Identificación de indicadores visuales de severidad en el suelo post-incendio a través de imágenes UAV

Abstract

[ES] La evaluación del efecto de la severidad en los suelos forestales es esencial para determinar el impacto de los incendios forestales. El principal objetivo de este estudio fue evaluar la potencialidad de imágenes obtenidas por vehículos aéreos no tripulados (UAV) de muy alta resolución para identificar indicadores visuales de severidad capaces de reflejar los cambios producidos en las propiedades del suelo tras un incendio. Se seleccionó un incendio ocurrido en Villapadierna (provincia de León, NO España) en 2019 que afectó a 82,74 ha. Se estimó la severidad en el suelo a través de 2 indicadores visuales (profundidad de cenizas y cobertura de cenizas) y se analizaron 4 propiedades biofísicas del suelo (humedad, diámetro medio ponderado, carbono orgánico y la actividad enzimática -glucosidasa). Así mismo, se operó un vehículo aéreo no tripulado (UAV) para obtener imágenes multiespectrales post-incendio, que permitieron calcular 2 índices espectrales (NDVI y NDWI). Se exploró la relación entre los índices espectrales y las métricas de severidad del suelo mediante modelos de regresión de probabilidades proporcionales univariadas. Se empleó una matriz de correlación para establecer las relaciones entre las propiedades del suelo y las métricas de severidad. Los resultados mostraron que la profundidad de la ceniza logró las mejores estimaciones, especialmente cuando se modeló con NDWI (R2cv=0,53). Este indicador mostró correlaciones significativas con el contenido de humedad y -glucosidasa en el suelo. Este trabajo proporciona una base útil para diseñar evaluaciones de la severidad en el suelo a corto plazo, lo que permitirá identificar las áreas prioritarias en las que llevar a cabo restauraciones de emergencia tras los incendios forestales