Tarea 7.2 Mapificación de combustibles en zonas piloto
Esta tarea consiste en la construcción de mapas de combustibles en el área piloto del
Parque Natural de las Fragas del Eume. Para su desarrollo se han empleado
imágenes Sentinel e información LiDAR de alta resolución proporcionado por el IET
(Xunta de Galicia), cubriendo áreas de pinar y matorral, en combinación con trabajos
de campo en una red de parcelas en las que se determinaron parámetros estructurales
implicados en el inicio y desarrollo de fuego de copas, y de combustibles del
sotobosque.
El número total de parcelas de pinares inventariadas en campo fue de 62. Eran
parcelas de radio 15-30 m, en función de la densidad (Figura 1). En ellas se midió el
diámetro normal, altura y altura de inicio de copa verde y seca de cada uno de los
individuos. Aparte, se midió la altura y cobertura del matorral presente en dos
transectos perpendiculares de longitud igual al diámetro de la parcela. Las
coordenadas del centro de cada una de las parcelas fueron obtenidas mediante la
utilización de un GPS.
Figura 1. Medición de una de las parcelas en el Parque Natural de las Fragas del Eume.
A partir de la información obtenida en campo, y de la obtención de estadísticos del
vuelo LiDAR (tras un proceso de pre-procesado previo) y de diferentes índices de
vegetación obtenidos a partir de los valores de reflectancia de las diferentes bandas
aportadas por el Sentinel (EVI, MSI, NDVI, SR, NRVI, SAVI – ver ANEXO) – Figura 2,
se obtuvieron ecuaciones que relacionaban variables de combustible (arbolado y
matorral) a nivel de parcela, con estos parámetros.
Figura 2. Retornos LiDAR de una de las parcelas de medición (arriba) e imagen de Sentinel de
parte del área de estudio.
Las variables explicativas para cada uno de los parámetros en el caso del arbolado
fueron (ver Anexo de descripción de estadísticos):
- Densidad (pies/ha): Banda 11 (Sentinel), El_variance, ElMADmedian. R2 = 0.52
RMSE = 239.
- Carga disponible del dosel (CFL, kg/m2): El_stddev, IntP70, Return3, Banda 08
(Sentinel). R2 = 0.70 RMSE = 0.75.
- Densidad de copa aparente (CBD, kg/m3): Return4, Total_return_count. ElP25,
El_kurtosis, IntP99, SR (Sentinel), EVI (Sentinel). R2 = 0.90 RMSE = 0.11.
- Altura de inicio de copa seca (m): El_variance, Banda 02 (Sentinel), Return4,
ElMADmedian, Int_skewness, ElP01. R2 = 0.82 RMSE = 1.3.
- Altura de inicio de copa verde (m): El_stddev, ElevP30, Int_mean. R2 = 0.83
RMSE = 1.8.
- Altura total (m): El_stddev, IntP10, ElP90, ElMADmedian,
All_returns_above_mean. R2 = 0.85 RMSE = 2.2.
Las variables explicativas para cada uno de los parámetros en el caso del matorral
fueron (ver Anexo de descripción de estadísticos):
- Altura maxima (cm): ElIQ, ElP80, Percentage_first_returns_above_mode. R2 =
0.73 RMSE = 49.
- Altura promedio (cm). ElP50, Percentage_first_returns_above_mode, ElP25,
ElP05, Banda 02 (Sentinel). R2 = 0.76 RMSE = 11
- Altura ponderada (cm). ElP40, IntP01, SR (Sentinel), ElP25, ElP10. R2 = 0.84
RMSE = 12.
- Cobertura (%). Percentage_all_returns_above_0.10, MSI (Sentinel),
100*(All_returns_above_0.1)/(total_first_returns). R2 = 0.85 RMSE = 11.
Para la determinación de las áreas de pinar y matorral para la extrapolación espacial
de estas ecuaciones se realizó una clasificación de vegetación a partir de una imagen
Sentinel del área de estudio. La clasificación se realizó mediante el empleo de 2600
puntos sobre el terreno para los que se determinó el tipo de vegetación (pasto,
matorral, pino, eucalipto, frondosas, agua y urbano). Se efectuó un árbol de decisión
utilizando estos puntos y sus valores correspondientes para las 9 bandas de Sentinel
con una resolución de 20 m. El resultado de la clasificación fue el siguiente (Tabla 1):
Tabla 1. Resultado de la clasificación de tipos de vegetación obtenida a partir de Sentinel.
La distribución espacial de los diferentes tipos de vegetación se presenta en la
siguiente Figura 3.
Clasificación
Observados Predichos
agua eucalipto frondosas matorral pastos pinar urbano Percent Correct
agua 120 0 0 0 0 3 1 96,8%
eucalipto 1 267 8 17 0 14 0 87,0%
frondosas 1 6 438 1 8 15 0 93,4%
matorral 0 3 15 392 62 49 6 74,4%
pastos 1 1 31 4 424 1 18 88,3%
pinar 0 13 20 21 0 409 0 88,3%
urbano 0 0 0 31 17 0 179 78,9%
Overall Perc 4,7% 11,2% 19,7% 17,9% 19,7% 18,9% 7,9% 85,8%
Growing Method: CHAID
Figura 3. Distribución espacial de los diferentes tipos de vegetación de parte del área de
estudio.
Las ecuaciones de arbolado se extrapolaron a las áreas de pinar del área de estudio
(Figuras 4 y 5).
Figura 4. Distribución espacial de densidad de copa aparente del arbolado en parte del área de
estudio.
Figura 5. Distribución espacial de la altura total del arbolado en parte del área de estudio.
Estas ecuaciones se extrapolaron espacialmente a las áreas de pinar del área de
estudio, así como a las de matorral, ya que en muchos casos las parcelas de pinar
presentaban poca cobertura (Figura 6), y las ecuaciones obtenidas podrían emplearse
para áreas con ausencia de arbolado (Figuras 7 a 9).
Figura 6. Fotografía de una de las parcelas de las Fragas del Eume con poca cobertura de
arbolado.
Figura 7. Distribución espacial de la altura del matorral en áreas sin arbolado en parte del área
de estudio.
Figura 8. Distribución espacial de la altura del matorral bajo pinar en parte del área de estudio.
Figura 9. Distribución espacial de la cobertura del matorral en parte del área de estudio.
Adicionalmente, a partir de los resultados obtenidos, se ha efectuado una clasificación
del área de estudio basada en los modelos de Prometheus (Figura 10) en aquellas
áreas de pastos, matorral y pinar (Figura 11).
Figura 10. Esquema del sistema de clasificación Prometheus.
Figura 11. Distribución espacial de modelos de combustibles según el sistema de clasificación
Prometheus en parte del área de estudio.
ANEXO
Índices de vegetación
NDVI Normalized Difference Vegetation Index = (Infrarrojo cercano – Rojo) / (Infrarrojo
cercano + Rojo)
SR Simple Ratio = Infrarrojo cercano / Rojo
SAVI Soil-adjusted vegetation index = (1 + 0,5) x (Infrarrojo cercano – Rojo) / (Rojo +
Infrarrojo cercano + 0,5)
NRVI Normalized Ratio Vegetation Index = (Rojo / Infrarrojo cercano) – 1) / (Rojo /
Infrarrojo cercano) + 1)
EVI Enhanced Vegetation Index = 2,5 x (Infrarrojo cercano – Rojo) / (Infrarrojo cercano +
6 x Rojo + 7,5 x blue + 1)
MSI Moisture Stress Index = Infrarrojo medio / Infrarrojo cercano
Estadísticos LiDAR
El_min: Elevación mínima
El_max: Elevación máxima
El_mode: Moda de la elevación
El_std: Desviación estándar de la elevación
ElCV: Coeficiente de variación de la elevación
El_skewness: Tercer momento central de la elevación (medida de asimetría)
El_kurtosis: Cuarto momento central de la elevación (medida de curtosis)
ElL3: Ratio de momentos L de la elevación
ElL4: Ratio de momentos L de la elevación
ElLkurtosis: Ratio de momentos de la medida de curtosis
ElP01: Valor del percentil de elevación del 1%
ElP10: Valor del percentil de elevación del 10%
ElP30: Valor del percentil de elevación del 30%
ElP40: Valor del percentil de elevación del 40%
ElP60: Valor del percentil de elevación del 60%
ElP75: Valor del percentil de elevación del 75%
ElP90: Valor del percentil de elevación del 90%
ElP95: Valor del percentil de elevación del 95%
ElP99: Valor del percentil de elevación del 99%
Ret2: Número de segundos retornos
Ret3: Número de terceros retornos
Ret4: Número de cuartos retornos
Perc 1st Ret above X: Porcentaje de primeros retornos por encima de la altura
especificada.
Perc 1st Ret above mode: Porcentaje de primeros retornos por encima de la moda de
la elevación
Perc Ret above X: 100 * ratio de todos los retornos por encima de la altura
especificada (X m) respecto al número total de primeros retornos
Perc Ret above mode: ratio de todos los retornos por encima de la moda de elevación
respecto al número total de primeros retornos
1st Ret above X: Número de primeros retornos por encima de la altura especificada (X
m)
Ret above X: Número de retornos total por encima de la altura especificada (X m)
Ret above mean: Número de retornos total por encima de la elevación media
ElMADmode: Mediana de las desviaciones absolutas respecto de la moda
canopy relief: Ratio del relieve del dosel: ((media – mínimo) / (máximo – mínimo))
ElCURTmeanCUBE: Media cúbica
Intmode: Moda de la intensidad
IntL3: Ratio de momentos L de la intensidad
IntL4: Ratio de momentos L de la intensidad
IntLskewness: Ratio de momentos L de la asimetría de la intensidad
Intp01: Valor del percentil de intensidad del 1%
Intp20: Valor del percentil de intensidad del 20%
Intp40: Valor del percentil de intensidad del 40%
Intp75: Valor del percentil de intensidad del 75%
Intp95: Valor del percentil de intensidad del 95%
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