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

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%)

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

Propuesta de un sistema espacialmente explícito para evaluar el peligro de incendios

Los incendios forestales suponen un factor muy destacado en la transformación ambiental de buena parte de los ecosistemas terrestres. Tienen impactos globales, afectando a la superficie forestal y a las emisiones de gases de efecto invernadero, y efectos locales, relacionados con la degradación de suelos, erosión, modificación de la dinámica de la vegetación y pérdida de recursos y de vidas humanas. La prevención de incendios resulta cada vez más crítica, para paliar los efectos negativos de los mismos. Se presentan en este trabajo las variables de entrada y el esquema de integración para estimar el peligro de ocurrencia de incendios que se desarrolló en el marco del proyecto Firemap. Se generó información de diversas fuentes, que hacen referencia a variables socio-económicas, así como al estado de los combustibles y las características del territorio, utilizando sistemas de información geográfica (SIG) e imágenes de satélite. Todas las variables se cartografiaron a una resolución espacial de un 1 km2 y se integraron en un servidor web, que estuvo operativo para su evaluación durante el verano de 2007. Se presenta la comparación entre la variación temporal de los índices generados y la ocurrencia observada en la Comunidad de Madrid, una de las regiones del estudio.Forest fires are a major factor of environmental transformation in several ecosystems. Fires have global impacts, affecting forested areas and having an important impact in greenhouse gas emissions. Additionally, fires have local impacts, associated to soil degradation, soil erosion, vegetation dynamics, and lost of lives and properties. Fire prevention is critical to reduce the negative impacts of fire. This paper presents the input variables and the integration scheme developed within the Firemap project (funded under the Spanish Ministry of Science and Technology) to map wildland fire occurrence probability. The project first generated fire risk variables related to several factors of fire ignition or propagation. They were generated from a wide variety of sources using geographic information systems and remote sensing technologies. All variables were mapped at 1 sq km spatial resolution, and were integrated into single indices. The risk system included the development of a dedicated web-mapping server to facilitate the access to the end-users. This service was tested in the summer of 2007 for semi-operational use. The paper presents the first validation results of the danger index, by comparing temporal trends of the different danger components to the fire occurrence in the Madrid region, one of the test sites

Propuesta de un sistema espacialmente explícito para evaluar el peligro de incendios

Los incendios forestales suponen un factor muy destacado en la transformación ambiental de buena parte de los ecosistemas terrestres. Tienen impactos globales, afectando a la superficie forestal y a las emisiones de gases de efecto invernadero, y efectos locales, relacionados con la degradación de suelos, erosión, modificación de la dinámica de la vegetación y pérdida de recursos y de vidas humanas. La prevención de incendios resulta cada vez más crítica, para paliar los efectos negativos de los mismos. Se presentan en este trabajo las variables de entrada y el esquema de integración para estimar el peligro de ocurrencia de incendios que se desarrolló en el marco del proyecto Firemap. Se generó información de diversas fuentes, que hacen referencia a variables socio-económicas, así como al estado de los combustibles y las características del territorio, utilizando sistemas de información geográfica (SIG) e imágenes de satélite. Todas las variables se cartografiaron a una resolución espacial de un 1 km2 y se integraron en un servidor web, que estuvo operativo para su evaluación durante el verano de 2007. Se presenta la comparación entre la variación temporal de los índices generados y la ocurrencia observada en la Comunidad de Madrid, una de las regiones del estudio.Forest fires are a major factor of environmental transformation in several ecosystems. Fires have global impacts, affecting forested areas and having an important impact in greenhouse gas emissions. Additionally, fires have local impacts, associated to soil degradation, soil erosion, vegetation dynamics, and lost of lives and properties. Fire prevention is critical to reduce the negative impacts of fire. This paper presents the input variables and the integration scheme developed within the Firemap project (funded under the Spanish Ministry of Science and Technology) to map wildland fire occurrence probability. The project first generated fire risk variables related to several factors of fire ignition or propagation. They were generated from a wide variety of sources using geographic information systems and remote sensing technologies. All variables were mapped at 1 sq km spatial resolution, and were integrated into single indices. The risk system included the development of a dedicated web-mapping server to facilitate the access to the end-users. This service was tested in the summer of 2007 for semi-operational use. The paper presents the first validation results of the danger index, by comparing temporal trends of the different danger components to the fire occurrence in the Madrid region, one of the test sites

Development of a framework for fire risk assessment using remote sensing and geographic information system technologies

Forest fires play a critical role in landscape transformation, vegetation succession, soil degradation and air quality. Improvements in fire risk estimation are vital to reduce the negative impacts of fire, either by lessen burn severity or intensity through fuel management, or by aiding the natural vegetation recovery using post-fire treatments. This paper presents the methods to generate the input variables and the risk integration developed within the Firemap project (funded under the Spanish Ministry of Science and Technology) to map wildland fire risk for several regions of Spain. After defining the conceptual scheme for fire risk assessment, the paper describes the methods used to generate the risk parameters, and presents proposals for their integration into synthetic risk indices. The generation of the input variables was based on an extensive use of geographic information system and remote sensing technologies, since the project was intended to provide a spatial and temporal assessment of risk conditions. All variables were mapped at 1 km2 spatial resolution, and were integrated into a web-mapping service system. This service was active in the summer of 2007 for semi-operational testing of end-users. The paper also presents the first validation results of the danger index, by comparing temporal trends of different danger components and fire occurrence in the different study regions.The Firemap project was funded by the Spanish Ministry of Science and Education (CGL2004-060490C04-01/CLI) through the Environment and Climate programPeer reviewe

SmartFIS: utilizando los teléfonos móviles en el aprendizaje de la Física

El Objetivo General del Proyecto de Innovación “SmartFis” se centraba en facilitar el aprendizaje de los contenidos propios de las múltiples asignaturas impartidas en el Laboratorio de Física General de la Facultad de Ciencias Físicas, en varias titulaciones, mediante la utilización de nuevos recursos didácticos, desarrollando nuevas prácticas de laboratorio basadas en el uso de smartphones, nuevos métodos docentes de laboratorio, y nuevos recursos en el Campus Virtual UCM

Diseño de un test de color STCC (Square Triangle Cross Circle)

Se presenta un diseño de tests pseudoisocromático, generado por ordenador, que permite detectar y clasificar anomalías cromáticas congénitas (protán, deután y tritán). La tarea del observador consiste en la identificación de una figura, de una serie de cuatro fijas (triángulo, cuadrado, círculo y cruz), de igual área, sobre un fondo. El color de las figuras se ha elegido para favorecer la respuesta de un único tipo de conos, y se ha añadido ruido acromático de luminancia para evitar intrusiones del mecanismo acromático. Una prueba preliminar ha mostrado que el test es capaz de detectar defectos leves de visión del color.We present a new design of a computer generated pseudosichromatic test, to detect and classify subjects with congenital color vision defects (protan, deutan and tritan types). The patient's task is to identify a figure, belonging to a set of four (triangle, square, circle and cross) with equal areas, against a background. figure color has been chosen to isolate a single cone type, and achromatic random noise has been used to supress responses from the achromatic mechanism. A pilot study has shown that the test can detect mild color vision defects