Un nuevo algoritmo para la cartografía de áreas quemadas a partir de información NIR, SWIR y TIR

F. González-Alonso

Description

Resumen
El presente trabajo muestra una estimación de las superficies afectadas en Galicia (España) por los incendios forestales de agosto de 2006. Se ha utilizado una imagen AWiFS (21/agosto), anomalías térmicas de MODIS (1-20/agosto) y una serie de datos y mapas auxiliares. La metodología desarrollada, que combina datos de los dos sensores de forma sinérgica, permitió la producción de mapas de áreas quemadas de gran detalle. Los resultados alcanzados muestran que la metodología utilizada puede ser de gran interés en la producción de cartografía de áreas quemadas de escalas regionales y nacionales.
Abstract
This work concerns an estimation of burned areas in Galicia (North-West Spain) due to forest fires occurred during August 2006. The study presented herein uses an image from the AWiFS sensor (21st of August), MODIS hotspot data (1-20th ofAugust) as well as ancillary maps and information. Developed methodology, that synergistically combined two methods used for burn mapping: BAIM (BurnedArea Index) estimation and hotspot detection, allowed the production of detailed burn maps. Reached results showed that this method would be of great interest at regional to national scales.

Sujets

• Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer
• Galicia

Informations

• Publié par: erevistas
• Publié le: 01 janvier 2007
• Nombre de lectures: 10
• Langue: Español
• Poids de l'ouvrage: 5 Mo

Extrait

Revista de Teledetección.ISSN: 1133-0953. 2007. 28: 97-105
Un nuevo algoritmo para la cartografía de áreas
quemadas a partir de información NIR, SWIR y TIR
1 2 1F.González-Alonso,S.MerinodeMiguel yJ.M.CuevasGonzalo
[e-mail]
(1)CIFOR–INIA(MinisteriodeEducaciónyCiencia).Ctra.ACoruña,km7.5
Madrid2804.
(2)EUITForestal(UniversidadPolitécnicadeMadrid).CiudadUniversitarias/n
Madrid28040.
Recibidoel14dediciembrede2007,aceptadoel4defebrerode2008
RESUMEN ABSTRACT
ThisworkconcernsanestimationofburnedareasinElpresentetrabajomuestraunaestimacióndelassu-
Galicia(North-WestSpain)duetoforestfiresoccurredperficiesafectadasenGalicia(España)porlosincen-
duringAugust2006.Thestudypresentedhereinusesdiosfo-restalesdeagostode2006.Sehautilizadouna
imagenAWiFS(21/agosto),anomalíastérmicasde animagefromtheAWiFSsensor(21stofAugust),
MODIShotspotdata(1-20thofAugust)aswellasan-MODIS(1-20/agosto)yunaseriededatosymapas
cillarymapsandinformation.Developedmethodo-auxiliares.Lametodologíadesarrollada,quecombina
logy,thatsynergisticallycombinedtwomethodsuseddatosdelosdossensoresdeformasinérgica,permitió
forburnmapping:BAIM(BurnedAreaIndex)estima-laproduccióndemapasdeáreasquemadasdegran
detalle.Losresultadosalcanzadosmuestranquela tionandhotspotdetection,allowedtheproductionof
detailedburnmaps.Reachedresultsshowedthatthismetodologíautilizadapuedeserdegraninterésenla
methodwouldbeofgreatinterestatregionaltonatio-produccióndecartografíadeáreasquemadasdees-
calasregionalesynacionales. nalscales.
PALABRAS CLAVE: AWiFS, anomalía térmica, KEYWORDS:AWiFS,thermalanomaly,MODIS,
MODIS,BAIM,Galicia. BAIM,Galicia.
INTRODUCCIÓN portancia(menosde1ha).Sinembargo,2006ha
sidounañototalmentedramáticoparaestaregión
Losincendiosforestalessonunodelosproblemas concercade95,000haconsumidasporelfuego,ha-
medioambientalesydeseguridadmásimportantes ciendodeésteelpeordelosúltimosquinceaños
delospaísesMediterráneosdelsurdeEuropa.En (1991-2006).
esteáreageográfica,losveranossoncalurososy Losincendiosforestalescausanimportantespérdi-
secosloque,unidoalincrementodecombustibles daseconómicas,socialesymedioambientales.Ade-
porabandonodelmediorural,estállevandoaunno- más de destruir notablemente el paisaje y los
tableincrementodeláreaafectadaporincendiosfo- ecosistemas,estoseventosconstituyenunaimpor-
restales (Chuvieco, 1999). De acuerdo con las tantefuentedelprincipalgasdeefectoinvernadero
estadísticas del Ministerio de Medio Ambiente, (dióxidodecarbono,CO2),loquerepercuteenel
aproximadamenteun60%delosincendiosforesta- calentamientodelaatmósferayenlaalteracióndel
lestienencomocausalaacciónantropogénica,in- sistemaclimáticoglobal.Houghtonetal.(1995)es-
tencionadamenteono.Estossonresponsablesdel tablecieronquelaquemadebiomasapodríacontri-
48,6%delasuperficieforestalquemadaanualmente buir hasta en un 40% al total de emisiones
enEspaña.EnGalicia,elporcentajedeincendios antropogénicasdeCO2.Deacuerdoconlasestima-
porcausasnonaturalesseelevahastael73.3%,si cionesdeVanderWerfetal.(2006),losincendios
6bien,lamayoríadeloseventosresultandepocaim- forestalessupusieronlaemisiónde8,406•10tnde
N.º 28 - Diciembre 2007 97CO2durante2004,unacantidadquerepresentael vadoacaboutilizandoimágenespost-fuego,solaso
32%deltotaldeemisionesdeCO2correspondientes encomparaciónconimágenespre-fuego.Estoesde-
a los países desarrollados durante el mismo año bidoaquelasmedicionesporsatélitepuedencaptar
(UNFCCC,2007). eldañoenlavegetaciónunavezpasadoelevento,
Lautilizacióndemétodostradicionales(levanta- unefectoqueademásentemporalmenteresistente
mientoencampo,GPSdesdeplataformaaérea,etc.) enlamayoríadelosecosistemas(Royetal.,2002),
paralacartografíadeláreaafectadaporincendios incluidoslosMediterráneos. Enestesentido,entre
forestalesescaray/olenta(González-Alonsoetal., losmétodosdesarrolladosdestacanlossiguientes
2007).Sinembargo,lasobservacionesdesdesatélite (Koustiasetal.,1999):(i)establecimientodeum-
proporcionanunainteresantealternativaalosméto- bralesapartirdebandasoriginales(Halletal.,1980)
doscartográficosconvencionales,ademásdepro- oíndices(Dagorneetal.,1990),(ii)clasificaciónsu-
porcionarinformaciónrelacionadaconelestadode pervisadadelasbandasoriginalesoíndices(Milne,
lavegetacióntraselpasodelfuego(Mitri&Gitas, 1986),(iii)clasificaciónno-supervisada(Bensony
2006).DeacuerdoconRoyetal.(2005),lasobser- Briggs,1978),(iv)análisismultivariantedelasban-
vacionesqueproporcionalateledetecciónsonel dasoriginales(Tanakaetal.,1983),(v)análisisde
únicomedioparamonitorizarlassuperficiesquema- mezclasespectrales(Caetanoetal.,1994),(vi)aná-
dasaescalasregionalesyglobales.Porotraparte, lisisdeseriestemporales(Milne,1986),etc.
lasestimacionesrealizadasmediantetécnicasdete- Deentrelosmétodosdeestimacióndesuperficie
ledetecciónsonrápidas,fiablesyeconómicamente quemadaapartirdeimágenespost-fuegoenumera-
viables,loquepermiteademáselestablecimientode dos,destacaporsuampliautilización,el usodeín-
sistemas de respuesta rápida. Finalmente, estos dicesespectrales.Losíndicesdevegetación,que
mapaspuedencombinarseconinformaciónsobrela utilizaninformacióndelrojoeinfrarrojocercano,se
pendienteoeltipodesueloconelobjetivodeesta- hanutilizadosobretodoenlaestimacióndepropie-
bleceráreasdeintervenciónprioritariayplanificar dadesdelavegetación,perotambiénenladiscrimi-
adecuadamentelostrabajosderestauración(Gonzá- nación de áreas quemadas (Pereira et al., 1999).
lez-Alonsoetal.,2007). Además,existeunnotablegrupodeíndicesespec-
Lasestrategiasparacartografiaráreasquemadas tralesespecíficamentediseñadosparadiscriminar
medianteteledetecciónpuedenserdos:utilización superficiesafectadasporfuego.Esteeselcasodel
deimágenespost-fuegoodeteccióndefocosacti- NBR(NormalizadBurnRatio)ydeldNBR(diffe-
vos,estrategiasquepuedenabordarseporseparado rencedNBR),queintegraninformacióndelinfra-
odeformaconjunta.Ladeteccióndefocosactivos rrojocercanoeinfrarrojodeondacorta,bandasque
sebasaenlamedicióndeenergíatérmicaenlosca- respondendeformamáximayopuestaalapresencia
nalesdelinfrarrojomedio.Enestesentido,ladetec- de áreas quemadas (Key & Benson, 1999). Otro
ción de focos activos y la determinación de sus grupodeíndicessonlosdesarrolladosconelobje-
parámetroshasidollevadaacaboapartirdesenso- tivodemaximizarlarespuestaespectralentreque-
resabordodesatélitespolarescomoAVHRR(Ad- mado y otras clases del suelo, especialmente las
vanced Very High Resolution Radiometer), potencialmente confusas con la clase ‘quemado’
(A)ATSR(AdvancedAlong-TrackScanningRadio- (Martínetal.,2006).EnestegrupodestacanelBAI
meter)oMODIS(MODerateresolutionImaging (BurnedAreaIndex)yelBAIM(MODISBAI).
Spectrometer);ymásrecientementetambiénme- Otraaproximaciónconsisteenlaintegracióndeín-
diantesatélitesgeoestacionarioscomoGOES(Geos- dicesdeáreaquemadaydeteccionesdefocosacti-
tationary Operational Environmental Satellite), vos en la estimación de área quemada mediante
MSG (Meteosat Second Generation) o MTSAT teledetección.Enestesentido,Royetal.(1999)des-
(Multi-funtionalTransportSatellite).Sinembargo, arrollaronunalgoritmomulti-temporaldeestima-
lospatronestemporalesyespacialesdesuperficie cióndesuperficieafectada,queutilizabaseriesde
quemadanopuedenserestimadosdeformaprecisa índicesdeáreaquemadacalculadosapartirdeima-
mediantefocosactivos,yaqueelsatélitenosiempre ginesdiariasdeAVHRR.Porsuparte,Fraseretal.
muestrearácuandoseestéproduciendoelincendio, (2000),tambiénutilizandodatosAVHRR,desarro-
elcualpuedeademásnosercaptadoporcobertura llaronelalgoritmoHANDS(HotspotAndNDviDif-
nubosaohumodenso(Royetal.,2002). ferencingSynergyalgorithm),unametodologíaque
Lamayorpartedelostrabajosdeestimaciónde aúnalospuntosfuertesdeladeteccióndefocosac-
áreaquemadaapartirdeteledetecciónsehanlle- tivosylautilizacióndediferenciasdeNDVI(Nor-
N.º 28 - Diciembre 200798malizedDifferrenceVegetationIndex)aplicadoa seconcentra.Enagostode2006,cercade95,000ha
bosquesboreales.Al-Rawietal.(2001)desarrolla- sequemarondurantealgomásde8días,produ-
ronunsistemabasadoenelusodecompuestosde ciendonotablespérdidaseconómicasyunaprofunda
máximovalordeNDVIyfocosactivos,ambosob- conmociónsocial.Seestimaquecercadel90%de
tenidosnuevamenteapartirdedatosAVHRR.Otra losincendiosfueroncausadosporlamanodelhom-
aproximacióneslaseguidaporPuetal.(2004)quie- bre.
nespropusieronunalgoritmobasadoenladinámica Parallevaracaboelpresentetrabajoseutilizaron
delfuegoaescaladiariaparalaestimacióntambién tresfuentesdeinformación:(i)unaimagendesaté-
diariadefocosactivosyáreasquemadas,utilizando litepost-incendio,(ii)unaserietemporaldeanoma-
datosAVHRRdeCalifornia,tantoparaelcálculodel líastérmicasohotspotsy(iii)unaseriedemapasy
NDVIcomoparaladetección