Application of remote sensing and geographical information systems for wildfire danger assessment

Laburpena

Los incendios forestales juegan un papel importante en los ecosistemas mediterráneos. Por lo tanto, es necesario tener un juego de herramientas capaces de predecir o determinar dónde y cuándo es más probable que ocurra un incendio, además de evaluar los efectos de los mismos. Debido a que los incendios forestales pueden ocurrir en prácticamente cualquier lugar donde haya vegetación, tales herramientas requieren la evaluación del peligro de incendio forestal para vastas superficies con una frecuencia temporal adecuada. En esta tesis se propone la generación de un índice de peligro de incendio forestal por medio de la teledetección y los Sistemas de Información Geográfica (SIG), la primera como fuente de datos y la segunda como herramienta de análisis de datos espaciales con alto grado de complejidad. La generación de dicho índice sintético estará basada en una integración de modo jerárquico a partir de distintas variables de entrada. Además de desarrollar tal índice sintético, en esta tesis también se presentan metodologías para generar algunas de las variables de entrada: la ocurrencia de incendios causados por rayo y el contenido de humedad de los combustibles vivos y muertos. Para cada uno de estos factores, se han aplicado distintas metodologías. Se han utilizado técnicas de regresión logística, junto con análisis SIG, para la elaboración de un modelo de probabilidad de ocurrencia de incendios causados por rayo (Capítulo I). Por otro lado, la estimación del contenido de humedad fue realizada a través de técnicas de teledetección. Ya que el contenido de humedad de los combustibles muertos está muy relacionado con factores meteorológicos, se han utilizado las imágenes del sensor Spinning Enhanced Visible Infrared Imager, a bordo de la segunda generación de satélites Meteosat, (MSG-SEVIRI) para estimar la temperatura del aire y la humedad relativa cada 15 minutos (Capítulos II y III). El contenido de humedad de la vegetación viva fue estimado con datos del sensor MODIS dentro de un modelo de series temporales (Capítulo IV). Finalmente, en el Capítulo V, se muestra la estructura del índice de peligro de incendios, describiendo los métodos de integración propuestos mediante SIG.