Application of Geographic Information Technologies to estimate areas
affected by forest fires
Esteban David Toaza Patiño. [1]=
,
Julia Desiree VelasteguÃ<=
/span>
Cáceres. [2]=
,
VÃctor Manuel Espinoza. [3] &
Hernán Chamorro Sevilla. [4]
Recibido: 05-04-2021 / Revisado: 13-04-2021 /Aceptado: 06-05-2021/
Publicado: 05-06-2021
Introduction. At present, remote sensing =
is a
tool that allows obtaining geospatial information of the areas affected by
forest fires through systematic observation. Objective. Apply Geogra=
phic
Information Technologies to estimate burned areas from a multitemporal pers=
pective
in the province of Chimborazo. Methodology. To determine the occurre=
nce
of forest fires, the MODIS product for burned areas called MCD64A1 was used,
which determines areas greater than or equal to 25 hectares and the date of
occurrence. The delimitation of the affected area and the severity of the f=
ires
was carried out using the spectral indices NBR and NDVI (pre and post fire),
calculated with the images previously used to validate the affected area. T=
he
pre and post processing was carried out using the QGIS 3.4 program. Resu=
lts.
10 fires that occurred in Chimborazo between the years 2015 to 2018 were
determined, with a total affected area of ​​2,760.59 hectares, the cove=
rage
affected by these was also determined, the moorland being the one that had =
the
most affected area. Conclusion. The present investigation demonstrat=
ed
that the application of geospatial technologies is an effective and practic=
al
resource for the management of surfaces affected by forest fires and that t=
he
inputs used are freely available for download.
Keywords: Geographic Information Technologies, fore=
st fires,
burned areas, satellite images
Resumen.
Introducción. En la
actualidad la teledetección es una herramienta que permite obtener informa=
ción
geoespacial de las áreas afectadas por incendios forestales mediante
observación sistemática. Objetivo. Aplicar de TecnologÃa=
s de
la Información Geográfica para la estimación de áreas quemadas desde una
perspectiva multitemporal en la provincia de Chimborazo. MetodologÃa. Para
determinar la ocurrencia de incendios forestales se utilizó el producto pa=
ra
áreas quemadas de MODIS denominado MCD64A1, que determina áreas quemadas
mayores o iguales a 25 hectáreas y su fecha de ocurrencia. La delimitació=
n del
área afectada y la severidad de los incendios se realizó mediante los Ãn=
dices
espectrales NBR y NDVI (pre y post incendio), calculados con las imágenes
utilizadas previamente para la validación área de afectación. El pre y p=
ost
procesamiento se realizó mediante el programa QGIS 3.4. Resultados.=
Se
determinaron 10 incendios ocurridos en Chimborazo entre los años 2015 al 2=
018,
con un área total de afectación de 2760,59 hectáreas, también se determ=
inó las
coberturas afectadas por estos eventos siendo el páramo la que más área =
de
afectación tuvo. Conclusión. La presente investigación demostró =
que la
aplicación de tecnologÃas geoespaciales son un recurso efectivo y prácti=
co para
la gestión de superficies afectadas por incendios forestales ya que los in=
sumos
utilizados son de descarga libre y gratuita.
Palabr=
as
claves:
TecnologÃas de Información Geográfica, incen=
dios
forestales, áreas quemadas, imágenes satelitales
<=
span
lang=3DES-EC style=3D'mso-fareast-language:EN-US;mso-bidi-language:SI-LK'>I=
ntroducción.
A nivel mundial los incendios forestales son considerados una catástrofe natural de primera magnitud. Lo= s incendios forestales a nivel mundial ocasionan grandes problemas en varios aspectos c= omo el económico, ambiental y social (Justino et al., 2011). Las quemas de bio= masa producto de incendios forestales y agrÃcolas son la segunda mayor fuente de emisiones de gases de efecto invernadero a la atmósfera, porque durante la combustión de la vegetación se liberan gases como dióxido de carbono o m= etano, óxidos de nitrógeno y aerosoles, todos estos son serios contaminantes atmosféricos (Corti, 2014). Los incendios forestales representan un elemento medioambiental de carácter gl= obal; que influye en la vegetación, biodiversidad, reservas de carbono y cambio = en el uso del suelo. El fuego es un agente de cambio preponderante afectando la estructura del ecosistema, el ciclo del carbono y de los nutrientes (Boschetti et al., 2015). El fuego es un actor natural= de cambios sobre los ecosistemas naturales y colabora en el mantenimiento y evolución de los ecosistemas. El hombre al modificar el espacio ha alterad= o el ciclo natural de incendios e incluso algunos siniestros adquieren dimension= es dramáticas al afectar económicamente su patrimonio. Por eso es imperativo contar con información precisa de cada siniestro (Mic= halijos & Uboldi, 2014).
En el Ecuador toda la informac= ión respecto a incendios forestales se encuentra dispersa e incluso no se cuenta con estadÃsticas oficiales de algunos años, sobre localización geográfi= ca de áreas de afectadas por incendios forestales, número de eventos ocurridos, intensidad de estos, en el paÃs se requiere de información in-situ de las áreas que presentan quemas causadas por incendios (Ministerio del Ambiente del Ecuador, 2016). La información que se genera es en base a tom= a de datos geoespaciales a través de un GPS y a su vez por la apreciación visu= al del área afectada por los incendios forestales.
En la Región Interandina de n= uestro paÃs hay lugares donde los incendios forestales son reincidentes y muy poc= os se producen naturalmente. Al contrario, la gran mayorÃa de eventos tienen un origen antrópico como; fogatas que salen de control, quema de pajonales pa= ra la agricultura y ganaderÃa, o incendios forestales provocados intencionalment= e. La mayor incidencia de incendios forestales, se produce en la región Sierra, especialmente en épocas de verano, donde las condiciones climáticas son favorables para que los incendios se produzcan y desarrollen, los meses de mayor riesgo son agosto y en especial el mes de septiembre. Agosto y septie= mbre se caracterizan por altas temperaturas del aire, escasez de precipitaciones= y fuertes vientos (Bustos, A., et al., 2019).Â
Según la SecretarÃa Nacional= de Riesgos (2018), en 929 eventos registrados se ha producido una pérdida considerable de la cobertura vegetal con aproximadamente 135000 hectáreas.= Asà también, la provincia de Chimborazo con un total de 82 eventos reportados,= esta se encuentra entre las cuatro provincias que reportan mayor número de ince= ndio. La necesidad de encontrar soluciones oportunas a los problemas de mayor com= plejidad y manejar de forma eficiente la información, ha convertido a las Sistemas = de Información Geográfica (SIG) y a los Sensores Remotos en herramientas cla= ve cuando se trata de analizar, planificar y administrar los recursos naturales (RodrÃguez & Arredondo, 2005).
En la actualidad la teledetecc= ión es una herramienta que permite obtener información geoespacial de las áreas afectadas por incendios forestales mediante observación sistemática (Here= dia, 2003). Las imágenes satelitales permiten obtener una amplia información d= el estado de la cobertura vegetal afectada por los incendios y a su vez datos dirimentes de las caracterÃsticas del territorio para el respectivo análi= sis ante eventualidades de gran magnitud (Chuvieco, 1996).
En este trabajo se utilizan es= tas alteraciones para delimitar la zona incendiada, estudiar el grado de daños causados por el incendio. Para identificar zonas quemadas se considera metodologÃas basadas en el análisis multitemporal de un área de estudio = determinada a través de imágenes satelitales (Manzo Delgado & López GarcÃa, 201= 3). La teledetección se ha utilizado ampliamente para determinar a diferentes esc= alas el nivel de severidad de los incendios (Key y Benson, 2006), la pérdida de cobertura vegetal (Miller & Yool, 2002). El análisis basado en los Ãndices de vegetación permite reconocer las áreas afectadas por incendios forestales y el cambio en la cobertura vegetal por dicho evento (De Santis & Chuvieco, 2007). =
Metodologia.
Para el presente estudio se co= nsidera el análisis multitemporal del área de estudio donde se considera imágenes satelitales pre y post evento. En la figura 1 se puede observar el esquema de trabajo realizado para conseguir los objetivos planteados en la presente investigación.
Identificación de áreas
quemadas
Para el mapeo de incendios forestales en la provincia de Chimborazo se utilizó el producto satelital MCD64A1, el mismo fue recopilado abordando los registros del año 2015 al 2= 018, a través del portal de la NASA. El producto necesario para el presente est= udio contiene un total de 48 imágenes en formato HDF-EOS. Lo primero que se rea= lizó después de obtener las 48 imágenes correspondientes al producto satelital MCD64A1 para el presente estudio fue realizar una repr= oyección a Datum WGS84 y Sistema de Coordenadas Proyectadas UTM, Zona 17 Sur. Para facilitar el procesamiento del producto satelital, se realizó un recorte d= el área de estudio con el perfil de la provincia de Chimborazo de la base cartográfica del Instituto Geográfico Militar (IGM). Se realizó el mismo procedimiento con las 48 imágenes, que se utilizaron para la identificaciÃ= ³n de áreas quemadas mes a mes a nivel de pixel con su respectiva fecha. =
Validación de áreas qu=
emadas
Se utilizó imágenes satelita= les Landsat 8 y Sentinel 2 disponibles a la fecha m= ás próxima a cada evento detectado por MODIS, pero la validación realizada f= ue únicamente de manera cualitativa, es decir solo se identificó la concorda= ncia de las fechas y si las ubicaciones geográficas en las que el producto regi= stró áreas quemadas son correctas. La metodologÃa de Bosc= hetti et al., 2015 y Corti, 2014 se las consideraron como guÃa y referencia ya q= ue se fundamentan en la combinación de bandas espectrales, como la clave para que imágenes satelitales de mejor resolución espacial ayuden a destacar áreas quemadas como consecuencia de la ocurrencia de áreas quemadas en sitios especÃficos.
Las combinaciones de bandas ut= ilizadas fueron 7,5, 4 (para Landsat8) y 12, 8A, 4 (para Sentin= el 2), en donde las áreas afectadas por incendios se muestran de color marrón oscuro, mientras que la vegetación sana se muestra de color verde brillant= e, la vegetación seca presenta color naranja, las praderas de color verde claro,= el suelo estéril es de color rosa y el vapor de agua junto con los humedales = serán en tonalidades de color azul (Butler, 2013).
Delimitación de áreas
afectadas por incendios forestales
Una vez identificados los siti= os donde se identificó quema, el siguiente paso fue la delimitación del área afectada por cada incendio forestal. Debido al gran tamaño de pixel que proporciona el producto satelital MCD64A1, fue necesario utilizar imágenes satelitales con una mejor resolución espacial. En el presente estudio se utilizó imágenes Landsat 8 (años: 2015 y 2016) y Se= ntinel 2 (año 2018), obteniendo una imagen previa al incendio y una posterior al incendio (hasta un mes luego de la fecha en que se produjo el incendio). En= la figura 2, se observa el diagrama de procesamiento para la delimitación de ár= eas quemadas.
Severidad de los incendios forestales
Para la determinación de la severidad del incendi= o por medio del Ãndice NBR, se utilizaron las imágenes ráster de la diferencia= entre el NBR post y pre-incendio previamente generada= s para la delimitación del área afectada. A las cuales se aplicó una reclasific= ación para ubicar los valores del 10-40 de acuerdo con el rango de valores de severidad post-incendio del proyecto FIREMAN (<= span class=3DSpellE>Lutes et al., 2006). Después se reclasificó las imÃ= ¡genes ráster obtenidas de los Ãndices NDVI pre y post para generar los rangos de valores para la actividad fotosintética asignándoles valores del 10-70 Asignando valores de actividad fotosintética a las áreas de estudio antes= y después de los incendios forestales.
Resultados.
En el presente estudio el prod= ucto satelital MCD64A1 detectó un total de 52 pÃxeles con quema en la provinci= a de Chimborazo entre el año 2015 al 2018; cada uno de ellos con un área mÃni= ma igual o superior a 25 ha. De los cuales, 14 se determinaron como registros erróneos ya sea por no poseer cubierta vegetal adecuada para poder ser determinados como incendios forestales o porque cuando se validaron estas Ã= ¡reas con ayuda de imágenes satelitales no mostraron rastro de quemas, y 2 no pudieron ser analizados por no existir imágenes satelitales de buena calid= ad que coincidan espacial y temporalmente con dichos eventos. Luego del análisis geoespacial se determinaron 10 eventos con una superficie superior a 25 hectáreas, los mismos que fueron analizados en el presente estudio para la determinación tanto de su superficie afectada como de la severidad de los incendios. En el gráfico 1, se muestra el número de incendios fore= stales analizados por año; siendo el año 2015 el que más incendios registrando = un total de 5 eventos.
Se determinó una superficie afectada total de 2760,59
hectáreas. La cual está dividida en 10 incendios forestales entre los añ=
os 2015
a 2018 como se visualiza en la tabla 1.
|
EVENTO=
|
FECHA<= o:p> |
CANTON=
|
PARROQ=
UIA |
ÃREA =
AFECTADA |
|
A |
27-ago=
-18 |
Colta<= o:p> |
Juan de
Velasco |
228,03=
|
|
B |
16-sep=
-18 |
Riobam=
ba |
San Ju=
an |
123,89=
|
|
C |
27-sep=
-18 |
AlausÃ=
|
Huigra |
133,74=
|
|
D |
19-25-=
nov-16 |
Colta<= o:p> |
Juan de
Velasco |
55,08<= o:p> |
|
E |
23-nov=
-16 |
Riobam=
ba |
Pungalá |
592,20=
|
|
F |
24-ago=
-15 |
Guamot=
e |
Guamot=
e |
30,06<= o:p> |
|
G |
27-28-=
ago-15 |
Colta<= o:p> |
Juan de
Velasco |
46,98<= o:p> |
|
H |
06-sep=
-15 |
AlausÃ=
|
Achupa=
llas |
114,57=
|
|
I |
15-20-=
sep-15 |
Colta<= o:p> |
Cañi |
650,61=
|
|
J |
12-21-=
sep-15 |
Riobam=
ba |
San Ju=
an |
785,43=
|
Del total de la superficie afectada por incendios forestales determinada en el presente estudio, se encontró que las cobertu= ras vegetales afectadas fueron las siguientes: bosque nativo, páramo, plantaci= ón forestal, tierra agropecuaria y vegetación arbustiva. Siendo el páramo la cobertura vegetal que más se quemó con un total de 2115,04 hectáreas.
La superficie afectada por incendios forestales determinada se clasificó el grado de severidad de los incendios forestales= en función a la afectación provocada a la vegetación, teniendo las siguient= es clases de intensidad: alta, media, baja y nula. En el gráfico 2, se observa las clases de severidad y las áreas en hectáreas de las mismas de= cada uno de los 10 incendios forestales objeto del presente estudio. En donde se observó que el incendio con mayor intensidad fue A (27 de agosto del 2018)= en la parroquia Juan de Velasco, cantón Colta.
La determinación de la severidad del fuego por in= cendios forestales mediante NDVI se la realizó de una forma más bien perceptiva q= ue cuantitativa.
Para ello se utilizó la comparación de la activi=
dad
fotosintética por medio de la interpretación del NDVI de la vegetación a=
ntes de
que se dé el siniestro con la actividad fotosintética luego del siniestro=
. En
el gráfico 3 se muestra los rangos de actividad fotosintética para=
la
vegetación existente antes de cada incendio, mientras que en gráfico 4=
se encuentra representada la actividad fotosintética de la vegetación lue=
go de
producido el incendio.
Conclusiones.
· =
La aplicación de tecnologÃas geoespaciales, demostró s=
er una
alternativa práctica, relativamente precisa y sobre todo viable para el es=
tudio
sobre incendios forestales, ya que todos los insumos utilizados en la prese=
nte
investigación son de descarga libre y gratuita. Â
· =
La escasez de información completa y precisa sobre
delimitación de áreas afectadas, y peor aún un análisis y caracterizaci=
ón de
los incendios forestales en nuestro es paÃs es preocupante. Lo que le da m=
ayor
valor práctico a la presente investigación y a investigaciones similares =
que se
pueden realizar en el futuro.
· =
La delimitación de áreas de afectación de incendios
forestales realizada mediante el Ãndice espectral NBR realizado en el pres=
ente
estudio, es una metodologÃa que mostro ser efectiva para la discriminació=
n de
áreas afectadas sobre el fuego en los ecosistemas andinos donde se registr=
ó la
mayorÃa de ocurrencia de incendios. En lo referente al grado de afectació=
n y
severidad de los incendios forestales, al no existir estudios realizados en
nuestro paÃs, la metodologÃa aquà aplicada es una herramienta aplicable =
para el
desarrollo de estudios más especÃficos sobre severidad y grado de afectac=
ión de
incendios forestales.
· =
En el presente estudio se determinó que en la provincia =
de
Chimborazo el cantón con mayor incidencia de incendios forestales es Colta=
, y
dentro del cantón la parroquia con más ocurrencia de incendios es Juan de
Velasco. Mientras que la cobertura vegetal con mayor afectación es el pár=
amo
seguido por las plantaciones forestales registrando un área de afectación=
de
2115,04 y 167,03 hectáreas respectivamente.
Referencias biblio=
gráficas.
Boschetti, L., Roy, D., Hoffmann, A., & Humber, M. (201=
5).
MODIS Collection 5.1 Burned Area Product – MCD45. Users
Guide. USGS. University of Maryland. Version 3.1.=
0.
Recuperado el 3 de agosto del 2019, de
http://modis-fire.umd.edu/files/MODIS_Burned_Area_Collection51_User_Guide_3=
.1.0.pdf
Bustos, A., Segura, D=
.,
Coronel, J., & Onofa, A. (2019). Los incendios forestales en el Ecuador.
Programa AmazonÃa sin Fuego. SubsecretarÃa de Patrimonio Natural. Ministe=
rio
del Ambiente. Recuperado el 3 de agosto del 2019, de https://osbodigital.es=
/2019/03/25/los-incendios-forestales-en-ecuador/
Butler,
K. (2013). Band combination for Landsat8. Esri. Blog. (24 de julio de 2017). Recuperado el 3 de ago=
sto
del 2019, de https://blogs.esri.com/esri/arcgis/2013/07/24/band-combination=
s-for-landsat-8/
Chuvieco E. (1996).
Fundamentos de Teledetección espacial. Madrid: RIALP S.A.
Corti, D. (2014).
Inter-comparación de productos globales de área quemada, generados por
teledetección. (Tesis de posgrado). Universidad de Alcalá. Madrid, Españ=
a.
De Santis A., &
Chuvieco E. (2007). Burn severity estimation from remotely sensed data: performance of
simulation versus empirical models. Remote
Sensing of Environment (10=
8),
422-435.
Heredia, A. (2003).
Comparación de distintas técnicas de análisis digital para la cartografÃ=
a de
áreas quemadas con imágenes Landsat etm+. Geofocus, Revista Internacional=
de
Ciencia y TecnologÃa de la Información Geográfica, pp.216–234. =
Â
Justino. F., De Mélo=
, A.,
Setzer, A., Sismanoglu, R., Sediyama, G., Ribeiro, G., Machado, J., &
Sterl, A. (2011). Greenhouse gas induced changes in the fire risk in Brazil in ECHAM5/MP=
I-OM
coupled climate model. Climatic Change. 106(1): 285-302.
Key
C., & Benson N. (2006). Sampling and Analysis Methods, en FIREMON: Fire
effects monitoring and inventory system. En D. Lutes, R. Keane, y J. Carati=
et
(Edits.), Integration of Standardized Field Data Collection Techniques a=
nd
Sampling Design With Remote Sensing to Assess Fire Effects. Fort:
Department of Agriculture, Forest.
Lutes
D., Keane R., Caratti J., Key C., Benson N., Sutherland S., & Gangi L.
(2006). FIREMON: Fire effects monitoring and inventory system. Recup=
erado
el 3 de agosto del 2019, de https://www.fs.usda.gov/treesearch/pubs/24042/2=
4042.
Manzo Delgado L., y L=
ópez
GarcÃa J. (2013). Detención de áreas quemadas en el sureste de México,
utilizando Ãndices pre y post - incendio NBR y BAI, derivados de compuestos
MODIS. Revista Internacional de Ciencia y TecnologÃa de la Información
Geográfica, 2(13), 66-83.
Miller A., y Yool S.
(2002). Mapping
forest post fire canopy consumption in several overstory types using
multitemporal Landsat. Remote Sensing of
Environment (82), 481-496.
Ministerio del Ambien=
te
del Ecuador (2016). Informe sobre los reportes del módulo de incendios
forestales del Sistema de Administración Forestal – SAF. Quito, Ecuador.=
pp.
1-3
Michalijos, M. P., &a=
mp;
Uboldi, J. (2014). Propuesta metodológica para la evaluación de áreas af=
ectadas
por incendios mediante el uso de imágenes satelitales (Sierra de la Ventan=
a,
Argentina). Revista de GeografÃa Norte Grande, (56), 223–234.
RodrÃguez, O., &
Arredondo, H. (2005). Manual para el manejo y procesamiento de imágenes
satelitales obtenidas del sensor remoto MODIS de la NASA, aplicado en estud=
ios
de IngenierÃa Civil. (Tesis de grado. Ingeniero Civil). Pontificia Univers=
idad
Javeriana. Bogotá, Colombia.  Â
PARA CITAR EL ARTÃCULO INDEXADO.
Toaza Patiño, E. D., Velasteguà Cáceres, J. D., Es= pinoza, V. M., & Sevilla, H. C. (2021). Aplicación de TecnologÃas de la Infor= mación Geográfica para estimación de áreas afectadas por incendios forestales. = ConcienciaDigital, 4(2.2), 58-69. https://doi= .org/10.33262/concienciadigital.v4i2.2.1739
El artÃculo que se =
publica
es de exclusiva responsabilidad de los autores y no necesariamente refleja =
el
pensamiento de la Revista Concienc=
ia
Digital.
El artÃculo queda en
propiedad de la revista y, por tanto, su publicación parcial y/o total en =
otro
medio tiene que ser autorizado por el director de la Revista Conciencia Digital.
[1] Fundación MARCO. Rioba=
mba,
Ecuador. esteban.david.toaza@gmail.com, https://or=
cid.org/0000-0001-6144-8085
[2] Escuela Superior
Politécnica de Chimborazo, Facultad de Recursos Naturales. Riobamba, Ecuad=
or. julia.velastegui@espoch.edu.ec,
https://orcid.org/0000-0002-6825-0853
= [3]= Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Facultad de Recursos Naturales. Riobamba, Ecuador. victor.espin= oza@espoch.edu.ec, https://orcid.org/0000-0001-6058-2274
= [4]= Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Facultad de Recursos Naturales. Riobamba, Ecuador. hernan.chamo= rro@espoch.edu.ec, https://orcid.org/0000-0002-8531-7116
www.concienciadigital.org