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Yolanda Páez Sánchez
1 Revista de Teledetección. ISSN: : Utilización de imágenes hiperespectrales AHS para el estudio de zonas afectadas por incendios forestales Using AHS hyperspectral images for the study of areas affected by forest fires F. González-Alonso 1, M. Huesca 2, J. M. Cuevas 1, S. Martínez 3, J. A. Gómez 4 y E. de Miguel 4 1 Laboratorio de Teledetección, CIFOR INIA, Ctra. A Coruña, km 7, , Madrid España. 2 Dept. de Silvopascicultura, ETSI Montes, UPM, Ciudad Universitaria, Madrid, España. 3 Consejería de Medio Ambiente y Desarrollo Rural de la Junta de Castilla-La Mancha, Toledo, España. 4 Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial INTA, Ctra Ajalvir s/n, Torrejón de Ardoz, 28850, Madrid, España. Recibido el 04 de marzo de 2010, aceptado el 27 de abril de 2010 RESUMEN Se lleva a cabo un análisis de la potencialidad de los datos hiperespectrales AHS para el seguimiento de áreas afectadas por los incendios forestales. El incendio estudiado se produjo en la provincia de Guadalajara en julio de El laboratorio de Teledetección del CIFOR-INIA dispone de cuatro imágenes, de 2005, 2006, 2007 y 2008, hiperespectrales AHS de la zona quemada. A partir de la imagen de 2005 se ha realizado una cartografía de superficie quemada y de grados de severidad de una gran precisión. El área quemada determinada ha sido de ,50 ha de la que 2.544,84 han sido clasificadas como severidad baja, 3.152,57 como severidad alta y 7.280,08, como severidad media. Los resultados obtenidos muestran la gran utilidad de las imágenes AHS para el seguimiento de la regeneración de las áreas quemadas, suministrando una información muy valiosa para el gestor en la planificación de los futuros trabajos sobre el área afectada y en la evaluación de sus resultados. PALABRAS CLAVE: AHS, incendios forestales, severidad, regeneración. ABSTRACT The present research studies the potentiality of hyperespectral data to monitor forest burned areas. The study area is located in Guadalajara province (Spain) where a large forest fire occurred in July The Remote Sensing Laboratory of CIFOR-INIA has four hyperspectral images of the affected area. Burnt area estimation and burnt severity analysis were carried out using the hyperspectral image of Total affected area accounted for ,50 ha. This was classified into three categories: high severity (2.544,84 ha), median severity (7.280,08 ha) and low severity (3.152,57 ha). Images from 2006 to 2008 were used for monitoring of the post-fire vegetation recovery. The results show that AHS images were accurate in order to describe burned area and vegetation recovery behaviour. This information could be very useful for the future recuperation activities. KEYWORDS: AHS, forest fire, severity, vegetation recovery Revista de Teledetección. ISSN: :2 F. González-Alonso et al. INTRODUCCIÓN Los incendios forestales causan anualmente daños muy importantes tanto a nivel humano (pérdida de vidas) como en el medio ambiente (daños a la fauna y la flora), además favorecen el calentamiento global al emitir gases de efecto invernadero, concretamente dióxido y monóxido de carbono, metano y óxidos de nitrógeno. A su vez, el cambio climático está incrementando el riesgo de incendios forestales, tendencia que seguirá aumentando en las próximas décadas (Levine, 1991). El último informe de IPCC (Panel Intergubernamental para el Cambio Climático) 2007 prevé un aumento tanto en el número de incendios como en la superficie afectada por los mismos en los ecosistemas mediterráneos (Moreno, 2007), lo que unido a las irregularidades de las precipitaciones pueden agravar el riesgo de desertificación. El fuego también afecta notablemente al suelo a través del incremento de la temperatura y la deposición de cenizas, la desaparición de la vegetación y de los horizontes orgánicos total o parcialmente, modificando la acción de la lluvia sobre la superficie del suelo, lo que puede ocasionar dinámicas de degradación del mismo de una gran magnitud, modificar el ciclo hidrológico y favorecer la escorrentía. Analizar la superficie afectada por un incendio es de vital importancia, la magnitud del impacto ecológico causado por un incendio forestal está directamente relacionada con la severidad del mismo. Se puede definir la severidad como la medida del nivel de daño ocasionado a la vegetación, materia orgánica y suelo. La severidad del fuego es un término descriptivo que integra los cambios físicos, químicos y biológicos que ocasiona un incendio en el ecosistema (White et al., 1996). Tradicionalmente la superficie afectada por un incendio así como la severidad ocasionada por el mismo, ha sido cartografiada mediante trabajos de campo o reconocimientos desde un avión. El contorno exterior de la superficie afectada es habitualmente delimitado mediante la utilización de un GPS. La superficie afectada por un incendio así como la severidad del mismo, se puede cartografiar de una forma rápida, económica y efectiva mediante el uso de técnicas de teledetección, que proporcionan una cobertura espacial y temporal adecuada para este tipo de estudios, reduciendo el costoso trabajo de campo (Chuvieco y Martín., 2004). La integración de datos espaciales en un Sistema de Información Geográfica (SIG) permite almacenar y procesar una gran cantidad de información, así como llevar a cabo análisis espaciales con información procedente de varias fuentes y con distintos formatos (Sunar & Özkan, 2001). Las imágenes de satélite han sido ampliamente utilizadas para la estimación y cartografía de superficies quemadas (Huesca et al., 2008; Merino-de- Miguel et al., 2005; González-Alonso et al., 2005, Martín et al., 2002, Barbosa et al., 1999), sin embargo la discriminación de distintos grados de severidad dentro del área quemada no ha sido tan frecuente. En los estudios de severidad del fuego a partir de datos de satélites se han empleado principalmente imágenes de media y/o alta resolución espacial, como las proporcionadas por los satélites Envisat, Landsat, Spot etc. (Roldán-Zamarrón et al., 2006, Millar & Thode, 2007; De-Santis & Chuvieco, 2007, Gónzalez-Alonso et al., 2007). Recientes avances en la tecnología de los sensores han conducido al desarrollo de instrumentos hiperespectrales, capaces de medir simultáneamente la radiación reflejada en una amplia gama de longitudes de onda. En estos sistemas, se adquiere información en un gran número de bandas espectrales para una misma zona de la superficie terrestre, facilitando así la identificación de ciertas características de las cubiertas vegetales que sólo serían perceptibles en determinadas regiones del espectro electromagnético. Hasta ahora no se han realizado muchos estudios que utilicen datos hiperespectrales en la cartografía de superficies quemadas y grados de severidad (Parra-Uzcátegui, 2005). La teledetección también es una herramienta de gran utilidad para el seguimiento de la vegetación post-incendio (Díaz-Delgado et al., 1998, Riaño et al., 2002), permitiendo al gestor tomar decisiones sobre las futuras intervenciones necesarias sobre la zona afectada. OBJETIVOS El objetivo principal de este trabajo es obtener una cartografía precisa de la superficie quemada en diferentes grados de severidad así como realizar un seguimiento detallado de la regeneración en la zona. Esta información permitirá extraer conclusiones que puedan facilitar la toma de decisiones en la gestión forestal post-incendio. ÁREA DE ESTUDIO Este estudio se centra en el incendio forestal que se produjo en el Rodenal de la provincia de Guadala- 30 Revista de Teledetección. ISSN: : 29-463 Utilización de imágenes hiperespectrales AHS para el estudio de zonas afectadas por incendios forestales jara, entre los días 16 y 21 de julio El fuego se inició en el paraje conocido como la Cueva de Casares, en el municipio de la Riba de Saelices, a causa de una negligencia en una barbacoa. La magnitud y gravedad de este incendio hace que su estudio presente un gran interés, ya que podrán extraerse conclusiones que ayudarán a comprender los diversos factores que provocaron un desenlace tan trágico desde el punto de vista humano y ecológico. Dichas conclusiones ayudarían a prever y tratar de evitar situaciones de alto riesgo de incendios en el futuro. El área afectada cuenta con una orografía complicada, caracterizada por un entramado de valles encajados con pendientes importantes, a esto hay que sumarle que durante los días del incendio las condiciones climáticas fueron muy desfavorables, con una humedad relativa que llegó a bajar del 20 por ciento, los vientos llegaron a ser de 30 a 50 kilómetros por hora y la temperatura superior a 30 grados centígrados. Estos factores favorecieron enormemente la propagación del incendio, dificultando notablemente la lucha contra el mismo. Según estudios realizados por expertos, parece que dicho incendio se produjo bajo algunas de las condiciones más adversas que se han podido dar en la zona desde que se tienen registros climatológicos. También es importante destacar la alta continuidad espacial de la vegetación presente en la zona, dominada por Pinus pinaster Ait. y Cistus laurifolius L. entre otras especies. La superficie afectada alcanza las ha, de las que pertenecen al Parque Natural del Alto Tajo lo que representa un 2,9 por ciento de la superficie total del parque. La vegetación afectada corresponde principalmente a un pinar de pino resinero con un sotobosque de rebollo y quejigo, y a un matorral acompañante dominado por jara, estepa y brezinal. El incendio alcanzó carácter de tragedia nacional debido a la muerte de once personas pertenecientes a un retén que perecieron al llevar a cabo las tareas de extinción del mismo. MATERIAL Imágenes AHS El laboratorio de Teledetección del CIFOR-INIA ha adquirido cuatro imágenes de la zona quemada, captadas por el sensor hiperespectral aerotransportado AHS (Advanced Hyperspectral Sensor) del INTA (Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial). El sensor AHS es un sensor hiperespectral aeroportado de barrido mecánico (whiskbroom scanner). El sensor fue adquirido en el año 2003 por el INTA a la empresa Sensytech actualmente Argon ST (www.argonst.com). El AHS se opera desde la aeronave CASA C-212 del INTA, adecuadamente equipada para realizar campañas de teledetección. El sensor adquiere la imagen mediante el barrido de un espejo giratorio, con óptica primaria reflectiva, con IFOV (Instantaneous Field of View) único y común para todas las bandas. El AHS posee 80 bandas, un FOV de 90º y un IFOV de 2.5 mrad. La velocidad de barrido del espejo se ajusta a diferentes valores: 6.5, 12.5, 18.7, 25, 31.2, 35 rps. Una vez captada la energía procedente del terreno, el sensor divide dicha energía en cinco puertos ópticos que cubren las regiones espectrales VIS/NIR, SWIR, MIR y TIR, cuyos anchos de banda varían según la región espectral. El sensor digitaliza la información en 12 bits y cada línea de imagen AHS está compuesta por 750 píxeles. Posee dos fuentes de referencia internas, dos cuerpos negros cuyas temperaturas son seleccionables. Estos cuerpos negros son observados y registrados en cada línea imagen, proporcionando un valor de radiancia cero en los canales reflectivos (PT1, PT2 y PT2A) y niveles de referencia para la calibración de los canales emisivos (PT3 y PT4). El primer vuelo se llevó a cabo el 6 de octubre de 2005, antes de las primeras lluvias, por lo que refleja perfectamente como quedó la zona tras el paso del fuego. Esta imagen hiperespectral constituye la información más completa de la zona afectada de la que se puede disponer actualmente en Europa. La campaña se compuso por siete pasadas paralelas, con rumbos que coinciden con el plano solar de forma que se eviten o en todo caso minimicen posibles problemas de iluminación diferencial. Además los ejes de vuelo de las pasadas se trazan para que las imágenes posean cierto solape que permitirá componer a posteriori un mosaico de imágenes. La altura de vuelo y las revoluciones de giro del espejo se configuran para que la resolución espacial teórica de las imágenes AHS sea de 3,5 metros. Las otras tres campañas se llevaron a cabo el 6 de octubre de 2006, el 25 de septiembre de 2007 y el 15 de septiembre de 2008 (figura 1). Para mantener estables las condiciones de adquisición de las imágenes se conserva la configuración de vuelo para cada una de las campañas, manteniendo los rumbos de las pasadas y la hora de adquisición de las imágenes de forma que se minimicen los efectos que las diferencias en la iluminación pueden producir sobre las imágenes. Revista de Teledetección. ISSN: :4 F. González-Alonso et al. a b c Figura 1. Mosaico de las 7 pasadas de las imágenes AHS captadas por el sensor hiperespectral aerotransportado AHS del INTA el 6 de octubre de 2005 (a), el 6 de octubre de 2006 (b), el 28 de septiembre de 2007 (c) y el 15 de septiembre de 2008(d). d Imágenes MODIS También se ha dispuesto de una serie temporal de imágenes MODIS adquiridas por el satélite TERRA lanzado en Estas imágenes han sido seleccionadas por ser las que tienen una mejor relación entre resolución temporal y espacial, lo que las hace apropiadas para el estudio temporal de la dinámica de la vegetación. De los productos proporcionados por el servidor de MODIS, se ha seleccionado el MOD09A, que se compone de siete bandas de reflectividad superficial que abarcan la zona del espectro que va desde el azul hasta los canales SWIR (las bandas están centradas en las siguientes longitudes de onda: 648 nm, 858 nm, 470 nm, 555 nm, 1240 nm, 1640 nm, y 2130 nm, correspondiendo a las bandas azul, verde, rojo, infrarrojo cercano, SWIR1, SWIR2 y SWIR3 respectivamente) con una resolución espacial de 500 metros y una resolución temporal de ocho días. Este producto proporciona una estimación de la reflectividad superficial de cada banda como si esta hubiera sido medida al nivel del suelo, suponiendo que no hubiera distorsiones atmosféricas ni absorción de la misma. La serie temporal utilizada va desde febrero del año 2000 a diciembre del año 2007 y será utilizada para analizar los patrones seguidos por el regenerado a nivel monte. METODOLOGÍA Campañas de campo Se han realizado tres visitas al área afectada por el incendio del Rodenal, los días 6, 17 y 25 de octubre de 2005, cada una de ellas de uno o más días de duración. En la primera de estas visitas se realizó un reconocimiento general del área afectada por el incendio y se tomaron datos destinados a la elaboración de un muestreo del área. En las siguientes 32 Revista de Teledetección. ISSN: : 29-465 Utilización de imágenes hiperespectrales AHS para el estudio de zonas afectadas por incendios forestales visitas se tomaron los datos de campo en las parcelas elegidas siguiendo el protocolo de toma de datos de campo elaborado previamente. Debido a las limitaciones de tiempo y personal fue necesario plantear una campaña de muestreo que permitiera evaluar las variables necesarias de una forma rápida, para poder cubrir el máximo de superficie. Asimismo, fue necesario estratificar la superficie de estudio según los criterios que se consideraron más convenientes (tipo de vegetación, grado de afección, cercanía a carreteras) para muestrear las zonas de mayor interés. Se trató de muestrear todas las combinaciones posibles de grado de severidad y tipo de vegetación previa al incendio. Se tomaron dos tipos de puntos de muestreo: Los puntos A, definidos como los localizados en zonas quemadas para estimar el grado de severidad causado por el incendio, y los puntos B, tomados en zonas no quemadas, utilizados para definir zonas de entrenamiento (endmembers) de vegetación sana y suelo desnudo. En las parcelas tipo A se tomaron las coordenadas GPS y se estimó el grado de severidad. En las parcelas tipo B se tomaron las coordenadas GPS y se recogieron los siguientes datos referidos a la vegetación: composición florística, % de cobertura, tipo estructural, altura de la hojarasca y mantillo (hasta llegar al suelo mineral). Posteriormente en gabinete se extrajeron los datos de la vegetación pre-incendio en las parcelas tipo A. La información de campo será utilizada para validar la cartografía obtenida de los grados de severidad del incendio. Para estimar los grados de severidad se han seguido los siguientes criterios: se define como severidad cero (parcelas tipo B) cuando no hay efectos aparentes del paso del fuego sobre la vegetación. Severidad baja cuando, como media, menos del 50 % de la cobertura vegetal (arbórea y sotobosque) ha sido afectada. Siempre menos del 30% de los árboles (tanto dominantes como codominantes) están completamente quemados. Pueden encontrarse algunos árboles intactos, sólo con la base del tronco quemada o el tercio inferior de su copa sofocada y generalmente muerta. Pueden aparecer islas de vegetación sin afectar. La cubierta principalmente afectada suele ser la arbustiva y herbácea. Severidad media cuando entre el 50 y el 90 % de promedio de la vegetación ha sido afectada por el fuego. Siempre menos del 75% de los pies arbóreos están totalmente quemados: la mayor parte de los árboles pequeños están muertos, aunque algunos pueden retener hojas verdes y sobrevivir. Los árboles dominantes pueden tener hasta 2/3 de su copa quemada. La mayor parte o la totalidad el sotobosque aparece muerto (aunque pueda tener capacidad de rebrote). Aparecen los restos visibles y en pie de la mayor parte de los tallos quemados de las plantas leñosas de porte medio y alto (coscojas, enebros). Finalmente se define como severidad alta cuando más del 90% de la vegetación que constituye el área aparece totalmente quemada y muerta (aunque pueda tener capacidad de rebrote). En ocasiones, los tallos de los matorrales han sido completamente consumidos, apareciendo sólo su base o las partes más inferiores. Los árboles pueden mantener o no las hojas en las ramas. En el año 2007 se llevó a cabo un muestreo sistemático con un total de 2468 parcelas con una intensidad de muestreo de 1 parcela cada 4 ha sobre una superficie a inventariar de 8295,25 ha y 1 parcela por cada 2 ha sobre 773,31ha, que corresponden a las zonas de refuerzo de pinar. Las parcelas fueron cuadradas de 2x2 m para la estimación de la regeneración de las coníferas y circulares de 3 m de radio para la medición de la fracción de cabida cubierta para las frondosas. Este trabajo fue proporcionado por la Junta de Castilla La Mancha al laboratorio de Teledetección del CIFOR-INIA y realizado por la empresa Tragsa. La campaña de campo se llevó a cabo durante los meses de agosto a octubre de En los años 2005, 2007 y 2008, coincidiendo con los vuelos, se realizaron campañas de recogida de espectros de referencia para la corrección de las imágenes. Los espectros utilizados para corregir las imágenes han de ser tomados en superficies lo suficientemente amplias para poder seleccionar un píxel puro de la imagen y lo más homogéneas posible. Se seleccionaron tres tipos de superficies de referencia que son las siguientes: una pista de deportes, un camino de grava y un suelo desnudo. El radiómetro utilizado para la recogida de espectros ha sido ASD Field Spec 3. Este es un radiómetro portátil diseñado para recoger datos de reflectividad solar, luminosidad e irradiancia en el rango VIS/NIR/MIR. En cada tipo de superficie anteriormente citada se han llevado a cabo tres series de recogida de espectros tomando diez mediciones en cada una de dichas series. Es importante calibrar con el blanco tanto al principio de la primera serie como entre serie y serie. Posteriormente en gabinete se analizaron una a una las distintas mediciones, descartando aquellas que claramente se veían erróneas. Tomando como espectros finales la media de las tres series. Revista de Teledetección. ISSN: :6 F. González-Alonso et al. Imágenes hiperespectrales Partimos de los datos brutos del sensor. Es decir, imágenes AHS que han sido importadas desde el formato binario original en el que se almacenan a un formato de imagen. Estas imágenes no han sufrido ninguna transformación radiométrica ni geométrica por lo que la información que contienen sus píxeles son simplemente los Niveles Digitales (ND) grabados en el momento de adquisición. El primer paso fue la corrección radiométrica de las imágenes, para ello es necesario aplicar los parámetros de calibración del sensor, calculados en laboratorio de forma que el valor de cada píxel en este caso es la radiancia en nw/(cm2 sr nm) recibida en el sensor. Este proceso fue realizado por el INTA (Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial). El siguiente paso fue la corrección geométrica, para obtener imágenes con valores de radiancia en el sensor georreferenciadas, para ello se utilizó el software PARGE (PARametric GEocoding). Para evaluar y corregir los posibles errores de posición cometidos en la georreferenciación de las imágenes hiperespectrales AHS en este estudio multitemporal, se ha utilizado un método de correlación por ventanas móviles a lo largo de las imágenes entre las que se pretende evaluar su ajuste geométrico desarrollado por Prado et al., (2007). Reducir los errores en la geolocalización de los píxeles es de gran importancia en los estudios multitemporales. Por último se realizó una corrección atmosférica utilizando el software ATCOR4. Se intentó aplicar el módulo rugged terrain debido a la orografía complicada de la zona de estudio. Analizando los resultados obtenidos se observó una gran cantidad de artefactos por lo que se decidió aplicar una corrección topográfica previa, para eliminar el efecto de la topografía sobre las imágenes y así poder aplicar el módulo flat terrain con el que se obtuvieron mejores resultados. La corrección topográfica permitió compensar las diferencias de iluminación solar, debidas a la variación altitudinal del terreno. Las zonas de umbría presentaban menos reflectividad de lo que debieran, mientras que las zonas en solana presentaban una reflectividad más alta de lo esperado. La corrección topográfica se llevó a cabo con el software ATCOR4 y el módulo TOPOCOR. Para la aplicación de este módulo los input necesarios, además de la propia imagen a corregir, son: el modelo digital del terreno que se utilizará para tener información sobre la elevación, las pendientes y la orientación. Además es necesario introducir variables de la geometría solar en el momento del vuelo, como la fecha, la hora y los ángulos zenital y azimutal, entre otros. La corrección atmosférica se lleva a cabo para intentar eliminar el efecto de la dispersión de la radiación electromagnética originada por parte de los gases y partículas en suspensión de la atmósfera, para que los datos obtenidos a partir de las imágenes sean independientes de las condiciones atmosféricas. Para aplicar el módulo flat terrain es necesario introducir una serie de parámetros para simular la atmósfera más probable de ese día. Por ejemplo, se deben introducir parámetros como la fecha y hora de las pasadas, variables de la geometría solar y del vuelo, como la altura de vuelo, del terreno, el rumbo geográfico, y los angulos zenital y azimutal solares. Además hay que indicar el tipo de sensor, los parámetros de calibración y finalmente información sobre las condiciones atmosféricas el día del vuelo, como tipo de aerosoles, concentración de los mismos, vapor de agua en la atmósfera, visibilidad, etc. Finalmente para obtener una buena coherencia temporal de las cuatro imágenes se realizó un procedimiento de homogeneización de la reflectancia de las mismas utilizando la metodología de empirical line, a partir de espectros de zonas invariante tomados en la campaña de campo de El método empirical line hace un ajuste lineal utilizando firmas espectrales de superficies brillantes y oscuras dentro de la zona de estudio. Es importante utilizar superficies invariantes (al menos durante el periodo de estudio ) para poder aplicar los ajustes obtenidos en la imágenes de 2008 a las campañas de los años anteriores. Finalmente se formaron los mosaicos de cada año con las siete pasadas totalmente corregidas. Imágenes MODIS Las imágenes MODIS se han descargado gratuitamente del NASA Distributed Active Archive Center (DAAC) en un formato HDF-EOS (Hierarchical Data Format Earth Observation System), desarrollado en El primer paso del pre-procesamiento de las imágenes corresponde a la reproyección de las imágenes MODIS, utilizado el software Modis Reprojection Tool (MRT) desarrollado por el equipo de MODIS. Las imágenes han sido reproyectadas al sistema de coordenadas UTM uso 30N datum WGS-84. Como último paso, se calculó el índice de vegetación normalizado NDVI de cada una de las fechas construyendo de esta forma las series temporales. En total se han descargado y procesado un 34 Revista de Teledetección. ISSN: : 29-467 Utilización de imágenes hiperespectrales AHS para el estudio de zonas afectadas por incendios forestales total de 361 imágenes. Para la delimitación del perímetro y la estimación de la superficie afectada se realizó un análisis de Matched Filtering sobre la imagen hiperespectral de 2005, para discriminar la zona quemada. Este método asigna a cada píxel un valor de probabilidad de pertenecer a una clase. Dicha clase se ha definido con un conjunto de píxeles de entrenamiento o endmembers, que se definieron meditante la selección de 100 píxeles de la imagen que presentaban un grado de quemado considerable. A continuación se clasificó la imagen de forma no supervisada utilizando el algoritmo ISO- DATA, modificándose los umbrales inferiores del histograma hasta alcanzar la máxima precisión posible. Este método ha sido seleccionado por los buenos resultados obtenidos en trabajos anteriores (Merino-de-Miguel et al., 2005). La severidad del incendio ha sido estimada mediante la utilización del índice Normalized Burn Ratio (NBR), calculado a partir de la imagen hiperespectral de Dicho índice está basado en la combinación de las bandas del infrarrojo cercano y el infrarrojo medio utilizando la siguiente expresión (ecuación 1): NBR = (ρ irc - ρ im ) / (ρ irc + ρ im ) (1) Donde ρicr y ρim son las reflectancias del infrarrojo cercano (0,6 μm) e infrarrojo medio (1-2,5 μm) respectivamente. La banda del infrarrojo cercano es sensible a la actividad fotosintética de la vegetación mientras que la del infrarrojo medio proporciona información del contenido de agua, esto hace que el índice NBR sea especialmente sensible a la detección de cambios en la vegetación viva y el contenido de humedad, así como de algunos cambios producidos en el suelo como consecuencia del fuego (Key y Benson, 2005). El índice NBR tiene valores entre -1 y +1. Valores bajos del índice indican severidad alta, mientras que valores altos indican severidad baja o inexistente. El estudio de la regeneración se ha realizado mediante el empleo del índice de vegetación de diferencia normalizada NDVI (Rouse et al., 1973), utilizando tanto las 4 imágenes hiperespectrales como la serie temporal MODIS. Dicho índice se basa en la combinación de las bandas roja e infrarroja cercana del espectro electromagnético. El NDVI detecta la actividad fotosintética o grado de verdor existente en un píxel, permitiendo así el estudio del estado de la vegetación. NDVI varía entre -1 y 1, cuanto más elevado sea el índice, mayor será la actividad fotosintética registrada en el píxel y de forma contraria cuanto más bajos sean los valores de NDVI mayor será la presencia de suelo desnudo o menos activa se encuentra la vegetación. El NDVI está formulado de la siguiente forma (ecuación 2): NDVI = (ρ irc ρ r ) / (ρ irc + ρ r ) Donde ρicr y ρr representan las reflectancias del infrarrojo cercano y rojo respectivamente. Dichas bandas están centradas en las longitudes de onda de 0,8 μm la del infrarrojo cercano y a 0,6 μm la del rojo. Para hacer un análisis más exhaustivo del grado de cobertura vegetal en el área de estudio, se ha llevado a cabo un spectral unmixing, sobre las 4 imágenes hiperespectrales, tomando como endemembers espectros puros de suelo desnudo y vegetación. El Spectral Unmixing es un método ampliamente utilizado para estimar en qué proporción cada cubierta o componente básico (endmember) forma parte de un píxel. Antes de descomponer espectralmente los datos originales, es necesario definir las firmas espectrales de los componentes básicos. Para poder visualizar los píxeles más puros y obtener dichos componentes básicos, se aplicó el método Pixel-Purity-Index (PPI), sobre la transformada Minimum Noise Fraction (MNF) de la imagen original. La transformación MNF permite eliminar el ruido de la imagen, determinando así la dimensión real de la misma. Por su parte, PPI es un método para localizar los píxeles más puros en imágenes multiespectrales o hiperespectrales. Tras identificar estos píxeles más puros, se aplicó la transformada inversa MNF a dichos píxeles y se verificó visualmente su respuesta espectral. Estos píxeles más puros correspondieron a los componentes básicos de la imagen, de ellos se han seleccionado los que corresponden claramente a cobertura de vegetación máxima y a suelo desnudo. RESULTADOS Área quemada (2) Utilizando la metodología anteriormente expuesta para la delimitación del área afectada por el incendio se obtuvo una estimación de ,50 ha (figura 2), cifra muy próxima a la proporcionada por el ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino (12.887,37 ha) Revista de Teledetección. ISSN: :8 F. González-Alonso et al. Figura 2. Mosaico de las 7 pasadas de las imágenes AHS tomadas el 6 de octubre de 2005, y superficie clasificada como superficie afectada por el incendio en rojo Severidad La estimación de los grados de severidad se ha realizado a partir del índice NBR (ecuación 1), explicado anteriormente. Como consecuencia de la alta resolución espectral de las imágenes AHS, antes del cálculo de dicho índice se realizó un análisis estadístico para la determinación de qué bandas representaban mejor las zonas del espectro infrarrojo cercano e infrarrojo medio que intervienen en este índice. El criterio elegido para dicha selección de bandas, está basado en aquéllas que presenten un menor ruido y una máxima variabilidad. Los resultados obtenidos muestran que la banda que mejor representa la zona del espectro del infrarrojo cercano es la banda 13 centrada en una longitud de onda de 0,8 μm, y para el infrarrojo medio las bandas 31, 38 y 41 centradas en unas longitudes de onda de 2,13, 2,22 y 2,25 μm respectivamente. De esta forma se calcularon tres índices de severidad denominados NBR1, NBR2 y NBR3. Se realizaron tres clasificaciones de grados de severidad distintas correspondientes a estos tres índices de severidad calculados. Utilizando el trabajo de campo como validación de la cartografía obtenida se comprobó que la clasificación más precisa se alcanzaba con el índice de severidad NBR1 calculado a partir de la banda 31 del infrarrojo medio centrada en 2,13 μm., obteniéndose una fiabilidad del 70%. En la Figura 3 se puede observar la distribución espacial de la severidad del incendio del Rodenal de Guadalajara. La severidad se ha definido como el impacto del fuego sobre la vegetación distinguiéndose tres grados de severidad. Severidad baja representada por los colores blancos, severidad media con tonos amarillos y finalmente los tonos anaranjados representan las zonas de severidad alta. La severidad predominante es la clasificada como severidad media representada por 7.286,08ha (56,12%) seguida por las zonas de severidad alta con 3.152,57ha (24,28%), siendo la superficie clasificada como severidad baja la que comprende una menor superficie con 2.544,85ha (19,60%). Analizaremos ahora la severidad a nivel monte (figura 4) por ser ésta la unidad de gestión utilizada por los técnicos forestales. Para ello se han llevado a cabo dos tipos de análisis, por un lado se ha determinado el tanto por ciento de superficie afectada, a nivel monte, por tipo de severidad, utilizando los grados de severidad previamente definidos. Este análisis nos permite tener una idea del nivel de daño ocasionado por el fuego en el monte. Por otro lado se ha realizado un análisis cuantitativo de la severidad mediante la estimación del valor medio del índice NBR a nivel monte (figura 5), para ello se han utilizado análisis estadísticos de regiones de interés (ROIs) definidas a partir de la cartografía proporcionada por la Junta de Castilla La-Mancha. 36 Revista de Teledetección. ISSN: : 29-46 Mostrar más
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