Estimación de la severidad en incendios forestales a partir de datos LiDAR-PNOA y valores de Composite Burn Index

Montealegre, A.L. (Universidad de Zaragoza) ; Lamelas, M.T. ; Tanase, M.A. ; de la Riva, J. (Universidad de Zaragoza)

Resumen: Los pinares mediterráneos españoles se ven afectados por incendios forestales con diferente frecuencia, intensidad y severidad. Para su valoración, hay que recurrir a estimaciones lo más precisas posibles de la severidad, la cual podrá ayudar a los gestores del bosque a decidir qué estrategia es más adecuada para mitigar el efecto del fuego. El objetivo de esta investigación es la estimación de la severidad post-incendio, relacionando un conjunto de variables independientes derivadas de las nubes de puntos del vuelo LiDAR (Light Detection And Ranging) del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA), con datos de campo basados en el índice CBI (Composite Burn Index) y recogidos en cuatro incendios localizados en Aragón. Se ha ajustado un modelo de regresión logística, que tras la validación, ha reportado una precisión del 85,5%, siendo las variables “canopy relief ratio” y el porcentaje de puntos por encima de 1 m de altura sobre el terreno, las incluidas en dicho modelo. Por otro lado, se ha realizado una comparativa de los resultados con índices espectrales derivados de imágenes Landsat Thematic Mapper.

Idioma: Español

DOI: 10.4995/raet.2017.7371

Año: 2017

Publicado en: REVISTA DE TELEDETECCION 49, Nº especial (2017), [1-16 pp.]
ISSN: 1133-0953

Factor impacto SCIMAGO: 0.187 - Geography, Planning and Development (Q3) - Earth and Planetary Sciences (miscellaneous) (Q3)

Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/MINECO/CGL2014-57013-C2-2-R

Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)

Área (Departamento): Área Geografía Humana (Dpto. Geograf. Ordenac.Territ.)
Área (Departamento): Área Análisis Geográfico Regi. (Dpto. Geograf. Ordenac.Territ.)