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Título
Identificación de indicadores visuales de severidad en el suelo post-incendio a través de imágenes UAV
Autor
Facultad/Centro
Área de conocimiento
Es parte de
El suelo, clave para una gestión ambiental sostenible en un escenario de cambio global: libro de resúmenes del IX Simposio Nacional sobre el Control de la Degradación y Recuperación de Suelos, Elche, 24 y 25 de mayo 2021
Cita Bibliográfica
Beltrán-Marcos, D., Suárez Seoane, S., Marcos, E., Fernández-Guisuraga, J. M., Fernández-García, V., Pinto, R. y Calvo, L. (2021). Identificación de indicadores visuales de severidad en el suelo post-incendio a través de imágenes UAV. En M.B. Almendro Candel y M.M. Jordán Vidal (Eds.), El suelo, clave para una gestión ambiental sostenible en un escenario de cambio global: libro de resúmenes del IX Simposio Nacional sobre el Control de la Degradación y Recuperación de Suelos, Elche, 24 y 25 de mayo 2021, (pp.379-382). Sociedad Española de la Ciencia del Suelo
Editorial
Sociedad Española de la Ciencia del Suelo
Fecha
2021
Resumen
[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
Materia
Palabras clave
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Aparece en las colecciones
- Capítulos de monografías [1422]
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