Enhancing post-fire forest recovery monitoring through a remote sensing perspective

Resumo

Los bosques son esenciales para el bienestar humano, ya que proporcionan una amplia gama de beneficios como la regulación del clima, la conservación de la biodiversidad, la protección de las cuencas hidrográficas y la prevención de la erosión del suelo. Aunque históricamente los bosques han sido modulados por una multitud de perturbaciones, en la actualidad se enfrentan a retos sin precedentes debido a cambios en el clima y los usos del suelo. En los bosques mediterráneos, el fuego es uno de los agentes de perturbación más comunes, dando forma a su estructura, composición y el funcionamiento. Las especies mediterráneas presentan mecanismos de adaptación para resistir y recuperarse, por lo que se consideran ecosistemas resilientes al fuego. Sin embargo, la capacidad de recuperación puede verse comprometida ante el esperado incremento de exposición a eventos de incendios más frecuentes y severos. Con todo, la estimación de la recuperación supone un reto, ya que se trata de un proceso dinámico que abarca diferentes escalas espaciales y temporales. Proporcionar información sistemática y espacio-temporalmente explícita es, por tanto, esencial para una mejor compresión de los cambios en la dinámica de la vegetación en respuesta a la acción del fuego. El objetivo general de esta tesis es contribuir a la comprensión de la recuperación forestal post-incendio en ecosistemas mediterráneos utilizando datos de teledetección de sensores activos y pasivos. El objetivo principal se aborda a través de los siguientes objetivos específicos: 1. Obtener las trayectorias de recuperación post-incendio a partir de las series temporales de Landsat. 2. Evaluar las tasas de recuperación y los factores que influyen en la recuperación del bosque. 3. Analizar los cambios estructurales del bosque a lo largo del proceso de recuperación post-incendio combinando datos LiDAR y Landsat. 4. Cuantificar los cambios en la composición de la cubierta a nivel de subpixel a partir de la desmezcla de datos Landsat. Estos objetivos se abordan a través de tres artículos que se han publicado en revistas científicas relevantes. En el artículo I abordamos los objetivos 1 y 2. A través de dos estudios de caso en pinares mediterráneos en España, caracterizamos la dinámica de recuperación espectral post-incendio en las diferentes etapas sucesivas. Identificamos diferentes categorías de trayectorias de recuperación espectral utilizando la segmentación temporal de las series temporales de Landsat (1994-2018) y la agrupación mediante K-means. Se utilizó el algoritmo LandTrendr para derivar las métricas de trayectorias a partir de los componentes de Tasseled Cap de humedad (TCW), sensible a la estructura del dosel, y el componente angular (TCA), relacionado con los gradientes de la cubierta vegetal. Las diferentes categorías de trayectorias post-incendio revelaron procesos de recuperación continua (recuperación continua, recuperación continua con cambios de pendiente, recuperación continua estabilizada) y recuperación no continua. Al tratarse de ecosistemas propensos al fuego, la vegetación colonizó rápidamente el espacio tras el incendio mostrando mayores tasas de recuperación a corto plazo, aunque ello no implica la recuperación de las condiciones del bosque previas al incendio dos décadas después del mismo. Además, se evaluó la influencia de los factores ambientales y contextuales en las tasas de recuperación. Los resultados de la modelización indicaron que las tasas de recuperación estaban fuertemente relacionadas con la severidad del incendio a corto plazo, mientras que las condiciones climáticas en relación con la sequía fueron más determinantes a largo plazo.