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

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

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dc.contributor.author Montealegre, A. L. es_ES
dc.contributor.author Lamelas, M. T. es_ES
dc.contributor.author Tanase, M. A. es_ES
dc.contributor.author de la Riva, J. es_ES
dc.date.accessioned 2017-12-14T08:56:32Z
dc.date.available 2017-12-14T08:56:32Z
dc.date.issued 2017-12-05
dc.identifier.issn 1133-0953
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/92733
dc.description Revista oficial de la Asociación Española de Teledetección
dc.description.abstract [EN] Mediterranean pine forests in Spain experience wildland fire events with different frequencies, intensities, and severities. An estimation of the fire severity as accurate as possible is required by forest managers to decide which strategy is most appropriate to mitigate the effect of fire. The aim of this research is to estimate the post-fire severity, relating a pool of independent variables derived from the LiDAR (Light Detection And Ranging) points clouds delivered by the National Plan for Aerial Orthophotography (PNOA) to field data based on Composite Burn Index collected in four fires located in Aragón (Spain). Logistic regression models were developed and statistically tested and validated to map fire severity with up to 85.5% accuracy. The canopy relief ratio and the percentage of all returns above one meter height were the most significant variables. In addition, the obtained results are compared to different spectral indices derived from Landsat Thematic Mapper. es_ES
dc.description.abstract [ES] 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. es_ES
dc.description.sponsorship Estos trabajos han sido financiados por la beca pre-doctoral (FPI BOA 30, 11/02/2011) del Gobierno de Aragón y el proyecto CGL2014-57013-C2-2-R, y han contado con la ayuda de Francisco Palú, Marco Lorenzo y Emilio Pérez-Aguilar del Servicio Provincial de Agricultura, Ganadería y Medio Ambiente del Gobierno de Aragón. Los au-tores agradecen al Centro Nacional de Información Geográfica y al Centro de Información Territorial de Aragón por proporcionar los datos LiDAR-PNOA y al CENAD “San Gregorio” por facilitar el acceso a las parcelas de campo.
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València
dc.relation MINECO/CGL2014-57013-C2-2-R
dc.relation.ispartof Revista de Teledetección
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Severidad del fuego es_ES
dc.subject CBI es_ES
dc.subject LiDAR es_ES
dc.subject Bosque mediterráneo es_ES
dc.subject Regresión logística es_ES
dc.subject Fire severity es_ES
dc.subject Mediterranean forest es_ES
dc.subject Logistic regression es_ES
dc.title Estimación de la severidad en incendios forestales a partir de datos LiDAR-PNOA y valores de Composite Burn Index es_ES
dc.title.alternative Forest fire severity estimation based on the LiDAR-PNOA data and the values of the Composite Burn Index es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.date.updated 2017-12-14T08:36:46Z
dc.identifier.doi 10.4995/raet.2017.7371
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Montealegre, AL.; Lamelas, MT.; Tanase, MA.; De La Riva, J. (2017). Estimación de la severidad en incendios forestales a partir de datos LiDAR-PNOA y valores de Composite Burn Index. Revista de Teledetección. (49):1-16. doi:10.4995/raet.2017.7371 es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/raet.2017.7371 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 1 es_ES
dc.description.upvformatpfin 16 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.issue 49
dc.identifier.eissn 1988-8740
dc.contributor.funder Ministerio de Economía y Competitividad


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