Variación de umbrales dnbr y rbr en la detección de incendios forestales en el área Iztaccíhuatl-Popocatépetl México (POLIBOTÁNICA, 2026)
Los incendios forestales son perturbaciones que influyen en la composición, estructura y funcionamiento de los ecosistemas, forman parte de ciclos ecológicos cuya frecuencia y severidad pueden variar anualmente. El uso de sensores remotos e índices espectrales permite analizar la dinámica de los incendios a través de los índices Normalized Burn Ratio (NBR), Delta Normalized Burn Ratio (dNBR) y índice Relative Burn Radio (RBR). En este contexto, el objetivo del estudio fue determinar y analizar las variaciones espaciotemporales de umbrales dNBR y RBR para detectar áreas afectadas por incendios en el área natural Iztaccíhuatl-Popocatépetl para el periodo 2000 a 2012. Se utilizaron compuestos anuales de imágenes Landsat con percentil 10. Se calculó el índice RBR y dNBR a partir del NBR, los cuales permiten identificar áreas forestales afectadas por incendios. Se determinó la concordancia (K) entre áreas quemadas (QUE) y no quemadas (NOQ). Se ajustó un modelo lineal para el índice espectral con mejores métricas. Los resultados mostraron que los umbrales RBR se encuentran en un rango de 50 a 100 (k= 0.71 – 0.88), mientras que los umbrales dNBR están en un rango de 50 a 130 (k= 0.59 – 0.83). El modelo lineal explicó el 80% con un RMSE de 7.5 que representa la varianza total. Estos resultados demuestran el potencial del índice RBR para mapear áreas quemadas anuales con una buena precisión en estudios multitemporales. Así mismo la precisión y variación de los umbrales, ha variado debido a los factores climáticos de periodos de intensa sequía y años con mayor precipitación.