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Mapeo semiautomático de áreas quemadas en Chimborazo-Ecuador utilizando medias compuestas de dNBR con umbrales ajustados
- Source :
- Revista de Teledetección, Iss 62, Pp 89-99 (2023)
- Publication Year :
- 2023
- Publisher :
- Universitat Politécnica de Valencia, 2023.
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Abstract
- En este trabajo se implementó una metodología semiautomática para la delimitación de áreas quemadas en la provincia de Chimborazo en Ecuador, durante el periodo 2018-2021 utilizando la base de datos de incendios forestales suministrada por el Programa Amazonia sin fuego del Ministerio del Ambiente Agua y Transición Ecológica (MAATE). Se utilizó las colecciones de imágenes de Landsat 7 y Landsat 8 corregidas atmosféricamente y disponibles en la plataforma Google Earth Engine (GEE). Para delimitar las áreas quemadas se calculó medias compuestas de índices normalizados de áreas quemadas (NBR) en GEE y se evaluaron los umbrales de la diferencia de índices normalizados de quema (dNBR) más adecuados por encima de los cuales se delimita la quema para el herbazal de páramo. La investigación muestra: (a) el valor del umbral de dNBR, sobre imágenes de medias compuestas de Landsat 7 y Landsat 8 que mejor se ajusta para identificar áreas quemadas en la zona de estudio es de 0,15; (b) se encontraron nueve eventos con áreas iguales o mayores a 100 ha, pero sólo pudieron ser ubicados siete; (c) la mayoría de las áreas quemadas registradas en la base de datos del MAATE fueron sobrestimadas desde un 45% hasta un 91,5% en comparación con las áreas quemadas digitalizadas sobre las imágenes satelitales. Estos hallazgos proporcionan información que contribuye al fortalecimiento de estadísticas nacionales de incendios, útil para la construcción de políticas públicas de monitoreo y gestión de incendios forestales en el Ecuador.
Details
- Language :
- English, Spanish; Castilian
- ISSN :
- 11330953 and 19888740
- Issue :
- 62
- Database :
- Directory of Open Access Journals
- Journal :
- Revista de Teledetección
- Publication Type :
- Academic Journal
- Accession number :
- edsdoj.7e66d84e6c404c95b95f19be7de304f5
- Document Type :
- article
- Full Text :
- https://doi.org/10.4995/raet.2023.19428