Programa del congreso

La severidad del fuego está directamente relacionada con la cantidad de biomasa consumida, la tasa de recuperación de la vegetación y el riesgo de erosión. En consecuencia, una evaluación correcta de la severidad del fuego implica seleccionar el tratamiento adecuado y minimizar el tiempo de restauración del área afectada. En este sentido, el objetivo de este artículo es desarrollar una metodología para la evaluación de la severidad del fuego en los incendios forestales ocurridos en Galicia en 2022. Como datos de entrada, este estudio se basa en el uso de índices espectrales de Sentinel-2, que se caracterizan por tener bandas espectrales en el infrarrojo cercano (NIR) y en el infrarrojo de onda corta (SWIR), permitiendo una alta distinción entre diferentes grados de severidad del fuego. Se analizaron todas las combinaciones posibles entre las bandas de Sentinel-2 aplicadas a un índice de diferencia normalizado (SPI), junto con algunos de los índices espectrales de quema más comúnmente utilizados en teledetección: el Relativized Burn Ratio (RBR) y el Burn Area Index para Sentinel-2 (BAIS2). Los resultados obtenidos se compararon con puntos de campo clasificados según el estudio de Ruiz-Gallardo et al., (2004). También se evaluaron la influencia de la densidad de vegetación previa al fuego en los valores de severidad del fuego. La combinación de los índices Burned Area Index para Sentinel-2 (BAIS2), Normalized Burn Ratio (NBR) y el Normalized Burn Ratio 2 (NBR2), fueron utilizados en áreas con vegetación baja, mixta y global, respectivamente. Esta combinación de índices proporcionó los resultados más altos en la evaluación de la severidad del fuego, con un índice kappa igual a 0.85. Este trabajo se realiza en el contexto del proyecto "Estrategia Conjunta para la Protección y Recuperación de Ecosistemas Afectados por Incendios Forestales" (EPyRIS).

Este estudio presenta una metodología sencilla y automática para la detección del área quemada y la evaluación de la severidad de los incendios forestales utilizando el Índice de Vegetación Normalizado (NDVI) y las imágenes del sensor SuperDove de la constelación PlanetScope (Planet Labs Inc.). La metodología se aplica al incendio que afectó a la isla de La Palma (Islas Canarias, España) en julio de 2023, incluyendo parte del Parque Nacional de La Caldera de Taburiente. Este trabajo contribuye a la literatura existente sobre la detección de incendios forestales y la evaluación de su severidad, y demuestra el potencial de las imágenes proporcionadas por PlanetScope (Planet Labs Inc.) en este contexto.

Comprender y predecir el comportamiento de los incendios forestales mediante la simulación computacional es una herramienta de innegable utilidad en la lucha contra el fuego. Pero los modelos de simulación tienen una limitación importante debida a la incertidumbre de los datos de entrada, tanto meteorológicos como cartográficos. En particular, la distribución y clasificación de la vegetación (combustible) forestal es difícil de cartografiar de forma eficiente debido a su dinamismo y compleja caracterización. En este trabajo se pretende diseñar, validar y automatizar una metodología simple y eficiente en la generación de la cartografía de presencia de vegetación de bajo coste computacional. Para ello se han utilizado imágenes de los Satélites Sentinel 2, que proporcionan una capacidad de actualización de 5 días y una resolución espacial de 10m/píxel. Se ha desarrollado un procedimiento en ArcGis para una zona piloto (Valle del Tiétar, Ávila, España), creando un archivo compuesto por las bandas espectrales de mayor resolución del satélite e índice de vegetación (NDVI), a partir de este raster y la definición de unas áreas de capacitación se han obtenido las firmas espectrales de la zona piloto. Este archivo de firmas es la base de la clasificación de máxima verosimilitud de la zona de interés. A partir de este procedimiento se ha obtenido una exactitud en la cartografía superior al 95% para la zona piloto y cercana al 80% en la zona test (Christchurch, Nueva Zelanda) completamente diferente a la zona piloto (diferente latitud, clima, vegetación, fecha, etc.) Los resultados obtenidos validan la metodología de generación de cartografía de presencia de vegetación diseñada, por lo que en una segunda etapa se desarrollarán scripts basados en Python para la descarga directa de los datos involucrados de Sentinel Hub a partir de librarías GDAL y scikit-learn y así poder generar cartografías ad-hoc, eligiendo coordenadas espacio-temporales de interés y obteniendo la cartografía instantáneamente con alta exactitud pudiendo modelizar incendios al vuelo. Estos scripts se integrarán en la herramienta de simulación de incendios PhyFire desarrollada en la Universidad de Salamanca, y se testarán mediante la simulación de varios incendios ocurridos en las áreas de estudio.

Este estudio evalúa de manera general el papel de la dinámica estacional de los incendios forestales y su impacto en las concentraciones de material particulado (PM2.5) en la Península Ibérica entre 2016 y 2022. Generamos mapas estacionales que ilustran la distribución espacial de los incendios forestales y los niveles de contaminación utilizando un algoritmo hibrido basado en datos del satélite Sentinel-2 (resolución de 20 m) y el Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS, resolución de 375 m) para definir las áreas quemadas. Asimismo, para evaluar los niveles de contaminación por PM2.5, empleamos datos del Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) con una resolución espacial de 0,1 grados. El análisis de correlación calculado a partir del coeficiente de Spearman (Rho) reveló consistentemente una correlación general superior a 0,75 entre las ubicaciones de los incendios forestales y los niveles de concentración de PM2.5, siendo esta correlación más pronunciada en la región noroeste de la Península Ibérica (Galicia y el norte de Portugal), donde tanto la frecuencia de incendios forestales como los niveles de concentración de PM2.5 son elevados. Al seguir las pautas de la Organización Mundial de la Salud (OMS), que establece que valores promedio por encima de 10 μg/m³ de PM2.5 son perjudiciales para la salud, observamos que en ciudades como Vigo y Ourense hay valores atípicos que superan este umbral, sugiriendo un aumento significativo en los niveles de contaminación en presencia de incendios forestales. Estos resultados subrayan la importancia de abordar específicamente la relación entre los incendios forestales y la contaminación atmosférica para garantizar la salud pública, especialmente en áreas propensas a tales eventos. Los mapas estacionales ofrecen valiosas percepciones sobre los patrones de correlación, destacando la necesidad de estrategias focalizadas para mitigar los riesgos para la salud asociados con los incendios forestales en la Península Ibérica.