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%