Os presento un trabajo muy interesante que hice sobre el cálculo de áreas quemadas utilizando satélites.
CARTOGRAFÍA DE ÁREAS QUEMADAS
J.V. Díaz Martínez. [email protected] Master Oficial en Teledetección – Facultad de Física, Universitat de València. C/ Dr. Moliner, 50. 46100 Burjassot (Valencia)
Resumen_Mediante el análisis de las reflectividades en distintas zonas del espectro electromagnético podemos detectar cambios en la superficie terrestre, por ejemplo se pueden detectar zonas quemadas de forma precisa. Utilizando diversos índices como puede ser el NDVI, y mediante la sustracción de las imágenes posteriores y anteriores a un determinado incendio, se puede localizar y realizar la cartografía de la zona quemada. Otros índices como el NBR nos dan una visión más directa del área quemada sin necesidad de restar imágenes, como comprobaremos en este estudio.
Palabras clave: Cartografía área quemada, índices espectrales, NBR, NDVI.
INTRODUCCIÓN
Los incendios forestales son unos de los fenómenos más negativos contra el medioambiente para los países mediterráneos Europeos. Veranos muy caluros y secos son propicios a la aparición de numerosos incendios con la consiguiente pérdida de masa forestal y el evidente peligro para la seguridad de las personas. Son además una fuente muy importante de emisión de dióxido de carbono a la atmosfera contribuyendo al efecto invernadero (F.González-Alonso et al, 2007). La Teledetección es una herramienta muy potente que contribuye a la toma de decisiones para abordar los incendios de manera efectiva. La cartografía del número, localización y área afectada resulta muy útil para disponer de suficientes datos para conocer la distribución espacial de este fenómeno tan agresivo para el ecosistema (Martín Isabel et al. 2007)
En el mes de agosto del año 2003 hubo en Europa una ola de calor de consecuencias terribles para la población y el ecosistema, miles de personas fueron afectadas por este calor tan intenso y multitud de incendios sacudieron el sur de Europa. En España el calor estancado en la península contribuyó a la proliferación de los incendios y miles de hectáreas fueron arrasadas por el fuego. Temperaturas del orden de los 45ºC en Extremadura y Andalucía provocaron numerosos focos de incendios (“El País” 4 de Agosto 2003), varios de ellos son estudiados en este trabajo.
Para el cartografiado de incendios hay diversas metodologías, todas se basan en la identificación de incendios y posterior delimitación del área quemada. Entre las muchas metodologías podemos hablar de:
a) Uso de índice BAIM (Burned Area Index) e información tipo “hotspot” (F.Gonzalez et al. 2007). b) Determinación de umbrales en la banda del infrarrojo cercano y anomalías térmicas (M. Huesca et al. 2008). c) Estimaciones visuales de variación de índices espectrales de la cubierta terrestre, de forma global o regional. d) Análisis de separabilidad entre áreas quemadas y no quemadas, a partir del estudio de la separabilidad espectral (S. Opazo et al. 2007). e) Métodos multitemporales de detección de cambios. En este estudio se utilizaran índices espectrales para la determinación del área quemada.
Los índices espectrales son buenos indicadores del efecto de los incendios en el ecosistema y buenos discriminantes del área quemada, en este trabajo se han analizado dos índices:
- 1.- NDVI (Índice de Vegetación de Diferencias Normalizadas) que ya viene implementado en el producto MODIS que hemos utilizado. Y que se define como:
Donde irc es la reflectividad en la banda del infrarrojo cercano y swir la reflectividad en la banda del infrarrojo de onda corta.
- 2.- NBR (Normalized Burnt Ratio) que se trata de un cociente normalizado tipo NDVI, pero con información del infrarrojo cercano y del infrarrojo de onda corta.
METODOLOGÍA
a) Zona de estudio y datos utilizados.
Para este estudio se utilizaron imágenes del sensor MODIS/TERRA adquiridas gratuitamente desde la página Reverb/echo/Nasa, concretamente se utilizó el producto MOD13Q1, que posee una resolución espacial de 250m y una resolución temporal de 16 días. Este producto incluye las medidas de los índices NDVI y EVI, además de cuatro bandas de reflectividades (azul, rojo, NIR y MIR). También para el proceso de los datos se consideró la banda de calidad VI Quality implementada en el producto.
Se descargaron imágenes del sur de España, concretamente de la franja de Badajoz hasta Ciudad Real, para los meses de Marzo hasta Octubre de 2003.
También hemos dispuesto del mapa CORINE land cover para observar y estudiar qué tipo de coberturas fueron afectadas por los incendios. Se dispone también de información in situ de incendios, que incluye la localización aproximada en coordenadas UTM así como el tamaño en hectáreas de la zona afectada.
b) Procesado de imágenes.
A partir del programa de procesado de imágenes ENVI se obtuvo el índice NBR. Con la información sobre pixeles erróneos obtenida en la banda de calidad (VI Quality) se construyó una máscara que aplicamos a todas las imágenes, previamente reducidas a la zona de estudio para simplificar el tiempo de cálculo del programa ENVI.
Finalmente se reproyectaron las imágenes, ya que se proporcionan en proyección sinusoidal. Se consideró la proyección UTM, Datum “European 1950” y la zona 30N o 29N según el incendio a estudiar. Para el estudio de los índices espectrales se consideraron incendios de área quemada mayor de 500Ha concretamente dos de Badajoz:
Fecha x y Zona Área quemada
01/08/2003 699373 4233699 29N 1483.00
03/08/2003 288431 4284415 30N 745.75
El primer incendio se produjo en la Sierra Buitrera (Badajoz), que denominaremos en el resto del trabajo (I1), el segundo incendio cerca de la localidad de La Bazana (Badajoz) a este incendio lo denominaremos (I2).
Podemos ver a continuación la localización de los incendios en la imagen, para ello usamos la herramienta SPEAR, implementada en la pestaña “Tools” de la imagen abierta con ENVI, que nos localiza en Google Earth nuestra zona de estudio.
Fig 2: localización de la zona geográfica del segundo incendio desde la función SPEAR de Envi
c) Cartografía de los incendios.
1.1 Cartografía mediante diferencias de NDVI.
Existen muchos métodos para estimar el área afectada por un incendio, siendo los más habituales los que se basan en la comparación por sustracción de la imagen posterior y anterior a un incendio.
Este método de resta de imágenes se aplicó a partir de las imágenes de NDVI anterior y posterior a la fecha del incendio. En la imagen diferencia se muestra un descenso brusco de NDVI (debido a la desaparición de vegetación) y una variación del contraste de las imágenes, por tanto se pueden discriminar zonas que hayan experimentado cambios bruscos de otras zonas sin cambios aparentes. Las zonas más estables presentarán valores cercanos a cero, mientras que las que han experimentado cambios muestran valores positivos o incluso negativos, dependiendo de la zona de estudio y de la época de adquisición de las imágenes (Quintano, et al-2003).
La dificultad reside en establecer bien los umbrales de detección para discriminar bien el incendio. Para ello en este trabajo se localizó el incendio a través de las coordenadas UTM, y se observó la región circundante a estos puntos buscando zonas donde la diferencia de NDVI fuera positiva. Una vez encontrada la zona de incendio se realizó una reducción de la imagen hasta quedarnos con una ventana de 70×70 píxeles, ventana suficiente para centrarse plenamente en la zona de incendio, y calcular sus estadísticas.
Sobre esta imagen reducida se buscó el umbral de detección del incendio, aplicando la expresión desarrollada por Quintano et al, (2000) para diferenciar pixeles quemados de no quemados en la cual un píxel se considera quemado sí:
NDVIa – NDVIp > ma-p +2 sa-p
Donde ma-p representa el valor medio y sa-p la desviación típica, de la imagen diferencia de NDVI anterior y posterior al incendio.
Se aplicó esta metodología para los dos incendios considerados anteriormente, concretamente para los productos MODIS de fechas julianas 209 (fecha anterior al incendio) y 225 (fecha posterior al incendio).
Se comenzó el estudio con el incendio (I1) localizado en la Sierra Buitrera (Badajoz).
Fig 3. Imagen en falso color de resta de NDVI con el incendio (I1) localizado en el centro de la imagen, se puede observar con un color blanquecino.
Se recortó la imagen y nos quedamos con la zona más pequeña alrededor de la zona del incendio (ventana 70×70 pixeles). Sobre esta imagen se calcularon sus estadísticas y el histograma obtenido.
Fig4. Histograma obtenido para el incendio (I1)
Se obtuvieron las siguientes estadísticas que se utilizaron para el cálculo del umbral de píxel quemado:
ma-p =- 0.00995
sa-p = 0.033967
Max value: 0.357,
Obteniendo un umbral de: NDVIa – NDVIp > 0.058,
Un píxel que supere este valor lo podemos considerar píxel quemado.
Además, se pueden obtener una serie de niveles de severidad del incendio (I1) dependiendo del valor de la diferencia del índice NDVI:
Fig 5. Incendio (I1) con diversos colores según la severidad, imagen obtenida desde la herramienta Density slice de Envi
Los niveles de severidad se definieron a partir de la diferencia de NDVI de la siguiente forma:
-Poco afectado: 0.055-0.087
-Bajo: 0.087-0.155
-Medio: 0.155-0.289
-Alto: 0.289-0.357
Para el Incendio (I2) realizamos el mismo proceso que para el anterior incendio.
Obteniendo las siguientes estadísticas de la imagen reducida:
ma-p =- 0.00749
sa-p = 0.041396
Max value: 0.2852, obteniendo un umbral de:
NDVIa – NDVIp > 0.0753, Un píxel que supere el valor de 0.0753 lo podemos considerar píxel quemado.
Considerando los umbrales que se muestran a continuación obtenemos la cartografía del incendio (I2):
Los niveles de severidad se definieron a partir de la diferencia de NDVI de la siguiente forma:
-Bajo: 0.075-0.14
-Medio: 0.14-0.21
-Alto: 0.21-0.28
Este método de diferencia de NDVI es válido para el cartografiado de incendios, aunque puede haber confusión para valores muy bajos de NDVI con otros tipos de vegetación.
1.2 Cartografía de incendios mediante el índice NBR.
Este índice es comúnmente aplicado para la determinación de la severidad del área quemada, los niveles de severidad se obtienen a partir del histograma de la imagen de cambios, que se considera como la imagen posterior al incendio. Este índice muestra valores bajos en zonas quemadas y dibuja muy bien el contorno de la zona afectada por el incendio.
Con las imágenes procesadas se calculó el índice NBR aplicando la expresión (2) y se obtuvo el índice para el producto MODIS de fecha juliana 225, posterior al incendio.
Se realizó un recorte de la imagen correspondiente al incendio hasta obtener una imagen de 70×70 píxeles (figura 8). En la imagen 8 se observa definido el incendio, con valores muy bajos de NBR según la severidad del incendio.
Observando el histograma de la imagen se puede obtener un umbral para el incendio:
Los niveles de severidad se definieron de la siguiente forma:
Baja: 0.107 a 0.223
Media: 0.223 a 0.339
Alta: 0.339 a 0.458
Para el incendio (I2) se realiza el mismo procedimiento obteniendo los resultados de las figuras 10 y 11.
A partir del histograma de la imagen se puede obtener un umbral para el incendio:
Los niveles de severidad se definieron de la siguiente forma:
Baja: 0.11 a 0.126
Media: 0.126 a 0.242
Alta: 0.242 a 0.357
Con estos umbrales tenemos ya cartografiado este incendio, observándose que discrimina mucho mejor la zona quemada que la diferencia de NDVI.
CONCLUSIONES
El índice NDVI se ha utilizado mucho para la cartografía de áreas quemadas, especialmente en el análisis multitemporal, pero como se ha demostrado en este artículo su capacidad discriminatoria del área quemada es baja en comparación con otros índices, en particular en comparación con el índice NBR.
Aparece menos área quemada y puede dar lugar a errores en píxeles que hayan evolucionado disminuyendo su NDVI pudiendo ser confundido estos píxeles con baja severidad de zona quemada. Sin embargo las zonas altamente severas sí las discrimina bien. El índice NBR discrimina muy bien las áreas quemadas y es más recomendable para el cartografiado de estas.
El cartografiado de incendios es sencillo de realizar debido a que el procesado de imágenes es relativamente rápido, funciona muy bien a pequeña escala y no precisa de datos de campo.
BIBLIOGRAFÍA
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