Superficie quemada en Valle Nuevo, finales de abril-principios de mayo, 2015

El 29 de abril, según registran las imágenes MODIS, hubo varios puntos de calor y evidencia clara de fuego en el borde occidental del parque nacional Valle Nuevo. Había otros puntos ese mismo día en el país, como bien se observa en esta imagen:

Imagen MODIS tomada por la tarde del 29 de abril de 2015, donde se observa una extensa pluma de humo emergiendo hacia el norte desde Valle Nuevo. Fuente: EOSDIS, URL: https://earthdata.nasa.gov/labs/worldview/

Imagen MODIS tomada por la tarde del 29 de abril de 2015, donde se observa una extensa pluma de humo emergiendo hacia el norte desde Valle Nuevo. Fuente: EOSDIS, URL: https://earthdata.nasa.gov/labs/worldview/

Usando programas libres e imágenes de satélite OLI/TIRS (Landsat 8), se pudo estimar la superficie quemada. La fuente de las escenas fue el EarthExplorer, del USGS, administrador del satélite Landsat 8.

Un inconveniente que se presenta en este tipo de estimaciones, es la dificultad de separar el área de afección del evento de interés. Es posible que, en un determinado lugar, converjan varios eventos de incendio en un período determinado, lo que podría derivar en una sobreestimación de la superficie quemada.

Para abordar adecuadamente el problema, suele usarse la diferencia de la tasa de quema normalizada. Esta emplea dos escenas, una “preincendio” y otra “posincendio”, y compara los resultados mediante una resta. La escena preincendio elegida fue de fecha 4 de enero de 2015, y la posincendio fue de 29 de junio.

Escena preincendio Landsat 8 OLI/TIRS, de 4 de enero de 2015 (Fuente: EarthExplorer,2015)

Escena preincendio Landsat 8 OLI/TIRS, de 4 de enero de 2015 (Fuente: EarthExplorer,2015)

Escena preincendio Landsat 8 OLI/TIRS, de 29 de enero de 2015 (Fuente: EarthExplorer,2015)

Escena preincendio Landsat 8 OLI/TIRS, de 29 de enero de 2015 (Fuente: EarthExplorer,2015)

Con estas escenas, apilando sus bandas, se pueden construir composiciones que informan de manera visual sobre el área quemada:

Composición en falso color, usando todas las bandas del infrarrojo de Landsat8

Composición en falso color de la escena posincendio, usando todas las bandas del infrarrojo de Landsat8
e Landsat8

Composición en falso color típico de la escena posincendio de Landsat8

Composición en falso color típico de la escena posincendio de Landsat8

Composición en color real de la escena posincendio de Landsat8

Composición en color real de la escena posincendio de Landsat8

Inicialmente, se calcula tasa de quema normalizada para cada escena, mediante la fórmula,

Fórmula de la tasa de quema normalizada (Fuente: Terradue, 2014)

Fórmula de la tasa de quema normalizada (Fuente: Terradue, 2014)

donde NBR es la tasa de quema normalizada para la escena en cuestión (pre o pos), ρNIR es la reflectancia de la banda infrarrojo cercano, y ρSWIR2 la reflectancia del infrarrojo de onda corta. Valores negativos de NBR sugieren trazas de vegetación quemada; valores próximos a 0 son indicativos de áreas no productivas, nubes, roca expuesta; valores mayores de cero suelen indicar vegetación productiva (Zurita, 2013). Esta fórmula se aplica sobre valores de reflectancia calculados a las bandas referidas, utilizando código R del paquete rLandsat8.

A partir de las imágenes de NBR se genera la imagen de diferencia de tasa de quema normalizada, o ΔNBR, mediante la fórmula:

Fórmula de la diferencia de la tasa de quema normalizada (Fuente: Terradue, 2014)

Fórmula de la diferencia de la tasa de quema normalizada (Fuente: Terradue, 2014)

donde ΔNBR es la diferencia, y NBRprefire NBRpostfire son las imágenes de tasa de quema normalizada de la escena preincendio y posincendio, respectivamente. El rango práctico de ΔNBR fluctúa entre -0.5 y 1.3; valores fuera de este rango se consideran como áreas no quemadas. En base a umbrales indicativos publicados en otros estudios, se considera que la tasa separa distintos niveles de severidad de quema:

Crecimiento, alto: -0.5 a -0.25
Crecimiento, bajo: -0.25 a -0.1
No quemado: -0.1 a 0.99
Quema, baja intensidad: 0.1 a 0.27
Quema, moderada a baja intensidad: 0.27 a 0.44
Quema, intensidad media a alta: 0.44 a 0.66
Quema, alta intensidad: 0.66 a 1.3

Los valores son indicativos, y podrían fluctuar de una región a otra. Tras aplicar los umbrales y reclasificar la escena, se obtuvo el siguiente resultado:

Resultado de la diferencia de la tasa de quema normalizada

Resultado de la diferencia de la tasa de quema normalizada

La estimación de superficie quemada fue de casi 25,000 tareas, 1565 hectáreas y 15.65 kilómetros cuadrados de bosque de pinar.

Este trabajo se realizó sin pagar una licencia de software y sin comprar una sola imagen de satélite. El sistema operativo fue Xubuntu, una distribución eficiente de Ubuntu/Linux. Los análisis se ejecutaron íntegramente en R y RStudio (el código fuente está disponible para quien desee consultarlo), y las salidas escaladas y la delimitación del área de interés se implementaron en QGIS.

Esta coletilla tiene por objetivo “echar vainas” a todas aquellas personas e instituciones que durante algún tiempo creyeron que “apuñaleando” información iban a conseguir bienestar económico o protagonismo. Es también un llamado a los altos cargos que pretenden desinformar a la población con datos falsos, buscando tapar deficiencias. Entérense de una vez por todas señores: en estos casos, la información pública es más voluminosa que la que circula en los medios, y supera con mucho en precisión a las cifras falseadas que a veces nos quieren vender. La mayor ventaja es que todo dato se puede analizar “sin pagar un chele”.

Buen servicio haríamos si nos dedicáramos a hacer más trabajos de este tipo, pero a mí personalmente me come la gestión administrativa o los compromisos científicos. Deseable sería que aumentara el número de personas dedicadas a estos temas; la ciencia comunitaria es una buena alternativa. El camino es la formación…técnica. Pero no se trata de “sabios” ni “sabias”, sino de gente profesional con preocupación, y que no se detenga ante el primer obstáculo. Gente que sea capaz de buscar en foros las soluciones a los inevitables problemas que se presentan en la informática libre. En definitiva, gente incansable en la búsqueda de respuestas.

Dr. José Ramón Martínez Batlle (Ph.D)

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