Análisis de la severidad de incendios en la Reserva de Usos Múltiples Guaraní, Misiones a partir de índices espectrales obtenidos de sensores remotos

Abstract

Este trabajo evaluó la severidad de un incendio en la Reserva de Usos Múltiples Guaraní, en Misiones, Argentina, mediante la combinación de datos de campo e índices espectrales derivados de imágenes Sentinel 2. Se midieron 30 parcelas en campo para evaluar la severidad de un incendio, en ellas se relevaron 479 árboles, evaluando variables como el diámetro a la altura del pecho (DAP), el porcentaje de copa viva y la altura de carbonización. Luego se analizó su relación con índices espectrales. Los índices espectrales obtenidos incluyeron NDVI, NBR, EVI y AFRI. Los resultados mostraron que el índice AFRI fue el que mejor explicó la variabilidad de los datos obtenidos en campo, mostrando un alto ajuste (R²) y una comparación estadística significativa con las variables de campo. En contraste, el índice EVI no presentó una medición tan fuerte, lo que sugiere que su capacidad para evaluar la severidad del incendio en este contexto es más limitada en comparación con el AFRI. A pesar de ello, los resultados indicaron una evaluación negativa entre la severidad del incendio y el porcentaje de copa viva, y una evaluación positiva con la altura de carbonización. Se concluye que, en este estudio, el índice AFRI es una herramienta más adecuada para evaluar la severidad de los incendios en bosques, en comparación con otros.

This study evaluated the severity of a fire in the Guaraní Multiple-Use Reserve in Misiones, Argentina, through the combination of field data and spectral indices derived from Sentinel-2 satellite images. Thirty field plots were measured to evaluate fire severity, with data collected from 479 trees. Variables such as diameter at breast height (DBH), percentage of live canopy, and charring height were analyzed in relation to spectral indices. The spectral indices used included NDVI, NBR, EVI, and AFRI. The results showed that the AFRI index was the best at explaining the variability in the field data, with a high coefficient of determination (R²) and a statistically significant correlation with the field variables. In contrast, the EVI index did not show as strong a correlation, suggesting that its ability to assess fire severity in this context is more limited compared to AFRI. The findings further revealed a negative correlation between fire severity and the percentage of live canopy, while a positive correlation was observed with charring height. These results highlight the AFRI index as a more suitable tool for assessing fire severity in forested areas compared to other indices.