Evaluating Aster Satellite Imagery And Gradient Modeling For Mapping And Characterizing Wildland Fire Fuels

Land managers need cost-effective methods for mapping and characterizing fire fuels quickly and accurately. The advent of sensors with increased spatial resolution may improve the accuracy and reduce the cost of fuels mapping. The objective of this research is to evaluate the accuracy and utility of imagery from the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) satellite and gradient modeling for mapping fuel layers for fire behavior modeling within FARSITE. An empirical model, based upon field data and spectral information from an ASTER image, was employed to test the efficacy of ASTER for mapping and characterizing canopy closure and crown bulk density. Surface fuel models (NFFL 1-13) were mapped using a classification tree based upon three gradient layers; potential vegetation type, cover type, and structural stage

Using Pre-Fire High Point Cloud Density LiDAR Data to Predict Fire Severity in Central Portugal

[EN], The wall-to-wall prediction of fuel structural characteristics conducive to high fire severity is essential to provide integrated insights for implementing pre-fire management strategies designed to mitigate the most harmful ecological effects of fire in fire-prone plant communities. Here, we evaluate the potential of high point cloud density LiDAR data from the Portuguese áGiLTerFoRus project to characterize pre-fire surface and canopy fuel structure and predict wildfire severity. The study area corresponds to a pilot LiDAR flight area of around 21,000 ha in central Portugal intersected by a mixed-severity wildfire that occurred one month after the LiDAR survey. Fire severity was assessed through the differenced Normalized Burn Ratio (dNBR) index computed from pre- and post-fire Sentinel-2A Level 2A scenes. In addition to continuous data, fire severity was also categorized (low or high) using appropriate dNBR thresholds for the plant communities in the study area. We computed several metrics related to the pre-fire distribution of surface and canopy fuels strata with a point cloud mean density of 10.9 m−2. The Random Forest (RF) algorithm was used to evaluate the capacity of the set of pre-fire LiDAR metrics to predict continuous and categorized fire severity. The accuracy of RF regression and classification model for continuous and categorized fire severity data, respectively, was remarkably high (pseudo-R2 = 0.57 and overall accuracy = 81%) considering that we only focused on variables related to fuel structure and loading. The pre-fire fuel metrics with the highest contribution to RF models were proxies for horizontal fuel continuity (fractional cover metric) and the distribution of fuel loads and canopy openness up to a 10 m height (density metrics), indicating increased fire severity with higher surface fuel load and higher horizontal and vertical fuel continuity. Results evidence that the technical specifications of LiDAR acquisitions framed within the áGiLTerFoRus project enable accurate fire severity predictions through point cloud data with high density.SIPortuguese Foundation for Science and Technolog

Remote sensing for the Spanish forests in the 21st century: a review of advances, needs, and opportunities

[EN] Forest ecosystems provide a host of services and societal benefits, including carbon storage, habitat for fauna, recreation, and provision of wood or non-wood products. In a context of complex demands on forest resources, identifying priorities for biodiversity and carbon budgets require accurate tools with sufficient temporal frequency. Moreover, understanding long term forest dynamics is necessary for sustainable planning and management. Remote sensing (RS) is a powerful means for analysis, synthesis, and report, providing insights and contributing to inform decisions upon forest ecosystems. In this communication we review current applications of RS techniques in Spanish forests, examining possible trends, needs, and opportunities offered by RS in a forestry context. Currently, wall-to-wall optical and LiDAR data are extensively used for a wide range of applications-many times in combination-whilst radar or hyperspectral data are rarely used in the analysis of Spanish forests. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) carrying visible and infrared sensors are gaining ground in acquisition of data locally and at small scale, particularly for health assessments. Forest fire identification and characterization are prevalent applications at the landscape scale, whereas structural assessments are the most widespread analyses carried out at limited extents. Unparalleled opportunities are offered by the availability of diverse RS data like those provided by the European Copernicus programme and recent satellite LiDAR launches, processing capacity, and synergies with other ancillary sources to produce information of our forests. Overall, we live in times of unprecedented opportunities for monitoring forest ecosystems with a growing support from RS technologies.Part of this work was funded by the Spanish Ministry of Science, innovation and University through the project AGL2016-76769-C2-1-R "Influence of natural disturbance regimes and management on forests dynamics. structure and carbon balance (FORESTCHANGE)".Gómez, C.; Alejandro, P.; Hermosilla, T.; Montes, F.; Pascual, C.; Ruiz Fernández, LÁ.; Álvarez-Taboada, F.... (2019). Remote sensing for the Spanish forests in the 21st century: a review of advances, needs, and opportunities. Forest Systems. 28(1):1-33. https://doi.org/10.5424/fs/2019281-14221S133281Ungar S, Pearlman J, Mendenhall J, Reuter D, 2003. Overview of the Earth Observing-1 (EO-1) mission. IEEE T Geosci Remote 41: 1149−1159.Valbuena R, Mauro F, Arjonilla FJ, Manzanera JA, 2011. Comparing Airborne Laser Scanning-Imagery Fusion Methods Based on Geometric Accuracy in Forested Areas. Remote Sens Environ 115(8): 1942-1956.Valbuena R, Mauro F, Rodríguez-Solano R, Manzanera JA, 2012. Partial Least Squares for Discriminating Variance Components in GNSS Accuracy Obtained Under Scots Pine Canopies. Forest Sci 58(2): 139-153.Valbuena R, De Blas A, Martín Fernández S, Maltamo M, Nabuurs GJ, Manzanera JA, 2013a. Within-Species Benefits of Back-projecting Laser Scanner and Multispectral Sensors in Monospecific P. sylvestris Forests. Eur J Remote Sens 46: 401-416.Valbuena R, Maltamo M, Martín-Fernández S, Packalen P, Pascual C, Nabuurs G-J, 2013b. Patterns of covariance between airborne laser scanning metrics and Lorenz curve descriptors of tree size inequality. Can J Remote Sens 39(1): 18-31.Valbuena R, Packalen P, García-Abril A, Mehtätalo L, Maltamo M, 2013c. Characterizing Forest Structural Types and Shelterwood Dynamics from Lorenz-based Indicators Predicted by Airborne Laser Scanning. Can J For Res 43: 1063-1074.Valbuena R, Maltamo M, Packalen P, 2016a. 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Estimation of diameter and height of individual trees for Pinus sylvestris L. based on the individualising of crowns using airborne LiDAR and the National Forest Inventory data. For Sys 25(1): e046Varo-Martínez MA, Navarro-Cerrillo RM, Hernández-Clemente R, Duque-Lazo J, 2017. Semi-automated stand delineation in Mediterranean Pinus sylvestris plantations through segmentation of LiDAR data: The influence of pulse density. Int J Appl Earth Obs 56: 54-64.Vázquez de la Cueva A, 2008. Structural attributes of three forest types in central Spain and Landsat ETM+ information evaluated with redundancy analysis. Int J Remote Sens 29: 5657-5676.Verdú F, Salas J, 2010. Cartografía de áreas quemadas mediante análisis visual de imágenes de satélite en la Espa-a peninsular para el periodo 1991–2005. Geofocus 10: 54–81.Viana-Soto A, Aguado I, Martínez S, 2017. Assessment of post-fire vegetation recovery using fire severity and geographical data in the Mediterranean region (Spain). 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Integrating Landsat pixel composites and change metrics with LiDAR plots to predictively map forest structure and aboveground biomass in Saskatchewan, Canada. Remote Sens Environ 176: 188-201.Zarco-Tejada PJ, Diaz-Varela R, Angileri V, Loudjani P, 2014. Tree height quantification using very high resolution imagery acquired from an unmanned aerial vehicle (UAV) and automatic 3D photo-reconstruction methods. Eur J Agron 55: 89-99.Zarco-Tejada PJ, Hornero A, Hernández-Clemente R, Beck PSA, 2018. Understanding the temporal dimension of the red-edge spectral region for forest decline detection using high-resolution hyperspectral and Sentinel-2A imagery. ISPRS J Photogramm 137: 134-148

Burn severity estimation from remotely sensed data using simulation models

Premio Extraordinario de Doctorado 2010La mayor parte de los estudios de teledetección y severidad del fuego actualmente disponibles están basados en ajustes empíricos, apoyados en parcelas de campo tomadas poco después del incendio (Cocke et al., 2005; Epting et al., 2005; Miller and Yool, 2002; van Wagtendonk et al., 2004). Los modelos empíricos son relativamente sencillos de calcular, pero tienen poca capacidad de generalización, ya que consideran las condiciones locales donde se ajustó el modelo. Por esta razón, planteamos como objetivo general de esta tesis doctoral desarrollar una metodología alternativa a los estudios empíricos, que fuera semi-automática y generalizable de cara a estimar los niveles de severidad a corto plazo a partir de datos de satélite. La metodología propuesta se basa en el uso de modelos de simulación de transferencia radiativa (RTM), que intentan estimar la reflectividad procedente de una determinada cubierta a partir una serie de asunciones físicas (Jacquemoud et cubierta a partir una serie de asunciones físicas (Jacquemoud et al., 1996). Cuando estos modelos se usan de modo directo, pueden variarse los parámetros de entrada del modelo para simular el efecto que esos parámetros tienen sobre la reflectividad que medimos con teledetección. Esto ayuda a entender mejor la acción de esos factores (características bioquímicas de la hoja, cantidad, distribución geométrica, reflectividad del suelo, etc.). Estos modelos también pueden usar en modo inverso, lo que permite estimar los mismos factores de entrada a partir de la reflectividad observada por el sensor, habitualmente manteniendo algunos constantes o extrayéndolos de otras fuentes (Jacquemoud et al., 2000). Hasta el momento, los RTMs no se han aplicado extensamente al análisis de áreas quemadas, orientándose los pocos trabajos publicados a la determinación de quemado/no quemado (Pereira et al., 2004; Roy et al., 2002). Solo Chuvieco et al. (2006) plantearon el uso de modelos de simulación en modo directo para la cartografía de niveles de severidad, mediante un enlace entre dos modelos, de hoja (PROSPECT; Jacquemoud, 1990) y de dosel (Kuusk; Kuusk, 2001), empleados para simular diversos escenarios de daño. Continuando en esta línea, iniciamos nuestra tesis doctoral, que pretendía explorar las posibilidades de inversión de estos modelos, y compararlos con los resultados de ajustes empíricos sobre zonas de vegetación mediterránea. Para abordar este objetivo general, se definieron cinco objetivos específicos, tal como se detallan en la tabla 1. En primer lugar (objetivo I, tabla 1), se comparó la precisión en la estimación de la severidad de los modelo empíricos tradicionales con el modelo de simulación propuesto por Chuvieco et al. (2006, primer escenario). Este estudio confirmó que los modelos de simulación permiten una mejor estimación de la severidad sobre todo para valores de daño muy bajo y muy altos. Sin embargo, para valores intermedios ambas técnicas presentaban errores considerables. En consecuencia, planteamos como segundo objetivo (tabla 1) intentar mejorar el modelo de simulación existente, para mejorar la estimación de los rangos intermedios de severidad. Para ello, se extendió la simulación presentada en Chuvieco et. al. (2006) incluyendo un rango más amplio de escenarios y condiciones de entrada. Se simularon cinco escenarios distintos: 1. Sencillo: se asume que el incendio provoca simultáneamente la consumición de las hojas y su cambio de color (de verde a marrón). 2. Extendido: se supone que el fuego puede o consumir las hojas, o hacerles cambiar de color o las dos cosas al mismo tiempo. 3. Multitemporal: se modelan cambios en color de las hojas y cobertura a partir de condiciones iniciales fijadas. 4. Supervisado: se seleccionan las combinaciones de parámetros de entrada más comunes, basándose en la experiencia de campo. Los mejores resultados se obtuvieron con este último escenario, aunque todavía se registraron importantes errores de sub-estimación. Para intentar resolver estos problemas, se siguieron, por lo tanto, dos líneas paralelas: a.Por un lado (objetivo III, tabla 1), se modificó el índice de campo para que se ajustara mejor a la validación/calibración de métodos que utilizan imágenes de satélite. b.Por otro (objetivo IV, tabla 1), se propuso emplear un nuevo modelo de simulación, con un componente geométrico (GeoSail; Huemmrich, 2001). Se comprobó que el nuevo índice de referencia para estimar severidad (que denominamos GeoCBI) se ajusta mejor a la reflectividad registrada por los sensores remotos y representa una buena referencia para poder validar las técnicas de estimación de severidad que utilizan imágenes de satélite. Por su parte, las nuevas simulaciones basadas en el modelo Prospect-Geosail muestran un muy buen ajuste en tres áreas de estudio, recientemente afectadas por grandes incendios, lo que confirma que la inversión del modelo de simulación es la técnica más adecuada para estimar la severidad en el rango continuo del índice de campo (entre 0 y 3). Por último (objetivo V, tabla 1), se identificó del sensor comercial más adecuado para la estimación de la severidad. Para ello, se llevó a cabo un ensayo con imágenes de cinco distintos sensores (SPOT 5, Landsat TM, AWIFS, MERIS y MODIS) en el mismo incendio. Finalmente, el Landsat TM resultó ser el sensor más adecuado, ya que representa el mejor compromiso entre resolución espectral y espacial. Cada objetivo específico ha dado lugar a publicaciones en revistas con sistema de revisión externo (tabla 1). En conclusión, en esta tesis doctoral se ha identificado y desarrollado una nueva técnica que permite estimar la severidad con mejor ajuste respecto a las técnicas tradicionales, además se ha validado en tres aéreas distintas (en España y Portugal), se ha propuesto un nuevo índice de campo y se ha identificado el sensor comercial más apropiado para la estimación de la severidad