RT Journal Article
T1 Validación de los índices de teledetección dNBR y RdNBR para determinar la severidad del fuego en el incendio forestal de Oia-O Rosal (Pontevedra) en 2013
T2 Validation of the remote sensing indices dNBR and RdNBR to assess fire severity in the Oia-O Rosal (Pontevedra) wildfire in 2013
A1 Arellano Pérez, Stéfano
A1 Vega, José Antonio
A1 Rodríguez y Silva, F.
A1 Fernández, C.
A1 Vega Nieva, Daniel José
A1 Álvarez González, Juan Gabriel
A1 Ruiz González, Ana Daría
K1 Severidad del fuego
K1 Índices espectrales
K1 dNBR
K1 RdNBR
K1 Landsat 8
K1 Incendios forestales
K1 Galicia 2013
K1 CBI
K1 Fire severity
K1 Spectral indexes
K1 Forest fires
AB Evaluar y cartografiar la severidad del fuego después de incendios forestales se ha convertido en una tarea esencial para abordar la rehabilitación urgente de áreas quemadas y mejorar la planificación de la gestión postincendio. Aunque en Galicia se produce el mayor número de incendios forestales en España, la información sobre la estimación de la severidad del fuego mediante índices de teledetección es escasa. En este estudio se comparan, por primera vez en esta región, las capacidades de dNBR (differenced Normalized Burn Ratio) y RdNBR (Relative difference Normalized Burn Ratio), obtenidos de imágenes Landsat 8, para el testado de dichos índices con mediciones de severidad del fuego en campo, siguiendo el protocolo de CBI (Composite Burn Index), en el incendio de Oia-O Rosal (Pontevedra) ocurrido en 2013. Los modelos desarrollados para estimar dNBR y RdNBR en función del CBI fueron similares, con un porcentaje de variabilidad explicada de un 69% y 73%, respectivamente. Estos modelos permitieron obtener unos nuevos intervalos de las clases de severidad de dNBR y RdNBR para el área incendiada. Aunque los dos índices tuvieron valores de precisión conjunta relativamente altos y semejantes (75% y 83%, respectivamente) para clasificar las áreas afectadas por diferentes niveles de severidad, RdNBR mostró una ligera ventaja sobre dNBR. Además, el mapa de severidad basado en dNBR presentó menos superficie quemada con alta severidad, en comparación con RdNBR, y lo contrario para moderada severidad. Con esta información se dispone de una primera herramienta para abordar la evaluación de las pautas espaciales de severidad en incendios de Galicia, aunque será necesario contar con nuevos datos antes de disponer de una herramienta operativa.
AB Fire severity evaluation and mapping following wildfire is an essential task for post-fire rehabilitation activities and forest management planning. For that purpose, some spectral indexes are used to quantify the changes caused by fire, being Landsat satellite one of the most frequently used. Even though Galicia is the Spanish region with the highest number of fires in the country, the information on fire severity estimation through satellite imagery is scarce. In the present study, the capacity of dNBR (differenced Normalized Burn Ratio) and RdNBR (Relative difference Normalized Burn Ratio), through Landsat 8 imagery processing, are compared for the first time in Galicia to test both indexes with field data following the methodology from CBI (Composite Burn Index) in Oia-O Rosal (Pontevedra) wildfire occurred in the summer of 2013. The results indicate that the models for dNBR and RdNBR estimation according to CBI were similar, explaining a 69 and 73% of variability, respectively. These models allow to obtain a new fire severity thresholds for dNBR and RdNBR for the burned area. Although, both indexes showed a similar and quite high overall accuracy in the classification of the different fire severity classes (75% y 83% for dNBR and RdNBR, respectively), RdNBR was slightly more accurate than dNBR. Additionally, the dNBR-based fire severity map significantly underestimated the high fire severity area, compared with RdNBR. Those preliminary results can be useful to evaluate fire severity spatialdistribution, in wildfires in Galicia although new data will be necessary before an operational tool to be available.
PB Universitat Politècnica de València
SN 1133-0953
YR 2017
FD 2017
LK http://hdl.handle.net/10347/22585
UL http://hdl.handle.net/10347/22585
LA spa
NO Arellano, S., Vega, J., Rodríguez y Silva, F., Fernández, C., Vega-Nieva, D., Álvarez-González, J., y Ruiz-González, A. (2017). Validación de los índices de teledetección dNBR y RdNBR para determinar la severidad del fuego en el incendio forestal de Oia-O Rosal (Pontevedra) en 2013. Revista de Teledetección, 0(49), 49-61. doi:https://doi.org/10.4995/raet.2017.7137
NO Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el proyecto INIA-RTA 2011- 00065 -C02-00: “Rehabilitación y restauración post-incendio: Efectos en el tiempo sobre la recuperación de la vegetación afectada, su inflamabilidad y en la calidad del suelo” y el proyecto GEPRIF. INIA-RTA2014-00011-C06-00: “Reducción de la Severidad del Fuego Mediante Nuevas Herramientas y Tecnologías para la Gestión Integrada de la Protección contra los Incendios Forestales”, ambos con financiación del Ministerio de Economía y Competitividad y cofinanciados por FEDER
DS Minerva
RD 29 abr 2026