Caracterización de la severidad de los incendios forestales: caso de estudio en la Sierra de la Culebra (2022)
Los incendios forestales extremos son una amenaza creciente en el contexto del cambio climático. El incendio de Sierra de la Culebra en Zamora ocurrido en 2022 supone una interesante área de estudio debido a las características diversas de severidad y cantidad de biomasa. Este trabajo evalúa la capa...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad de Alcalá (UAH) |
| Repositorio: | e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcalá |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ebuah.uah.es:10017/65229 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10017/65229 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Severidad Incendios forestales Índices de severidad CBI GeoCBI Sentinel-2 Severity Wildfires Severity indices Topología Topology |
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Caracterización de la severidad de los incendios forestales: caso de estudio en la Sierra de la Culebra (2022)Characterization of wildfire severity: a case study in the Sierra de la Culebra (2022)Villalón Demmer, JaimeSeveridadIncendios forestalesÍndices de severidadCBIGeoCBISentinel-2SeverityWildfiresSeverity indicesTopologíaTopologyLos incendios forestales extremos son una amenaza creciente en el contexto del cambio climático. El incendio de Sierra de la Culebra en Zamora ocurrido en 2022 supone una interesante área de estudio debido a las características diversas de severidad y cantidad de biomasa. Este trabajo evalúa la capacidad de estimar la severidad de los incendios utilizando diferentes índices espectrales (dNBR, RdNBR, RBR) y de campo (CBI, GeoCBI), a partir de la aplicación de modelos Random Forest. Los resultados destacan que el GeoCBI tiene la mayor correlación con índices satelitales con el dNBR (R² = 0.71) y que los estratos arbóreos superiores e intermedios son los más influyentes en la evaluación de severidad. Asimismo, se ha confirmado que las fechas cercanas al incendio son clave para obtener mediciones precisas de severidad de quemado. Este análisis nos ha permitido establecer cuáles son los índices espectrales con mejor capacidad de estimar la severidad de quemado y cuáles son los estratos que están marcando el valor del índice de severidad en campo.Extreme wildfires are an increasing threat in the context of climate change. The Sierra de la Culebra wildfire in Zamora, which occurred in 2022, represents an interesting area of study due to its diverse characteristics in terms of severity and biomass quantity. This work evaluates the ability to estimate fire severity using different spectral indices (dNBR, RdNBR, RBR) and field indices (CBI, GeoCBI), applying Random Forest models. The results highlight that GeoCBI has the highest correlation with satellite indices, particularly with dNBR (R² = 0.71), and that the upper and intermediate arboreal strata are the most influential in severity assessment. Furthermore, it has been confirmed that dates close to the fire event are crucial for obtaining accurate measurements of burn severity. This analysis has allowed us to determine which spectral indices have the best capability to estimate burn severity and which strata significantly influence the field severity index value.Máster Universitario en Tecnologías de la Información Geográfica (M150)Oliva Pavón, Patricia20252025-01-01master thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccNAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10017/65229reponame:e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcaláinstname:Universidad de Alcalá (UAH)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ebuah.uah.es:10017/652292026-06-18T11:13:07Z |
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Los incendios forestales extremos son una amenaza creciente en el contexto del cambio climático. El incendio de Sierra de la Culebra en Zamora ocurrido en 2022 supone una interesante área de estudio debido a las características diversas de severidad y cantidad de biomasa. Este trabajo evalúa la capacidad de estimar la severidad de los incendios utilizando diferentes índices espectrales (dNBR, RdNBR, RBR) y de campo (CBI, GeoCBI), a partir de la aplicación de modelos Random Forest. Los resultados destacan que el GeoCBI tiene la mayor correlación con índices satelitales con el dNBR (R² = 0.71) y que los estratos arbóreos superiores e intermedios son los más influyentes en la evaluación de severidad. Asimismo, se ha confirmado que las fechas cercanas al incendio son clave para obtener mediciones precisas de severidad de quemado. Este análisis nos ha permitido establecer cuáles son los índices espectrales con mejor capacidad de estimar la severidad de quemado y cuáles son los estratos que están marcando el valor del índice de severidad en campo. |
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