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Descripción
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| Si bien los incendios forestales son naturales en muchos ecosistemas, incluido el mediterráneo, también llevan consigo efectos negativos, por el riesgo que suponen para las personas y sus bienes, así como para el entorno físico, especialmente en lo que afecta a la degradación del suelo. Dado que las condiciones del combustible representan el primer componente de factor de riesgo de incendio, conocer con precisión la distribución espacial de los modelos de combustible es crítico en la gestión forestal de incendios. En este sentido, la teledetección constituye una valiosa herramienta. Hasta la fecha, la mayor parte del trabajo realizado en este campo se ha basado en sensores de resolución espacial media, como SPOT-HVR y Landsat MSS o TM, con tamaños de píxel comprendidos entre 20 y 80 m . Gracias a la muy alta resolución espacial que ofrecen los sensores del QuickBird o IKONOS, pueden plantearse aplicaciones en sistemas de gestión a escala local, escala especialmente interesante de cara a reducir el riesgo sobre vidas humanas y propiedades en las zonas de interfase urbano-forestal. Para este trabajo se utilizaron imágenes QuickBird, que proporcionan una banda pancromática y cuatro multiespectrales, con 0,61 y 2,44 metros de resolución espacial, respectivamente. Su elevada resolución espacial se traduce en un aumento de la variabilidad espectral interna recogida (al contrario del efecto integrador de los sensores anteriores). De esta forma, una limitación del análisis estadístico por píxeles es su incapacidad para procesar la variabilidad espectral adicional, generando demasiadas clases, o incorrectamente definidas. En consecuencia, ha sido necesario acudir a nuevas técnicas de análisis para poder procesar correctamente las imágenes de alta resolución espacial. En este caso, hemos utilizado un sistema de clasificación orientado a objetos. La particularidad del análisis orientado a objetos es que la clasificación se realiza en base a grupos de píxeles, denominados objetos. Más allá de la información espectral, es posible evaluar variables relacionadas con la forma del objeto, su textura, o contexto, por lo también recibe el nombre de análisis de contexto. Cada objeto se clasifica no solo por sus valores espectrales, sino también por su variabilidad interna, tamaño, forma, o según su relación con objetos vecinos. Además, la clasificación se hace sobre distintos niveles de objetos relacionados de forma jerárquica, de tal forma que cada objeto conoce los ¿sub-objetos¿ que lo componen y de qué ¿super-objeto¿ forma parte. Combinando el análisis orientado a píxeles y el de contexto, se ha llevado a cabo una correcta identificación y clasificación de combustibles forestales a escala local. En este análisis se ha utilizado el sistema Prometheus, un sistema de clasificación de combustibles adaptado a las características ecológicas del entorno mediterráneo. La incorporación de parámetros de contexto permitió reconocer clases espectralmente heterogéneas y espacialmente complejas, como son los citados combustibles forestales. La cartografía generada muestra un nivel de precisión superior al 80% en la predicción de seis modelos de combustible. La introducción de técnicas de análisis de contexto se muestra eficaz, a pesar de encontrarse todavía en evolución. Sus principales limitaciones hoy en día son el tiempo de procesado que consume y la elevada cantidad de parámetros de análisis, apenas contrastados en investigaciones previas. En cualquier caso, estos resultados sugieren el potencial de la clasificación de imágenes de muy alta resolución espacial para crear mapas de combustibles en el entorno mediterráneo. Es de esperar que los métodos desarrollados y evaluados en este estudio sean de interés para futuras actividades relacionadas con la identificación de combustibles forestales a escala local en el entorno mediterráneo, así como en otras regiones. | |
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Internacional
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Si |
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ISBN
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Tipo de Tesis
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Calificación
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Sobresaliente cum laude |
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Fecha
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11/01/2007 |