Mapeo semiautomático de áreas quemadas en Chimborazo-Ecuador utilizando medias compuestas de dNBR con umbrales ajustados

IF 0.4 Q4 REMOTE SENSING Revista de Teledeteccion Pub Date : 2023-07-28 DOI:10.4995/raet.2023.19428
César Cisneros-Vaca, Julia Calahorrano, M. Abarca, Mery Manzano
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Abstract

En este trabajo se implementó una metodología semiautomática para la delimitación de áreasquemadas en la provincia de Chimborazo en Ecuador, durante el periodo 2018-2021 utilizando la base de datosde 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 deincendios forestales en el Ecuador.
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使用dNBR复合介质对厄瓜多尔钦博拉索的烧伤区域进行半自动测绘,并调整阈值
在这项工作中,使用环境、水和生态过渡部(MAATE)亚马逊无火计划提供的森林火灾数据库,实施了一种半自动方法来划定厄瓜多尔钦博拉索省2018-2021年期间的火灾区域。利用谷歌地球引擎(GEE)平台提供的经大气校正的Landsat 7和Landsat 8图像集。为了确定燃烧面积,我们计算了温室中燃烧面积归一化指数(NBR)的复合平均值,并评估了最合适的归一化指数差异阈值(dNBR),高于该阈值可以确定paramo草的燃烧面积。研究表明:(a) Landsat 7和Landsat 8复合介质图像的dNBR阈值最适合识别研究区域的烧伤区域为0.15;(b)发现面积等于或大于100公顷的9个事件,但只能确定7个事件;(c)与卫星图像上数字化的烧伤面积相比,MAATE数据库中记录的大部分烧伤面积被高估了45%至91.5%。这些发现提供了有助于加强国家火灾统计的信息,有助于制定监测和管理厄瓜多尔森林火灾的公共政策。
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Revista de Teledeteccion REMOTE SENSING-
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