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Ajuste de metodologías para evaluar severidad de quemado en zonas semiáridas (SE peninsular): incendio Donceles 2012

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Ajuste de metodologías para evaluar severidad de quemado en zonas semiáridas (SE peninsular): incendio Donceles 2012

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dc.contributor.author Gómez-Sánchez, E. es_ES
dc.contributor.author de las Heras, J. es_ES
dc.contributor.author Lucas-Borja, M. es_ES
dc.contributor.author Moya, D. es_ES
dc.coverage.spatial east=-1.697939799999972; north=38.5068902; name=02400 Hellín, Albacete, Espanya
dc.coverage.spatial east=-1.8916090000000167; north=38.1893185; name=30440 Moratalla, Murcia, Espanya
dc.date.accessioned 2017-12-14T11:20:28Z
dc.date.available 2017-12-14T11:20:28Z
dc.date.issued 2017-12-05
dc.identifier.issn 1133-0953
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/92784
dc.description Revista oficial de la Asociación Española de Teledetección
dc.description.abstract [EN] Post-fire management should be based on a proper evaluation of fire damage (burn severity), mainly for Large Fires (>500 ha). Several methodologies have been developed based on remote sensing information validated with fieldwork. The most widespread techniques was the assessment of fire severity indices obtained from remote sensing. It allow a quick assessment of large areas at affordable costs, although the analysis of soil burn severity and the degree of agreement with the ground truth is not fully reliable. Our study case was the Donceles fire (summer 2012, Hellín, Albacete). The post-fire restoration planning, emergency actions, was based on cartographic information of burn severity. To optimize results in a short time and low budget, we applied methodologies in a similar way other similar fires in the Mediterranean peninsular area. We assessed burn severity by using spectral indices (NDVI, dNBR, RdNBR and RBR) and images from Landsat-7 (including banded) and Deimos-1. For each index, we developed both supervised and unsupervised classifications, using field data as training areas. The highest overall reliability values were found for dNBR (79%) and NBR (71%), obtaining low values with RdNBR. In all cases, the reliability was higher using the supervised classification, so using real-ground data to identify the categories of severity to be discriminated. We conclude the need to extend fire studies in our area to improve the reliability of the fire severity assessment obtained from spectral indexes, thus establishing a protocol of data collection and standard methodology of calculation adapted to the characteristics of the region. es_ES
dc.description.abstract [ES] Para una correcta gestión de zonas afectadas por incendio forestal es necesaria una correcta evaluación del daño ocasionado, especialmente en Grandes Incendios Forestales (>500 ha), donde es necesario priorizar la utilización de recursos disponibles en la restauración. Una de las técnicas más difundidas es la aplicación de índices de severidad obtenidos de imágenes de satélite, que permite realizar rápidas evaluaciones sobre extensas superficies a bajo coste, aunque su fiabilidad es todavía cuestionada en el análisis de la severidad de quemado de suelo y el grado de acuerdo con la verdad terreno. Para el caso del incendio de Donceles (verano 2012, Hellín, Albacete), en la planificación de medidas urgentes de restauración post-incendio se usó información cartográfica de severidad a nivel cuenca y microcuenca. Se usaron imágenes procedentes de satélites de acceso gratuito e inmediato y, para optimizar resultados, se aplicaron metodologías de cálculo validadas en otros incendios similares en el ámbito mediterráneo peninsular. Se calcularon índices espectrales de uso extendido en el cálculo de la severidad del fuego (NDVI, dNBR, RdNBR y RBR) a partir de imágenes Landsat-7 y Deimos-1. Para cada índice, se generaron clasificaciones supervisadas y no supervisadas de los valores obtenidos, integrando datos de campo en la fase de entrenamiento. Los valores de fiabilidad global más altos se obtuvieron con el índice dNBR (79%) y RBR (71%), destacando los bajos resultados del RdNBR, siendo siempre mayores con clasificación supervisada y empleo de datos verdad-terreno para identificar las categorías de severidad a discriminar. Se concluye la necesidad de ampliar los estudios en incendios de la zona para mejorar la fiabilidad de la cartografía de la severidad obtenida a partir de índices espectrales, estableciendo con ello un protocolo de toma de datos y de metodología estándar de cálculo adaptado a las características de la región. es_ES
dc.description.sponsorship Agradecemos el apoyo y la ayuda realizada por el Servicio Forestal del Gobierno Regional de la Junta de Comunidades de Castilla-La Mancha y de la Comunidad de Murcia. Este estudio fue apoyado con fondos aportados por la UCLM al grupo de investigación de Ecología Forestal y por el proyecto nacional de investigación INIA GEPRIF (RTA2014-00011-C06-05). es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València
dc.relation INIA/RTA2014-00011-C06-05
dc.relation.ispartof Revista de Teledetección
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject NBR es_ES
dc.subject NDVI es_ES
dc.subject Severidad de fuego es_ES
dc.subject Gestión post-incendio es_ES
dc.subject Fire severity es_ES
dc.subject Post-fire management es_ES
dc.title Ajuste de metodologías para evaluar severidad de quemado en zonas semiáridas (SE peninsular): incendio Donceles 2012 es_ES
dc.title.alternative Assessing fire severity in semi-arid environments: application in Donceles 2012 wildfire (SE Spain) es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.date.updated 2017-12-14T08:36:25Z
dc.identifier.doi 10.4995/raet.2017.7121
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Gómez-Sánchez, E.; De Las Heras, J.; Lucas-Borja, M.; Moya, D. (2017). Ajuste de metodologías para evaluar severidad de quemado en zonas semiáridas (SE peninsular): incendio Donceles 2012. Revista de Teledetección. (49):103-113. doi:10.4995/raet.2017.7121 es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/raet.2017.7121 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 103 es_ES
dc.description.upvformatpfin 113 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.issue 49
dc.identifier.eissn 1988-8740
dc.contributor.funder Instituto Nacional de Investigaciones Agrarias (INIA)
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