Global burned area products: development, data mining and application to climate studies
- Autores: Rubén Ramo Sánchez
- Directores de la Tesis: Emilio Chuvieco Salinero (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Alcalá ( España ) en 2019
- Idioma: inglés
- Tribunal Calificador de la Tesis: María Inmaculada Aguado Suárez (presid.), M. Pilar Martín Isabel (secret.), Sander Veraverbeke (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Tecnologías de la Información Geográfica por la Universidad de Alcalá
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TESEO
- Resumen
La presente Tesis Doctoral titulada ¿Global burned area products: Development, data mining and application to climate studies¿ ha sido financiada por el programa FPI de la Universidad de Alcalá y se desarrolló bajo del marco del proyecto Fire_CCI incluido dentro del programa de cambio climático de la Agencia Espacial Europea. El objetivo de esta tesis profundizar y mejorar en los factores y metodologías que intervienen, desde el proceso de elaboración de productos globales de área quemada, hasta su análisis y aplicación final en el ámbito del clima.
En primer lugar se elaboró una base de datos de entrenamiento representativa de la variabilidad espectral de la señal de quemado de todo el planeta. La principal innovación de esta parte de la tesis es elaborar una clasificación global de área quemada basada en Aprendizaje Máquina y Minería de datos. Como objetivo secundario, se analizó el impacto que tiene en la precisión global del modelo la exclusión de las variables que no estén relacionadas con el canal del rojo e infrarrojo de cara a extrapolar estos métodos a otros sensores y periodos. Además se evaluaron diferentes algoritmos para conocer su desempeño y su funcionalidad. Los modelos generados se emplearon para clasificar hasta seis regiones diferentes donde además fueron validados y comparados con otros productos globales de área quemada.
Posteriormente, se elaboró el producto global de área quemada (FireCCI50) que cuenta con la mejor resolución espacial (250 metros) de los que se encuentran disponibles en la actualidad, generando información para la serie temporal 2001-2016. El FireCCI50 se validó empleando 1200 zonas Landsat distribuidas en diez años diferentes (2003-2014) siguiendo un muestreo estadístico. El FireCCI50 tiene un error de omisión y comisión de 0.71 y 0.51 respectivamente. Sobre este producto se realizaron una serie de análisis, estudiando la morfología de los parches quemados, la serie temporal generada y su sensibilidad a la detección de incendios pequeños ( < 100 ha).
Finalmente se realizó una aplicación de estos productos en el ámbito del clima. El estudio se basa en la comparativa de dos fuentes de datos con diferente resolución, como pueden ser los productos derivados de MODIS, que tienen 500 metros de resolución (MCD64), con otro llevado a cabo mediante imágenes Sentinel de 20 metros (FireCCISFD11) en África. En el FireCCISFD11, la influencia de los incendios menores de 100 ha es mucho mayor que la estimada por productos de 500 metros de resolución, llegando a detectar 13 veces más área quemada en este rango de tamaños. El total quemado asciende a 4.9 Mkm2, 1.8 veces más que el MCD64. La estimación de emisiones se realizó mediante el modelo GFED (Global Fire Emission Dataset) y se comparó con su última versión (GFED4s), que tiene en cuenta la contribución de los incendios pequeños, concluyendo que el producto FireCCISFD11 derivaba un 67% más de emisiones de carbono.
