Estimación del contenido de humedad de vegetación mediterránea a partir de imágenes MODIS

La presente tesis doctoral se centra en la estimación operativa del contenido de humedad de combustibles vivos (LFMC) en regiones de clima mediterráneo utilizando información obtenida de imágenes captadas por el sensor Terra-MODIS, en el ámbito de la estimación de condiciones de peligro de incendio. En concreto, se plantea como alternativa a los tradicionales modelos empíricos o índices meteorológicos, el uso de modelos de simulación de la reflectividad (RTM), puesto que estos últimos poseen una mayor capacidad de generalización y rigor físico. Así, se exploran diferentes formas de adaptación de los parámetros de entrada de estos modelos a dos tipos de combustibles mediterráneos (pastos y matorral) y varias técnicas de inversión, con el propósito final de conseguir una metodología operativa, precisa, robusta y generalizable de estimación de LFMC. Las estimaciones de LFMC con los RTM son siempre contrastadas con las obtenidas mediante modelos empíricos calibrados con datos de humedad tomados en campo, con el objetivo de verificar si los primeros son más idóneos que los segundos. Finalmente, se analizan las relaciones entre el LFMC de pastizales y matorrales con la probabilidad de ocurrencia de incendio (número de incendios, total de superficie quemada y ocurrencia de grandes incendios) con el objetivo de resaltar el interés de esta variable como indicadora de ocurrencia de incendios en zonas mediterráneas. Con esta tesis doctoral se demuestra que los RTM tienen mayor potencial que los modelos empíricos e índices meteorológicos para la estimación operativa de LFMC a gran escala, ya que, correctamente parametrizados, conducen a estimaciones más robustas en diferentes zonas de validación. Todas las conclusiones están respaldadas por once años de trabajo de campo, llevado a cabo sistemáticamente y bajo protocolos estandarizados en diferentes zonas dominadas por vegetación mediterránea

RADAR-vegetation structural perpendicular index (R-VSPI) for the quantification of wildfire impact and post-fire vegetation recovery

The precise information on fuel characteristics is essential for wildfire modelling and management. Satellite remote sensing can provide accurate and timely measurements of fuel characteristics. However, current estimates of fuel load changes from optical remote sensing are obstructed by seasonal cloud cover that limits their continuous assessments. This study utilises remotely sensed Synthetic-Aperture Radar (SAR) (Sentinel-1 backscatter) data as an alternative to optical-based imaging (Sentinel-2 scaled surface reflectance). SAR can penetrate clouds and offers high-spatial and medium-temporal resolution datasets and can hence complement the optical dataset. Inspired by the optical-based Vegetation Structural Perpendicular Index (VSPI), an SAR-based index termed RADAR-VSPI (R-VSPI) is introduced in this study. R-VSPI characterises the spatio-temporal changes in fuel load due to wildfire and the subsequent vegetation recovery thereof. The R-VSPI utilises SAR backscatter (σ°) from the co-polarized (VV) and cross-polarized (VH) channels at a centre frequency of 5.4 GHz. The newly developed index is applied over major wildfire events that occurred during the “Black Summer” wildfire season (2019–2020) in southern Australia. The condition of the fuel load was mapped every 5 (any orbit) to 12 (same orbit) days at an aggregated spatial resolution of 110 m. The results show that R-VSPI was able to quantify fuel depletion by wildfire (relative to healthy vegetation) and monitor its subsequent post-fire recovery. The information on fuel condition and heterogeneity improved at high-resolution by adapting the VSPI on a dual-polarization SAR dataset (R-VSPI) compared to the historic forest fuel characterisation methods (that used visible and infrared bands only for fuel estimations). The R-VSPI thus provides a complementary source of information on fuel load changes in a forest landscape compared to the optical-based VSPI, in particular when optical observations are not available due to cloud cover

LIVE FUEL MOISTURE CONTENT AND IGNITION PROBABILITY IN THE IBERIAN PENINSULAR TERRITORY OF SPAIN

This paper presents an operational algorithm to produce Live Fuel Moisture Content (LFMC) at national scale from MODIS data. The algorithm is based on the inversion of Radiative Transfer Models (RTM) that estimate moisture content based on different simulation scenarios. In addition, logistic regression models were calibrated to convert the derived LFMC values into Ignition Probability (IP) maps. The areas under the curve obtained by the Receiver Operating Characteristic (ROC) plot method provided by the models were close to 0.6. Several statistical analyses were performed in order to ascertain whether the variables proposed to be included in the fire danger model were significantly related to forest fires. A non parametric U-Mann-Withney test confirmed significant differences between fire and non-fire pixels (p<0.001). Fire pixels occurred at significantly lower LFMC values than the non-fire pixels

Infrared Remote Sensing Using Low Noise Avalanche Photodiode Detector

For a remote sensing optical payload to achieve a Ground Sampling Distance of ~ 10-30 m, a critical problem is platform-induced motion blur. While forward motion compensation can reduce this transit speed, it comes at the expense of a more challenging satellite attitude control system and induces a variable observation/illumination angle. This relative motion can be frozen out by simply reading the sensor system at a frame rate that matches the ground resolution element's pixel crossing time. To achieve high resolution using this Time-Delay Integration (TDI)-like approach requires high speed and hence near "zero" readout noise detector arrays to avoid swamping the observed signal. This requires associated control electronics for fast frame readout and direct interface with smart- Artificial Intelligence (AI) onboard processing. With this technique, the platform freezes out its movement concerning the ground, reducing the demands placed on the attitude control systems, which can otherwise be difficult to implement on a small satellite platform. Here we report the Australian National University's OzFuel mission which applies this technical solution to deliver high ground resolution via high frame rate imaging. OzFuel is built around the Leonardo SAPHIRA Mercury Cadmium Telluride linear mode electron avalanche photodiode (LMeAPD) detector and the in-house developed Rosella electronics control system. The mission will deliver an integrated sensor system in a suite of Short-Wave Infrared (SWIR) passbands dedicated to monitoring the flammability of Eucalypt trees. The OzFuel mission concept focuses on the application of SWIR remote sensing data to deliver a strategic evaluation of fuel loads and moisture content in the bushfire-prone Australian environment.Comment: 73rd International Astronautical Congress (IAC), Paris, France, September 202

RINCÓN DE HISTORIA EN EDUCACIÓN INFANTIL: El Renacimiento y la Edad Moderna a través de la metodología CLIL

El proyecto que se va a llevar a cabo a continuación tiene como objetivo principal la creación de un rincón de historia mediante el cual se va a enseñar la etapa del Renacimiento y la Edad Moderna a través de la metodología CLIL en un aula de 3º de educación infantil. El rincón será creado por el alumnado y en él se aprenderán tanto contenido como inglés, relacionado con el Renacimiento. La metodología CLIL, junto con otras metodologías que se van a utilizar en el proyecto, integrará el contenido histórico con el aprendizaje del inglés y se realizará mediante actividades, vídeos y manualidades para reforzar las habilidades lingüísticas y de escucha del alumnado. Este enfoque permitirá al alumnado profundizar y aprender el contenido sobre el Renacimiento y el idioma inglés, promoviendo un aprendizaje significativo. Además, se fomentará la creatividad mediante actividades artísticas, así como la competencia comunicativa en inglés y el pensamiento crítico. La creación del rincón de historia se llevará acabo y permitirá al alumnado aprender contenido e inglés sobre esta etapa de la historia de forma lúdica, fomentando así el interés por la historia y el aprendizaje de esta lengua. <br /

Evaluación de la incidencia de micotoxinas en muestras de maíz y trigo mediante cromatografía líquida de alta resolución

Las micotoxinas son metabolitos tóxicos secundarios producidos por mohos filamentosos. Estos mohos pueden crecer en una amplia gama de productos agrícolas en el campo, pero también durante la post-cosecha y el almacenamiento, pudiéndose encontrar micotoxinas en consecuencia en diversos alimentos y piensos. La mayoría de las micotoxinas de importancia agrícola son producidas principalmente por cuatro géneros de hongos: Aspergillus, Penicillium, Fusarium y Alternaria. Su presencia en los piensos y alimentos en cantidades superiores a las permitidas, supone un riesgo para la salud humana y animal, ya que las micotoxinas han demostrado tener efectos tóxicos tanto de tipo agudo como crónico, siendo estos últimos los más preocupantes, ya que incluyen, entre otros, efectos teratogénicos, carcinogénicos o mutagénicos. El objetivo general de este estudio es llevar a cabo una evaluación de la incidencia de las micotoxinas, aflatoxinas y deoxinivalenol, en distintas muestras de maíz (49 muestras) y trigo (98 muestras) respectivamente, aportadas por cooperativas pertenecientes a las Comunidades Autónomas de Aragón y de Navarra. Para llevarlo a cabo se utilizó una metodología basada en una extracción mediante disolventes orgánicos, seguida de purificación en columnas de inmunoafinidad (IAC) y posterior determinación mediante cromatografía líquida de alta resolución (HPLC) con detector de fluorescencia y derivatización fotoquímica en el caso de las aflatoxinas, y con un detector de diodos en el caso del deoxinivalenol. De todas las muestras analizadas, sólo una muestra de maíz y tres muestras de trigo presentaron niveles de contaminación superiores a los límites máximos establecidos por la legislación para alimentación humana, aunque no los límites establecidos para la alimentación animal. El resto de muestras analizadas presentaron unos valores de contaminación muy bajos, en su mayoría inferiores al límite de detección de la técnica

Projecting wildfire occurrence at regional scale from Land Use/Cover and climate change scenarios

LUC4FIRE: Project funded by the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities (CSO2015-73407-JIN)

Fire

Vegetation plays a crucial role in regulating environmental conditions, including weather and climate. The amount of water and carbon dioxide in the air and the albedo of our planet are all influenced by vegetation, which in turn influences all life on Earth. Soil properties are also strongly influenced by vegetation, through biogeochemical cycles and feedback loops (see Volume 1A—Section 4). Vegetated landscapes on Earth provide habitat and energy for a rich diversity of animal species, including humans. Vegetation is also a major component of the world economy, through the global production of food, fibre, fuel, medicine, and other plantbased resources for human consumptio

Inversión de modelos de simulación de la reflectividad para la estimación del estado hídrico del combustible vivo en matorrales y pastizales de la Argentina

En este trabajo se explora la posibilidad de estimar el contenido de humedad de los combustibles vivos (FMC) a partir de la inversión de los modelos de simulación de la refectividad a nivel de hoja (PROSPECT) y a nivel de dosel (SAILH), la utilización de imágenes de satélite (sensor MODIS) e información auxiliar medida en campo. La metodología propuesta para llevar a cabo la inversión se basa en técnicas de clasificación supervisada de imágenes, así como en técnicas de regresión múltiple. Dichas metodologías fueron validadas en un total de 6 parcelas de matorral semiárido de la región fitogeográfica del Monte y 5 de pastizales subhúmedos de la Región Pampeana. Los resultados mostraron que el FMC puede ser estimado con precisión, tanto para el caso de las áreas de matorral semiárido (RMSE≈16%) como para el caso de los pastizales subhúmedos (RMSE≈10%), de manera operativa y sin necesidad de tener amplios conocimientos de programación.This paper explores the possibility of estimating Live Fuel Moisture Content (FMC) from the inversion of PROSPECT (leaf level) and SAILH (canopy level) Radiative Transfer Models, MODIS imagery and ancillary information measured on field. The methodology proposed for the inversion is based on image supervised classification as well as multiple regression techniques. These methodologies are validated in a total of six plots of shrubland from Monte region and five plots of humid temperate grasslands from Pampa region. The results show that FMC can be accurately and operatively retrieved without a deep knowledge of programming for both semiarid shrublands (RMSE≈16%) and sub-humid temperate grasslands (RMSE≈10%)

Satellite Remote Sensing contributions to Wildland Fire Science and Management

No funding was received for this particular review, but support research was funded by the European Space Agency’s Climate Change Initiative Programme to Dr. Chuvieco.This paper reviews the most recent literature related to the use of remote sensing (RS) data in wildland fire management. Recent Findings Studies dealing with pre-fire assessment, active fire detection, and fire effect monitoring are reviewed in this paper. The analysis follows the different fire management categories: fire prevention, detection, and post-fire assessment. Extracting the main trends from each of these temporal sections, recent RS literature shows growing support of the combined use of different sensors, particularly optical and radar data and lidar and optical passive images. Dedicated fire sensors have been developed in the last years, but still, most fire products are derived from sensors that were designed for other purposes. Therefore, the needs of fire managers are not always met, both in terms of spatial and temporal scales, favouring global over local scales because of the spatial resolution of existing sensors. Lidar use on fuel types and post-fire regeneration is more local, and mostly not operational, but future satellite lidar systems may help to obtain operational products. Regional and global scales are also combined in the last years, emphasizing the needs of using upscaling and merging methods to reduce uncertainties of global products. Validation is indicated as a critical phase of any new RS-based product. It should be based on the independent reference information acquired from statistically derived samples. The main challenges of using RS for fire management rely on the need to improve the integration of sensors and methods to meet user requirements, uncertainty characterization of products, and greater efforts on statistical validation approaches.European Space Agenc