Selección de Zonas Globales de Validación para productos globales de Área Quemada

  1. Corti González, Dante
  2. Padilla Parellada, Marc
  3. Martín, M.
  4. Hantson, S.
  5. Chuvieco Salinero, Emilio
Llibre:
Tecnologías de la información geográfica en el contexto del cambio global: XV Congreso Nacional de Tecnologías de Información Geográfica. Madrid CCHS-CSIC 19 al 21 de septiembre de 2012
  1. Martínez Vega, Javier (ed. lit.)
  2. Martín Isabel, M. Pilar (ed. lit.)

Editorial: Instituto de Economía, Geografía y Demografía

ISBN: 978-84-695-4759-5

Any de publicació: 2012

Pàgines: 19-28

Congrés: Congreso Nacional de Tecnologías de Información Geográfica (15. 2012. null)

Tipus: Aportació congrés

Resum

La quema de biomasa cada vez cobra mayor importancia en los modelos predictivos de cambio climático al ser una de las principales fuentes de emisiones de gases de efecto invernadero y aerosoles artificiales a la atmósfera, equivalente al 20% de las emisiones anuales. Con la información obtenida por teledetección se han generado diversos productos de área quemada global como son el L3JRC, GBA2000, GLOBSCAR, GLOBCARBON, MCD45A1, M CD64A1, con diferencias en la detección y estimación de la superficie de área quemada. El objetivo de esta inve stigación fue generar áreas globales de validación, que permitan, posteriormente, la óptima comparación y validación espacial de los productos de área que- mada actuales y futuros a nivel de biomas terrestres, generando una fuente de información escasa o nula para algunas zonas del planeta. La generación de las ár eas globales de validación se realizó a través de una reclasificación de los14 biomas existentes en 7 grupos, en los cuales se distribuyeron 100 zonas de validación en función del total de superficie quemada durante el 2008. El bioma con mayor representativi- dad es la sabana tropical con 49 puntos y el menor fue el Bosque Mediterráneo con 7 puntos. En cada una de estas zonas, la cobertura vectorial de área quemada se desarrolló con el programa ABAMS a través del análisis multitemporal de imágenes Landsat TM y ETM+.