Delimitación y análisis de áreas quemadas mediante teledetección: los incendios de 2009 en la provincia de Teruel

Los incendios forestales suponen uno de los principales problemas ambientales que mayor incidencia presentan en el ámbito territorial de Teruel. En el verano de 2009, ardieron millones de hectáreas concentradas en seis grandes incendios en las comarcas de Aliaga, Alloza, Los Olmos, Mazaleón, Valdetormo y Corbalán representando uno de los peores episodios de fuego ocurridos en los últimos años en la provincia, bajo unas condiciones metrológicas muy desfavorables. En este trabajo se va a proceder a la delimitación y cartografía de las áreas que se vieron afectadas por los focos de fuego mediante imágenes de satélite Landsat y al estudio de la regeneración vegetal a través del análisis del dNBR y la comparativa de sus valores tanto NDVI de las imágenes post-fuego con las imágenes del año 2015 pertenecientes al satélite Landsat 8

MODELIZACIÓN EMPÍRICA DEL ÍNDICE DE ÁREA FOLIAR EN ECOSISTEMAS DE DEHESA: INTEGRACIÓN DE DATOS DE CAMPO, AEROPORTADOS Y DE SATÉLITE

El índice de área foliar es considerado un bioindicador del estado de la salud real de las plantas y de la productividad primaria bruta de la vegetación. Numerosos estudios han demostrado que los modelos basados ee regresión simple lineal son herramientas óptimas que tienen la capacidad de relacionar el LAI medido en campo con información derivada de teledetección óptica, El objetivo del presente Trabajo Fin de Máster es desarrollar un modelo predictivo de LAI a partir de informa-ción multiespectral de media resolución espacial (Landsat) a partir del análisis y modelización pre-via de las relaciones entre información hiperespectral a alta resolución espacial y LAI verdad-te-rreno utilizando la técnica upcaling y, desarrollado para ambientes heterogéneos como son las dehesas. Para ello, se han utilizado datos hiperespectrales derivados del sensor CASI y datos del LAI medida en campo proporcionados por SynerTGE y una gama de índices de Vegetación derivados de los productos Landsat TM y OLI. Un primer análisis se basó en establecer relaciones empíricas entre pseudo-LAI e índices de vegetación. Para seguir evaluando el rendimiento del modelo, se aplicaron análisis de regresión (RLS) para modelizar la relación entre pseudo-LAI e índices de ve-getación. Los resultados establecieron que el método propuesto varía en función de los modelos utilizados. Por otra parte, se desarrolló un modelo para i) aplicar y modelizar las funciones predic-tivas generadas mediante los análisis RLS y, ii) validar los productos mediante estadístico RMSE. Para ello, se utilizaron series multitemporales derivadas de Landast-8 OLI y muestras de LAI total y LAI verde repartidas en 5 jornadas de campo, en cada parcela (11), las muestras fueron tomadas sobre 3 cuadrantes (25x25cm), además, las muestras tomadas se consideran, a priori, represen-tativas a distintos momentos de la dinámica fenológica. Los resultados obtenidos establecen que los modelos predictivos rinden mejor para periodos primaverales-estivales, cuando el pastizal se encuentra en su periodo de máximo crecimiento. Además, el modelo desarrollado sobre pasto y encinares rinde mejor que el modelo A. Si individualizamos los casos, se establece que el modelo predictivo en fecha del 28 de junio de 2015 obtuvo los mejores valores RMSE = 0.196 y RMSE (%) = 6.73 para predecir la variable biofísica LAI verde

Variabilidad espacio-temporal de la temperatura de superficie en ecosistemas de dehesa estimada mediante imágenes Landsat TM: el papel del arbolado

Las dehesas son sistemas agro-forestales en los que se producen complejos mecanismos de intercambio de carbono y agua debido a la presencia de estratos de vegetación con comportamiento eco-fisiológico contrastado: arbolado/herbáceo. Una de las variables clave en la parametrización del balance energético en estos ecosistemas es la temperatura de superficie (Ts). Este trabajo analiza su variación espacio-temporal en función de la cobertura arbórea en una dehesa al norte de Cáceres. La Ts se obtiene a partir de una serie de 14 imágenes Landsat-5 TM (2009-2011) que se agrupan en 3 compuestos estacionales (primavera, verano y otoño). La cobertura arbórea se estima a partir de ortofotografía e información del SIOSE. La distribución espacial de la Ts se relaciona con los niveles de cobertura en los compuestos de otoño y, especialmente, en verano momento en el que las diferencias medias entre las categorías extremas de arbolado (60%) alcanzan los 2,5°C

Evaluación del potencial turístico con SIG caso: el departamento de Caldas, Colombia.

La planificación territorial permite abordar de manera efectiva los elementos que componen un sistema turístico, determinando las aptitudes y cualidades que tiene los diferentes espacios para poder soportar una actividad. De este modo, conociendo el peso turístico de un destino se puede optimizar los recursos disponibles estableciendo prioridades de jerarquía para su máximo aprovechamiento. La metodología para el estudio de la evaluación del potencial turístico de Caldas, Colombia, se realizó a través de un análisis multicriterio de los factores que definen el territorio para su atractivo turístico, inicialmente se ha recopilado la información secundaria por medio de fuentes oficiales de los datos en la zona de estudio; se dio una valorización de sus características según un inventario de los recursos territoriales, los elementos que componen la aptitud del paisaje y elementos que complementan la actividad turística como los equipamientos e infraestructuras (turísticas y de transporte). Se obtuvo una cuantificación por valores en unidades de peso turístico, para realizar una teselación vectorial mediante una malla hexagonal como un modo fiable de los resultados para su comparación, calculo y presentación cartográfica, obteniendo que, el departamento de Caldas tiene una gran aptitud como potencial turístico pudiendo ser dinamizado gracias a la riqueza paisajística que lo caracteriza<br /

Fusionado de imágenes TERRA-MODIS y Landsat-TM/OLI en el contexto del análisis del incendio forestal de Las Hurdes (Cáceres)

Este trabajo explora, en el marco del estudio de los incendios forestales, la combinación de los sensores TERRA-MODIS y Landsat-TM/OLI a través del algoritmo STARFM; un algoritmo de fusión que simula imágenes con la resolución espacial de Landsat a partir de los registros diarios de MODIS. La evaluación ha sido desarrollada en el área afectada por el incendio forestal de Las Hurdes (Cáceres), ocurrido en el verano de 2009. Se han abordado procesos de simulación para predecir las imágenes de dos fechas: 29/07/09 (postfuego inmediato) y 08/07/13 (4 años después del fuego). El proceso de validación banda a banda ha mostrado valores de ajuste (R2) superiores a 0,85. La comparación de los índices de severidad (dNBR) y vegetación (NDVI) reales y simulados refleja un elevado acuerdo a nivel estadístico y cartográfico, demostrando así la capacidad de este algoritmo para evaluar el área inmediatamente después del fuego y estudiar su regeneración vegetal