Métodos para la cartografía de área quemada con imágenes del sensor ENVISAT-MERIS en la cuenca mediterránea

El objetivo principal de esta tesis fue la definición de una metodología que permitiera la generación de una cartografía de áreas quemadas precisa a partir de imágenes del sensor MERIS (Medium Resolution Imaging Spectrometer) a bordo del satélite ENVISAT. Al tratarse de un sensor cuyo uso estaba muy limitado en el campo de la detección de las áreas quemadas, fue necesario un estudio detallado de las propiedades de las bandas del sensor para la detección de las áreas quemadas. El análisis de sensibilidad se realizó utilizando el índice de separabilidad M, el índice Jeffries-Matusitas y las curvas ROC. Existen una gran variedad de técnicas y metodologías que han sido aplicadas en la detección de áreas quemadas sobre imágenes procedentes de diferentes sensores. En esta tesis se planteó una metodología bi-fase para la generación de la cartografía final. El objetivo de la primera fase era la detección de los píxeles más severamente afectados por el fuego. Para ello, se emplearon árboles de clasificación, los cuales permitieron seleccionar las reglas de decisión más eficientes y las variables más adecuadas. En la segunda fase se aplicó un algoritmo de crecimiento de regiones, el cual requería como inputs los píxeles semilla y una variable sobre la que realizar el crecimiento. Para obtener la variable de crecimiento se tuvo en cuenta la necesidad de minimizar la variabilidad interna de la categoría de quemado a fin de que los píxeles afectados pudieran ser fácilmente incluidos dentro del perímetro. Finalmente, se realizó la validación de la cartografía generada aplicando diferentes técnicas, con el fin de verificar la exactitud de los resultados. Para ello, se llevaron a cabo sendas validaciones: dependiente e independiente. Estos análisis nos permitieron establecer el grado de generalización y el comportamiento esperado de la metodología al ser aplicada a diferentes zonas de estudio. Los resultados obtenidos mostraron elevados valores de detección (superior al 80%), aunque se observó una clara tendencia a la infra-estimación en la cartografía final (error de omisión del 40%). Estos datos indicaban que la segunda fase estaba siendo poco eficiente en la delimitación de las áreas quemadas, por lo que las futuras mejoras de la metodología deberían ir orientadas a la modificación del algoritmo de crecimiento. Las coberturas sobre las que se concentró el error de omisión fueron las coberturas de matorral y cultivos. En el caso del matorral el error se debía a la falta de precisión en la delimitación del perímetro relacionado con el efecto borde mayoritariamente. En el caso de los cultivos, el error se justificaba atendiendo a la señal más débil de quemado que ofrecían estas zonas. En este trabajo se concluye que el sensor MERIS es un sensor con unas características adecuadas para obtener cartografía de áreas quemadas y se destaca que a pesar de las limitaciones espectrales de este sensor, ofrece cualidades que permiten detectar las áreas quemadas de forma precisa

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