT (Erosion Risk Management
Tool, Robichaud et al., 2006) en función de las comunidades
vegetales (estructura de la vegetación) y las características del
relieve (pendiente).
• Se han corregido los valores de erosión obtenidos en PESERA de
acuerdo con el incremento relativo obtenido de las simulaciones
con ERMiT.Modelado del tiempo de recuperaci贸n
Sede PirineosModelado del tiempo de recuperación
Sede PirineosAnomalías en la precipitación:
• Se utilizan las tendencias observadas en la precipitación en el
trabajo de de Luis et al. (2010), calculadas en el periodo 1946-2005.
• Se han utilizado las tendencias (negativas) en invierno para la
ponderación de la disponibilidad hídrica, considerando que es la
estación más eficaz para la captación de agua por parte de la
vegetación debido a la baja ETP.
• Se han utilizado las tendencias (positivas) de otoño para la
ponderación de la erosión del suelo ya que ésta es la estación más
crítica debido a la sequedad del suelo después del verano y la
reducción de la cubierta vegetal como consecuencia de la pérdida
de hojas en las comunidades de hoja caduca.Modelado del tiempo de recuperaci贸n
Sede PirineosModelado del tiempo de recuperaci贸n
Sede PirineosValidación:
• Metodología basada en el seguimiento multitemporal del NDVI y su
extrapolación mediante el cálculo de tendencias en su evolución.
• Aplicación en incendios forestales en el Prepirineo aragonés.
• PROYECTO: Incendios forestales y modelos predictivos de
vulnerabilidad ecológica frente al fuego: medidas de restauración y
aplicaciones en escenarios de cambio climático (GA-LC-042/2011).Evolución temporal de los NDVI control y quemado (izq) y tendencia en el tiempo de
recuperación (der) en comunidades de Quercus ilex en el pirineo oscense.Aplicaciones de la teledetección a los fuegos forestales
Emisiones gaseosasDetección de incendios mediante teledetección
Sede PirineosObservación
remotaRadiación térmica
LuzVigilancia
terrestreHumoDetecci贸n de incendios mediante teledetecci贸n
Sede PirineosDetecci贸n de incendios mediante teledetecci贸n
Sede Pirineoshttp://vulcan.geog.umd.edu/alerts/subscribeSede PirineosDetección de incendios mediante teledetección
Sede PirineosAlertas Globales de Incendios - UN-FAO/UMD/NASA
• Vea sus subscripciónes • NASA FIRMS HOME • FAQTenga en cuenta que la FIRMS ha sido la transición de la Universidad de Maryland de la NASA. Sus subscripciones por correo electrónico automáticamente se realizará a
través. Ninguna acción de su parte es necesario. Si usted desea cancelar o modificar su suscripción por correo electrónico por favor vaya a:
http://earthdata.nasa.gov/data/nrt-data/firms/email-alerts
Por favor no responda a este e-mail. Preguntas o comentarios por favor enviarlos el servicio de apoyo de FIRMS (support@earthdata.nasa.gov).Date: Tue, 28 Aug 2012 04:43:11 -0400
To: delariva@unizar.es
From: NASA FIRMS <noreply@earthdata.nasa.gov>99Aplicaciones de la teledetección a los fuegos forestales
Emisiones gaseosasDetecci贸n de incendios mediante teledetecci贸n
Sede PirineosAplicaciones post-fuego de la teledetección
Sede Pirineos• Discriminación quemado / no quemado –cartografía de área
• Cartografía de la severidad del incendio.
• Seguimiento de la regeneración.
• Estimación de emisiones gaseosas.Aplicaciones post-fuego de la teledetección
Sede PirineosTiempo transcurrido desde el incendio
– Cambio color
– Ceniza.
– Pérdida de vegetación.
– Cambio de especies o de
densidades.Sede PirineosProductos globales de รกrea quemada
Sede PirineosGLOBSCAR / Globcarbon (ESA)http://dup.esrin.esa.int/ionia/projects/summaryp24.asphttp://odisseo.esrin.esa.it/ionia/FIRE/references_burnt.htmlhttp://dup.esrin.esa.int/projects/summaryp24.aspProductos globales de รกrea quemada
Sede PirineosEjemplo del producto MODIS MCD45http://modis-fire.umd.edu/Burned_Area_Products.htmlProductos globales de รกrea quemada
Sede PirineosSeries temporales
con NOAA-AVHRRChuvieco et al., 2008, RSECartografĂ­a de ĂĄrea quemada
Sede PirineosImagen Landsat
post-fuego (color real)Imagen Landsat
pre-fuego (color real)CartografĂ­a de ĂĄrea quemada
post-fuego (falso color)Imagen Landsat
pre-fuego (falso color)Landsat pre-fuego - (color real) - Landsat post-fuego
Sede PirineosLandsat pre-fuego - (falso color) - Landsat post-fuego
Sede PirineosIncendio
Los OlmosIncendio
Ejulve-AliagaCartografía de área quemada
Sede PirineosFernando Pérez-CabelloCartografía de área quemada
Sede PirineosFernando Pérez-CabelloCartografía de la severidad
Sede Pirineos• La severidad del incendio determina buena parte de los efectos:
– Regeneración de la cubierta afectada.
– Suelo – ciclo hidrológico.
• Suele basarse en métodos de campo.
• Teledetección:
– Métodos empíricos.
– Métodos basados en simulación RTM.Cartografía de la severidad
– Regeneración de la cubierta afectada
– Suelo – ciclo hidrológico
• Su evaluación tras el fuego debe dirigir las actuaciones posteriores
– Suele basarse en métodos de campo
– Posibilidad de evaluarla mediante Teledetección:
• Métodos empíricos.
• Métodos basados en simulación RTM.CartografĂ­a de la severidad
Sede PirineosCBI
Sede PirineosParcela
SotobosqueDoselCartografía de la severidad
Sede PirineosMétodos empíricosantes del fuegoNBRdNBR
después del fuegoSEVERIDADNBRÍndice normalizado de la quema (NBR)
NBR = (Inf. próximo – Inf. medio) / (Inf. próximo + Inf. medio)
Diferencia de índices normalizados de quema (dNBR)
dNBR = NBR antes del fuego – NBR después del fuego = SEVERIDADSede PirineosNo quemado
Severidad muy altaCartografía de la severidad
Métodos empíricos2009 pre-fuego - (Landsat falso color) - post-fuego
AllozaIncendio
Ejulve-AliagaIncendio
Ejulve-Aliagapre-fuego - (Landsat falso color) - post-fuego
Sede PirineosCa単izar
del OlivarCa単izar
del OlivarLa ZomaLa ZomaEjulveCirujedaLa Ca単adillaAldehuelaMontoro
de MezquitaEjulveCirujedaLa Ca単adillaAldehuelaMontoro
de MezquitaCartografía de la severidad
Sede PirineosMétodos empíricosLa ZomaEjulveRecrecimiento alto
Recrecimiento bajo
No quemado, sin cambios
Severidad media-baja
Severidad media-alta
Severidad altaCartografía de la severidad
Sede PirineosMétodos empíricosLandsat TM “falso color” 6 de agosto de 2008
inf. medio / inf. próx. / visibleCartografía de la severidad
Sede PirineosMétodos empíricosNBR- Antes del incendioNBR- Después del incendioCartografía de la severidad
Sede PirineosMétodos empíricosCartografía de la severidad
Sede PirineosMétodos empíricosFernando Pérez-CabelloCartografía de la severidad
Métodos de simulaciónSede PirineosFASE DE SIMULACIÓN
PARAMETROS HOJA:
N, Ca+b, Cw, Cm, CsNIVEL DE HOJA:
PROSPECTLIBRERÍA
ESPECTRALSUBSTRATO
ILUMINACIÓNLUT CON 30
CBI*FCOV= 0 - 3De Santis et al, 2009, RSE83 PARCELAS
IMÁGEN TM
POSTINCENDIOESPECTROS DE HOJA
VERDE Y MARRÓN
NIVEL DE DOSEL:
MODELO GeoSailFASE DE VALIDACIÓNFASE DE CLASIFICACIÓNCLASSIFICACIÓN
MAPPERMAPA DE
SEVERIDADVALIDACIÓN
(RMSE)= INPUT
= OUTPUTCartografía de la severidad
Sede PirineosMétodos de simulacióna)b)c)a) SPOT-HRV,
b) Landsat-TM,
c) IRS-AWIFS,
d) ENVISAT-MERIS,
e) TERRA-MODISChuvieco et al., 2007, JFEd)e)Cartografía de la severidad
Sede PirineosDOSELMétodos de simulación0.6Look up
tableCBI < 10.5CBI 1-1.5
CBI 1.5-2SOTOBOSQUE
300Reflectance0.4CBI 2-2.5
CBI >2.50.30.2ESPECTROSSUBSTRATO0.10
400600800100012001400WavelengthGeneración de múltiples combinaciones de posibles
De Santis y Chuvieco, 2007, RSE16001800200022002400Cartografía de la severidad
Sede PirineosMétodos de simulaciónCálculo de los
los distintos sensores200 bandasChuvieco et al., 2007, JFESPOTMODIS
MERISCartografía de la severidad
Sede PirineosMétodos de simulación
INVERSIÓN con LUTBuscar en una lista de espectros
(simulación directa) el más
parecido a la firma espectral
desconocida (imagen de
satélite)LIBRERÍA
ESPECTRAL EN
ENVISAR - Cartografía de área quemada y de la severidad
Sede PirineosEmpleo de imágenes RADAR SAR (radar de apertura sintética )
• Emite pulsos EM y recibe la energía reflejada en su dirección (retrodifusión)
• Tiene su propia fuente de energía
 no depende del sol
 registra día y noche
• Dada la longitud de onda no está afectado por la nubosidad
• El contenido de información de la imagen se relaciona con la fuerza de
dispersión de los objetos
• Bandas utilizadas por los sistemas espaciales:
–Banda X: 2.4 a 3.75 cm (12.5 a 8 GHz): TerraSAR-X, SkyMed
Banda C: 3.75 a 7.5 cm (8 a 4Ghz): ERS 1& 2, Radarsat 1&2
Banda S: de 7.5 a 15 cm (4 a 2 Ghz): ALMAZ
Banda L: 15 a 30 cm (2 a 1 Ghz): JERS-1, ALOS PALSAR135SAR - CartografĂ­a de ĂĄrea quemada y de la severidad
Sede PirineosWhat are the scatterers in the volume scattering?Austrian pineX band
l= 3 cmL band
l= 27 cmP band
l= 70 cmThe main scatterers in a canopy are the elements having
dimension of the order of the wavelengthVHF
l>3mSAR - Cartografía de área quemada y de la severidad
Sede PirineosÁrea de estudio – los montes de Zuera
Incendios del ultimo siglo
AñoÁrea quemada
(ha)Edad del
bosque1922
0.5137SAR - Cartografía de área quemada y de la severidad
Sede PirineosSAR - Cartografía de área quemada y de la severidad
Sede PirineosLa retro difusión - incendio de Zuera 2008
Banda X 24.12.2008Banda C
19.03.2009R: HH G: HV B: HH/HVBanda L 28.04.2009Perímetro del incendio
139Metodologías para el análisis del los efectos inmediatos
del fuego (espectro-radiometría de campo, FDARE)Sede PirineosAísaAlastueyIncendios
Escala detalleAgüeroProcesos hidro-geomorfológica
y de regeneración vegetal
Respuesta espectral de los
productos de combustionZueraPeñaflor140Sede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
del fuego (espectro-radiometría de campo, FDARE)141Sede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
del fuego (espectro-radiometría de campo, FDARE)Metodologías para el análisis del los efectos inmediatos
del fuego (espectro-radiometría de campo, FDARE)Sede PirineosTemperature evolution
5 cm55
50T [ºC]45
048 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 80 84
Time [min]Plots were burnt at the end of the 2004 dry season.
NW wind direction with high speed.
Fires were lit at the bottom side of the plot and left to burn.Sede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
del fuego (espectro-radiometría de campo, FDARE)Fotografía digital de alta resolución espacial (FDARE)Reflex Nikon D100 digital camera
Metallic structure (3x3x2 m size)Sede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
del fuego (espectro-radiometría de campo, FDARE)1. Geometric correction
30 Ground Control Points (GCPs)
of millimetre precision were taken
with a Leica GPS500.
Images were re-projected with an
estimated RMSE of 2 cm.
A nearest neighbour re-sampling
technique was used to minimize
changes in the radiometric values.
2. Supervised classification processMaximum-likelihood methodSede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
del fuego (espectro-radiometría de campo, FDARE)12/07/0416/10/05Vegetación
Suelosoil
Fracción leñosa
Cenizaashes
Litter18/05/0505/11/05Sede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
del fuego (espectro-radiometría de campo, FDARE)100%80%60%40%20%0%
Vegetación161004
Suelo151104
Piedras171204
Palos140105
Sombras190205180505Ceniz Blanca070705Ceniz Negra260805051105Suelo orgánico147Sede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
Sombras190205180505Ceniz Blanca070705Ceniz Negra260805051105Suelo orgánico148Sede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
Sombras190205180505Ceniz Blanca070705Ceniz Negra260805051105Suelo orgánico149Sede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
Sombras190205180505Ceniz Blanca070705Ceniz Negra260805051105Suelo orgánico150Sede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
061104241104VegetaciónSuelo030105
Palos030205Sombras120305Ceniz Blanca250405Ceniz Negra070705
Suelo orgánico300805151PiedrasSede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
Suelo orgánico300805152PiedrasSede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
Suelo orgánico300805153PiedrasSede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
Suelo orgánico300805154PiedrasSede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
del fuego (espectro-radiometría de campo, FDARE)• Evaluar la respuesta espectral de los productos de combustión
• Identificar los rangos espectrales más adecuados para la estimación de
• Determinar de manera más precisa la variable severidad a escala de
Espectrómetro Avantes AvaSpec
Software AvaSoft Versión 7.0.9 Full0.7 mr = d * tan 
r = 200 * tan 5
r = 17AvaSpec-2048
Rango espectral: 300-1100 nm10º1.3 md 
r1.5 mAvaSpec-NIR256-1.7
Rango espectral: 900-1750 nmSede PirineosMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
del fuego (espectro-radiometría de campo, FDARE)Ceniza
Combustión completo
Severidad altaCarbón
Restos de combustible Área no afectada por el fuego
Severidad nulaMetodologías para el análisis del los efectos inmediatos
del fuego (espectro-radiometría de campo, FDARE, SAR)Sede PirineosLos productos de combustión
Severidad nula
Suelo50BajaMediaAlta405030402030
4008001200160020Suelo
quemado4003010
40020Vegetación50Carbón80012001600100404008001200160030
5020Ceniza4010300
4008001200160020
50Vegetación
quemada40
04008001200160010
40080012001600Regeneraci贸n post-fuego
Sede PirineosAB19911990C1994D1997Regeneraci贸n post-fuego
Sede PirineosSeguimiento multitemporal de la recuperaci贸n de
0.8NDVI0.7
8485868789909193949597159Regeneraci贸n post-fuego
8485868789909193949597160Regeneraci贸n post-fuego
Sede PirineosSeguimiento multitemporal de la
recuperaci贸n de Pinus sylvestris
8485868789909193949597161Regeneraci贸n post-fuego
Sede PirineosAffected communities of Pinus sylvestris
Affected communities of Pinus & Q. cerr.
Affected communities of Pinus & Fagus
Affected communities of scrub0.9
909193949597162Regeneración post-fuego
Sede PirineosPérez-Cabello, F.; de la Riva, J.; Montorio, R.; García-Martín, A.
(2006). Mapping erosion-sensitive areas after wildfires using
fieldwork, remote sensing, and GIS techniques on a regional
scale. Journal of Geophysical Research, 111.Fire Years19851986Variablesb (estimated
coefficient)Aspect2.971NDVI-7.345Constant2.807NBR0.006Elevation0.003Ilumination0.086Aspect3.052NDVI-9.765TM band_7Constant0.034
-10.271163Sede Pirineos¡¡¡ GRACIAS POR LA ATENCIÓN !!!
Web del grupo GEOFOREST: http://geoforest.unizar.es/
Personal Web: http://geografia.unizar.es/html/ficha_people.php?id=12Huesca 26/09/2012http://geoforest.unizar.es/Geografía y Ordenación del TerritorioAll pages:1923242536373844454755565758596162636669707273787980828587899399115118130132135136137143145155157163164InfoSaveLikeShareDownloadMoreJuan de la Riva Published on Nov 8, 2012 Juan de la RivauimppirineosFollowAdvertisementRead moreRead moreSimilar toPopular nowJust for youGo explore

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 Resolución 
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