Estimación del riesgo de incendio en Galicia a partir de imágenes EVI del Sensor Terra-MODIS

J. M. Sánchez, V. Caselles, M. M. Bisquert, M. I. Paz Andrade, J. L. Legido

RESUMEN

Los incendios son una de las principales causas de destrucción de la naturaleza. La región de Galicia, situada al noroeste de España, es una zona particularmente castigada por la acción devastadora del fuego. Por este motivo, es de vital importancia la elaboración de un modelo de predicción de riesgo de incendio. En este artículo recurrimos a un índice de vegetación concreto, el Enhanced Vegetation Index (EVI), para caracterizar los cambios en el estado de la vegetación en Galicia. Se ha empleado una serie de 6 años de imágenes EVI del producto MOD13 Q1 (imagen cada 16 días) del sensor MODIS a bordo del satélite EOS-Terra, así como información de los incendios registrados durante el mismo periodo en base a una cuadrícula de 10×10 km2. El porcentaje de casos afectados con incendio se ajusta bastante bien a la variación del EVI experimentada, siguiendo una distribución lineal. La ecuación obtenida permite calcular la probabilidad de que se produzca incendio, con un error de estimación en torno al 15%. Se establece una clasificación de tres niveles diferentes de peligrosidad y se comprueba, comparando con los mapas de incendios registrados, su potencialidad a la hora de catalogar la mayor o menor probabilidad de que se produzcan incendios en una zona. Así pues, el método que presentamos podría contribuir a aumentar la eficiencia de los sistemas de prevención de incendios que se utilizan actualmente.

Palabras clave: EVI, MODIS/Terra, riesgo de incendio, Galicia.

ABSTRACT

Forest fires contribute highly to the nature destruction. The Galicia region, placed at the northeast of Spain, is an area specially affected by the devastating action of the fire. For this reason, it is imperative the development of a model to predict fire risk. In this paper, the Enhanced Vegetation Index (EVI) is used to monitor changes in the vegetation status in Galicia. Six years of EVI images, from the MODIS product MOD13 Q1 (one image each 16 days), together with fire data in a 10×10 km2 grid basis were used. The percentage of fire events fits the EVI variation suffered following a linear distribution. The inferred equation permits us to estimate the fire occurrence probability, with an estimation error around 15%. Three different levels of fire risk are established. The potential of this classification is tested by comparing fire events data with predicted probability of fire occurrence. The method presented in this paper may then contribute to increase the efficiency of the fire prevention systems currently used.

Key words: EVI, MODIS/Terra, fire risk, Galicia.

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