Extensión y severidad de incendios forestales en Michoacán, México en 2021 a partir de imágenes sentinel-2

María Luisa España Boquera; Omar Champo Jiménez; María Dolores Uribe-Salas

doi:10.18387/polibotanica.57.7

María Luisa España Boquera Instituto de Investigaciones Agropecuarias y Forestales. Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo https://orcid.org/0000-0001-6255-2802
Omar Champo Jiménez Instituto de Investigaciones Agropecuarias y Forestales. Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo https://orcid.org/0000-0002-7719-5331
María Dolores Uribe-Salas Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo

DOI: https://doi.org/10.18387/polibotanica.57.7

Palabras clave: Caducifolio, Copernicus, CIre, NBR, NDVI, Sentinel-2

Resumen

Los incendios forestales son catástrofes ambientales graves, recurrentes en la primavera michoacana. El objetivo de este trabajo fue identificar los incendios de 2021, evaluar la severidad y la recuperación con imágenes Sentinel-2, en relación con la fenología de la vegetación. Se distinguieron cinco grupos fenológicos (V1 a V5) según el NDVI en diferentes fechas. Se identificaron las áreas quemadas clasificando la imagen de mayo. La severidad se determinó a partir del dNBR en primavera y la recuperación con el dNDVI y dCIre, en primavera e invierno. De V1 (arbustiva caducifolia con baja densidad) se quemaron 15161 ha (31%), 72% con afectación baja o moderada-baja, por la escasez de material combustible; se observó una gran capacidad de regeneración. De V2 (caducifolia con alta densidad, encinos), se quemaron 17029 ha (34%), 64% con afectación moderada-alta o alta, por la acumulación de biomasa seca altamente combustible; hubo rebrote tras los incendios moderados. De V3 y V4 (perennifolia con baja y alta densidad, coníferas) se quemaron, respectivamente, 1999 ha (4%) y 7366 ha (15%), 95% y 79% con afectación baja o moderada-baja, por la presencia de vegetación verde y humedad; hubo recuperación tras incendios poco graves, con mayor resiliencia de V4. De V5 (selva baja caducifolia) se quemaron 7967 ha (16%), 91% con afectación baja o moderada-baja, observándose mayor recuperación en las zonas más afectadas, como efecto positivo del fuego. La teledetección es una herramienta muy versátil para la evaluación de los incendios y el seguimiento de la recuperación.

Citas

Ali, A. M., Darvishzadeh, R., Skidmore, A., Gara, T. W., O’Connor, B., Roeoesli, C., Heurich, M., & Paganini, M. (2020). Comparing methods for mapping canopy chlorophyll content in a mixed mountain forest using Sentinel-2 data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 87. https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.102037
Barmpoutis, P., Papaioannou, P., Dimitropoulos, K., & Grammalidis, N. (2020). A review on early forest fire detection systems using optical remote sensing. Sensors (Switzerland), 20(22), 1–26. https://doi.org/10.3390/s20226442
CEDRSSA (Centro de Estudios para el Desarrollo Rural Sustentable y la Soberanía Alimentaria). (2017). Caso de exportación: El aguacate.
Chuvieco, E., Mouillot, F., van der Werf, G. R., San Miguel, J., Tanasse, M., Koutsias, N., García, M., Yebra, M., Padilla, M., Gitas, I., Heil, A., Hawbaker, T. J., & Giglio, L. (2019). Historical background and current developments for mapping burned area from satellite Earth observation. Remote Sensing of Environment, 225, 45–64. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.013
Clevers, J. G. P. W., & Gitelson, A. A. (2013). Remote estimation of crop and grass chlorophyll and nitrogen content using red-edge bands on sentinel-2 and-3. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 23(1), 344–351. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.10.008
Durán, C. V., & Sevilla, P. F. (2003). Atlas geográfico del estado de Michoacán (Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, El Colegio de Michoacán, Secretaría de Educación en el estado de Michoacán., & EDDISSA (eds.), Eds.).
España-Boquera, M. L., & Champo-Jiménez, O. (2011). Proceso de deforestación en el municipio de Cherán, Michoacán, México (2006-2012) (Vol. 22).
Fernández-García, V., Quintano, C., Taboada, A., Marcos, E., Calvo, L., & Fernández-Manso, A. (2018). Remote sensing applied to the study of fire regime attributes and their influence on post-fire greenness recovery in pine ecosystems. Remote Sensing, 10(5). https://doi.org/10.3390/rs10050733
Franco, M. G., Mundo, I. A., & Veblen, T. T. (2020). Field-validated burn-severity mapping in North Patagonian forests. Remote Sensing, 12(2). https://doi.org/10.3390/rs12020214
Lentile, L. B., Holden, Z. A., Smith, A. M. S., Falkowski, M. J., Hudak, A. T., Morgan, P., Lewis, S. A., Gessler, P. E., & Benson, N. C. (2006). Remote sensing techniques to assess active fire characteristics and post-fire effects. In International Journal of Wildland Fire (Vol. 15, Issue 3, pp. 319–345). https://doi.org/10.1071/WF05097
Llorens, R., Sobrino, J. A., Fernández, C., Fernández-Alonso, J. M., & Vega, J. A. (2021). A methodology to estimate forest fires burned areas and burn severity degrees using Sentinel-2 data. Application to the October 2017 fires in the Iberian Peninsula. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 95. https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102243
Meng, R., Wu, J., Zhao, F., Cook, B. D., Hanavan, R. P., & Serbin, S. P. (2018). Measuring short-term post-fire forest recovery across a burn severity gradient in a mixed pine-oak forest using multi-sensor remote sensing techniques. http://www.elsevier.com/open-access/userlicense/1.0/2
Navarro, G., Caballero, I., Silva, G., Parra, P.-C., Vázquez, Á., & Caldeira, R. (2017). Evaluation of forest fire on Madeira Island using Sentinel-2A MSI imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 58, 97–106. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.02.003
Rzedowski, J. (2006). Vegetación de México (Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad de México, Ed.; 1ra. Edición digital).
Sáenz-Ceja, J. E., & Pérez-Salicrup, D. R. (2021). Avocado Cover Expansion in the Monarch Butterfly Biosphere Reserve, Central Mexico. Conservation, 1(4), 299–310. https://doi.org/10.3390/conservation1040023
SEMARNAT-CONAFOR, C. G. de C. y Restauración. G. de M. del Fuego. (2022). Cierre estadístico 2021.
Sobrino, J. A., Llorens, R., Fernández, C., Fernández-Alonso, J. M., & Vega, J. A. (2019). Relationship between forest fires severity measured in situ and through remotely sensed spectral indices. Forests, 10(5). https://doi.org/10.3390/f10050457
Szpakowski, D. M., & Jensen, J. L. R. (2019). A review of the applications of remote sensing in fire ecology. In Remote Sensing (Vol. 11, Issue 22). MDPI AG. https://doi.org/10.3390/rs11222638
Westerling, A. L., Hidalgo, H. G., Cayan, D. R., & Swetnam, T. W. (2006). Warming and earlier spring increase western U.S. forest wildfire activity. Science, 6789, 940–943. https://doi.org/https://doi.org/10.1126/science.1128834
White, J. D., Ryan, K. C., Key, C. C., & Running, S. W. (1996). Remote Sensing of Forest Fire Severity and Vegetation Recovery. In Int. J. Wildland Fire (Vol. 6, Issue 3).