Gracias a los análisis multiespectrales en el ámbito forestal, podemos analizar el potencial de las masas forestales, identificar zonas afectadas por incendios o visualizar perfectamente los conatos y frentes de fuego en el tiempo. La teledetección para el análisis de incendios forestales permite trabajar combinaciones de bandas multiespectrales empleando bandas de infrarrojo que ayudarán a visualizar perfectamente las zonas afectadas.
Sencillas y predefinidas composiciones RGB mediante bandas multiespectrales pueden ayudarnos a analizar la afección de un incendio, tanto en el momento del suceso como a posteriori. Así, el análisis de bandas en el espectro visible permite visualizar elementos habituales como el humo. Análisis en el infrarrojo medio permite identificar elementos a elevadas temperaturas en contraste con el territorio. Sensores como MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) son un ejemplo de recurso para el seguimiento y la vigilancia de incendios en tiempo real.
Para este tipo de estudios deberemos partir de programas como ENVI, ArcGIS, BEAN, IDRISI o LEOWorks entre otros. Las bandas deberán pasar a través de los respectivos canales Rojo, Verde y Azul (RGB) para obtener la composición analítica correspondiente. Debemos recordar que, para cada recurso satelital, existe una banda propia de actividad en el espectro electromagnético, pudiendo consultar la equivalencia de bandas entre satélites.
A través de una composición RGB, recurriendo a las bandas del visible, conseguiremos la composición de la imagen a color real. Desde ella pueden observarse las localizaciones de los incendios, el humo y su dirección de desplazamiento. Empleando imágenes satélite provenientes de Sentinel podremos reconstruir el contexto visual común a través de una composición de bandas 4, 3, 2. Aquello capaz de ser visualizado por nuestros ojos quedará representado como una fotografía fija.
Para el análisis de incendios forestales ya finalizados, el territorio dejará constancia de ello pudiendo ser advertido a través del empleo de bandas del infrarrojo de onda corta (SWIR), el infrarrojo cercano (NIR) o el rojo visible (RED). Bandas como el NIR generarán una gran absorción mientras la banda SWIR mostrará mayores valores de reflectividad en la zona afectada. Empleando imágenes satélite provenientes de Sentinel visualizaremos las zonas afectadas por el fuego a través de la combinación RGB como la 12, 8A, 4. Una combinación que caracterizará a la vegetación sana por presentar colores verdes mientras las zonas afectadas por el fuego quedarán representadas por contrastes cromáticos magentas virando a colores pardos y rojizos. Los límites serán perfectamente visibles a los ojos del análisis multiespectral y podremos cuantificar la superficie afectada mediante análisis de geometría o realizando análisis de afección mediante indicadores como el NBR.
Para el análisis de incendios forestales en activo, podremos emplear bandas específicas que permitan filtrar el humo y dejen a la vista las zonas afectadas. Excluyendo las cortinas de humo y analizando bandas implicadas en características térmicas del territorio visualizaremos perfectamente los conatos de los incendios que quedaban ocultos con el humo. La percepción de conatos de incendio será visible recurriendo a las bandas de actividad del infrarrojo de onda corta (SWIR), al visible e infrarrojo cercano y al rojo visible (RED).
Las secuencias de imágenes satélites puede ayudarnos a generar timelapses cuando los incendios territoriales son prolongados en el tiempo o dispersos en el territorio. Con secuencias de múltiples momentos temporales podremos visualizar el avance del daño forestal. Empleando, por ejemplo, las bandas 12, 8A, 4 (para Sentinel), percibiremos los límites del avance del incendio por el territorio.
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Muy interesante el analisis multiespectral en el area forestal, tambien podriamos utilizar la herramienta change detection que nos permite ver los cambios que han sucedido en diferentes lazos de tiempo, tomamos dos imagenes de diferentes años y vemos los cambios en diferentes zonas en especificos
Muy interesante análisis. Me ha ayudado mucho.
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