Estimation of Prometheus fuel types using physically based remote sensing techniques

Abstract

[EN] Background Detailed knowledge of the spatial distribution of vegetation fuels is essential for assessing wildfire hazard and behavior, as well as for planning effective management. In southern Europe, the Prometheus project has proposed the differentiation of seven fuel types, but their characterization using remote sensing techniques remains challenging. Here, we propose a two‑phase, innovative methodology for high‑resolution mapping of Prometheus fuel types, integrating complementary remote sensing data and physically based techniques. In the first phase, we estimated the fire‑propagating element (grass, shrubs, and trees) through multispectral imagery and an advanced spectral unmixing technique (multiple endmember spectral mixture analysis—MESMA) to mimic the Prometheus classification system in the field. In the second phase, synthetic aperture radar data, together with a novel LiDAR workflow related to the distribution of leaf area density by fuel vertical strata, were used to classify the corresponding Prometheus fuel type (FT) within each fire‑propagating element (grassland, shrubland, and woodland) by using a random forest classification algorithm. Results Field validation conducted across four sites in the Iberian Peninsula with markedly different environmental conditions and vegetation types showed high performance in the classification of the fire‑propagating element through MESMA (overall accuracy (OA) = 94.58%). The producer’s (PA) and user’s (UA) accuracy for each class (> 90.00%) was consistent with the OA. During the second phase, fuel types in shrublands (FT2 to FT4) and woodlands (FT5 to FT7), together with the fuel type in grasslands (FT1) retrieved directly from MESMA, were classified with high overall performance (OA = 90.27%) as depicted by the validation of the final Prometheus fuel type map from a set of independent field plots. The PA and UA for most individual FTs exceeded 80%. Conclusions The results of this manuscript provide an accurate characterization of the spatial variability of fuel types within the Prometheus classification system across heterogeneous landscapes. The generalizability of the remote sensing methodology proposed, grounded in physical and ecological principles, represents a significant advance for fuel planning in southern European countries[ES] Antecedentes El conocimiento detallado de la variabilidad espacial de los combustibles vegetales es esencial para determinar el riesgo y comportamiento de los incendios forestales, como así también para planificar estrategias de gestión efectivas. En el sur de Europa, el proyecto Prometheus ha propuesto la diferenciación de siete tipos de combustibles, aunque su caracterización mediante el uso de técnicas de teledetección resulta todavía desafiante. En este trabajo, proponemos una metodología innovadora, en dos fases, para el mapeo en alta resolución de los tipos de combustible Prometheus, integrando datos de teledetección complementarios y técnicas con base física. En la primera fase, estimamos los elementos propagadores del fuego (pasto, matorral, y árboles) a través de imágenes multiespectrales y una técnica de mezclas espectrales avanzada (multiple endmember spectral mixture analysis -MESMA-)para imitar la clasificación del sistema Prometeus en campo. En la segunda fase, usamos datos de radar de apertura sintética junto con un flujo de trabajo LIDAR novedoso, relacionado con la estimación de la distribución de la densidad del área foliar y los estratos verticales del combustible, para clasificar el correspondiente tipo de combustible del Prometheus (FT) dentro de cada elemento propagador del fuego, usando el algoritmo de clasificación Random Forest. Resultados La validación en campo realizada a través de cuatro sitios de estudio en la Península Ibérica, con marcadas diferencias en sus condiciones ambientales y tipos de vegetación, mostraron un alto rendimiento en la clasificación de los elementos de propagación del fuego a través de MESMA (precisión global o overall accuracy OA‑ = 94.58%). La precisión del Productor (PA) y del Usuario (UA) para cada clase (> 90.00%) fue consistente con la OA. Durante la segunda fase, los tipos de combustibles de matorral (FT2 a FT4) y de arbolado (FT5 a FT7), junto con el tipo de combustible de pasto (FT1), estimado directamente de MESMA, fueron clasificados con un alto rendimiento (OA = 90.27%) como muestra en la validación final del mapa de tipos de combustible Prometheus a partir de un conjunto de parcelas de campo independientes. La PA y UA de cada FT excedió el 80%. Conclusiones Los resultados de este trabajo proporcionan una metodología para clasificar de forma precisa la variabilidad espacial de los tipos de combustibles dentro del sistema Prometheus a través de diferentes tipos de paisaje. La generalización de la metodología de teledetección propuesta, basada en principios físicos y ecológicos, representa un avance significativo para la planificación de las estrategias de gestión del combustible en los países del sur de EuropaSIThis study was financially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation in the framework of LANDSUSFIRE project (PID2022‑139156OB‑ C21) within the National Program for the Promotion of Scientific‑Technical Research (2021–2023), by the Regional Government of Castile and León in the framework of the IA‑FIREXTCyL project (LE081P23) and by the Fundación Bio‑ diversidad of the Ministry for the Ecological Transition and the Demographic Challenge (MITECO) within the framework of the Recovery, Transformation, and Resilience Plan (PRTR), funded by the European Union – NextGenera‑ tionEU in the framework of the “Sistemas agroforestales multifuncionales como alternativa a la conservación del paisaje: AGROFORES” BF 273. Andrea Monzón‑Gonzalez was supported by pre‑doctoral fellowship from the University of Leó