Resumen de Análisis Comparativo de Sensores Espaciales para la Cartografía de la Severidad en el Incendio de Riba de Saelices (Guadalajara)
- español
La severidad del fuego es un elemento clave para la estimación de los efectos a medio y largo plazo de los incendios forestales y consecuentemente para la previsión de la evolución ecológica de las áreas quemadas. Generalmente la severidad se evalúa en campo (a corto o medio plazo) o mediante ajustes empíricos a partir de imágenes de satélite, apoyados en parcelas de campo tomadas justo después del incendio. Pero, debido la escasa representatividad espacial del primer método y a la difícil generalización del segundo, se ha propuesto como alternativa el empleo de modelos de simulación (RTM). Los RTM estiman la reflectividad a partir de asunciones físicas y resultan ser más precisos que los métodos empíricos tradicionales. En este estudio la severidad se ha estimado a partir de dos modelos de simulación PROSPECT y GeoSail. El modelo desarrollado se ha aplicado a imágenes de cinco distintos sensores espaciales (SPOT HR, Landsat TM, AWIFS, MERIS y MODIS), sobre la misma área de estudio (el incendio de Riba de Saelices, 2005), con el fin de comparar su precisión en la estimación de la severidad. La validación se ha realizado comparando los valores de severidad simulados para cada sensor, con los estimados en campo en 81 parcelas. Los resultados obtenidos muestran que el sensor Land-sat TM es el que presenta el menor error en la estimación (RMSE=0.2) y su precisión es homogénea en todo el rango de GeoCBI analizado.
- English
Burn severity is a key factor in both short and long term fire effects assessment and consequently in the estimation of the ecological evolution of the burnt areas. Traditionally, burn severity is estimated using field work or empirical fitting from remotely sensed data, based on field plots. However, due to the low spatial coverage of the first method and to the site- and data- specificity of the second one, alternative approaches have been proposed based on radiative transfer models (RTM). The RTM estimate reflectance using physical based assumptions and are more accurate than the empirical methods. In this study, burn severity was estimated using two RTM (PROSPECT and GeoSail). The developed model was applied to images of five different sensors (SPOT HR, Landsat TM, AWIFS, MERIS y MODIS), and in the same study area (forest fire of Riba de Saelices, 2005), to compare their accuracy in the burn severity estimation. Validation was performed comparing simulated severity values for each sensor and burn severity values observed in 81 field plots. The results show that the Landsat TM has the lower error in the estimation (RMSE=0.2) and its accuracy is homogeneous in all range of GeoCBI analized.
