Algoritmo Semiautomático para
Mapear Incendios Forestales y Estimar la Recuperación Vegetal Mediante Imágenes
Landsat-8

Semi-Automatic Algorithm to Map Forest Fires and Estimate Vegetation
Recovery Using Landsat-8 Images

Jonathan Zhiminaicela
Cabrera

Universidad
Técnica de Machala

Machala, Ecuador

[email-masked]

Orcid: 0000-0001-9462-9608

José Quevedo Guerrero

Universidad
Técnica de Machala

Machala, Ecuador

[email-masked]

Orcid: 0000-0002-8974-5628

María Belén León Salto

Universidad
Yachay Tech

Urcuquí,
Ecuador

[email-masked]

Orcid: 0000-0001-8782-4261

Cristhel Mora Encalada

Universidad
Técnica de Machala

Machala,
Ecuador

[email-masked]

Orcid: 0000-0002-0270-0962

Resumen— Este estudio propone una metodología
reproducible para la identificación, semi automática, de grandes incendios
forestales y la estimación de la recuperación vegetal mediante el uso de
imágenes satelitales Landsat 8 (OLI), y el análisis de la información obtenida
del cálculo de índices espectrales. Para ello se desarrolló un algoritmo
utilizando información de servidores de geo información y paquetes de análisis
espacial del software R. Las imágenes satelitales procesadas se obtuvieron de
la plataforma EarthExplorer del Servicio Geológico de Estados
Unidos (USGS): antes, durante y después del incendio forestal producido en el
Cantón Quilanga, Loja-Ecuador en el año 2019. Para
ello, se realizó el cálculo de índices espectrales con el cual se procedió a
identificar los índices de mejor aplicabilidad, por medio de un análisis
visual, y una prueba de correlación de Pearson con un intervalo de confianza al
95%, que corroboró el análisis visual. De ellos se obtuvo mejor correlación con
referencia al índice normalizado de área quemada (NBRI). De acuerdo con los
resultados obtenidos, se pudo delimitar el área afectada y estimar una
recuperación temprana de la vegetación, pero no se pudo identificar las
especies recuperadas.

Palabras Clave: Algoritmo R,
índices espectrales, incendios forestales, imágenes satelitales, Landsat.

Enviado: 04/08/2020                                     Aceptado:
14/09/2020                                   Publicado:
30/12/2020

Sumario: I Introducción, II Resultados y Discusión, III Conclusiones.

Como
citar: Zhiminaicela, Jonathan., Quevedo, José.,
León, María., & Mora, Cristhel. (2020). Algoritmo Semiautomático para
Mapear Incendios Forestales y Estimar la Recuperación Vegetal Mediante
Imágenes Landsat-8. Revista Tecnológica - Espol, 32(2). Recuperado a
partir de

http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/757

http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/rte/article/view/757

https://doi.org/10.37815/rte.v32n2.757

Abstract— This study
proposes a reproducible methodology for the semi-automatic identification of
large forest fires and the estimation of plant recovery using Landsat 8 (OLI)
satellite images, and the analysis of information obtained from the calculation
of spectral indices. For this purpose, an algorithm was developed using
information from geo-information servers and spatial analysis packages from the
R software. The processed satellite images were obtained from the EarthExplorer platform of the United States Geological
Survey (USGS) before, during and after the forest fire in Quilanga,
Loja-Ecuador in 2019. For this purpose, the calculation of spectral indices was
carried out. Those spectral indices were employed to identify the indices of
best applicability by means of a visual analysis and a Pearson correlation test
with a 95% confidence interval, corroborating the visual analysis. The best
correlation with reference to the NBRI was obtained. According to the results,
it was possible to delimit the affected area and estimate the early recovery of
the vegetation, however, it was not possible to identify the recovered species.

Keywords: R-algorithm, spectral indices, fires
forest, satellite images, Landsat.

I. INTRODUCCIÓN

A nivel
mundial la estación seca o verano propicia las condiciones atmosféricas idóneas
para la propagación de incendios forestales, la cual genera problemas sociales,
económicos y ambientales [1]. Ecuador no está exento de estos impactos. La temperatura promedio de
Ecuador se encuentra entre 23-26 ºC; sin embargo, la
temperatura máxima absoluta en aproximadamente el 30,12 % del territorio
ecuatoriano puede alcanzar los 32-34 ºC [2], con tendencias en su crecimiento, debido a la influencia que produce
el cambio climático [3] y con diversas variaciones [4]. El índice de peligro de incendios forestales es directamente
proporcional a la temperatura, por lo que estos cambios abruptos pueden
implicar un gran potencial para la ocurrencia o propagación de los incendios
forestales [1]. Así, la evaluación de los daños producidos y estimación del área de
recuperación son de vital importancia para proponer medidas de mitigación y
evitar la reincidencia en las
áreas afectadas. Debido a que las áreas destruidas por incendios forestales son
extensas, la evaluación in situ sería muy compleja. Una alternativa
confiable y económica para la evaluación de los daños producidos son los
Sistemas de Información Geográfica (SIG) y la teledetección [5].

Los
incendios forestales se relacionan con el principio básico de combustión en el
cual la temperatura y el cambio climático influyen directamente en el
desarrollo de un incendio. Éstos se presentan con mayor frecuencia en la
estación seca o verano, puesto que las variables climáticas son idóneas para la
proliferación de un incendio, generando grandes pérdidas para la biodiversidad
de una región [6]. Anualmente, la biodiversidad de los bosques forestales y la cobertura
vegetal, principal regulador climático del Ecuador está siendo reducida como
consecuencia de la recurrencia de los incendios forestales [1], especialmente en la región Andina, generando así la pérdida de
extensas hectáreas de bosques.

Según la Secretaría del
Convenio sobre la Diversidad Biológica (2010), las áreas afectadas
por los incendios forestales producen un desorden en la fluctuación de las
lluvias en esas zonas, provocando sequías que favorecen la susceptibilidad a un
futuro incendio; por ende, se necesita estimar la afectación y recuperación del
área para plantear medidas de restauración y ayudar a regulación en la
incidencia.

Los
estudios para determinar las áreas afectadas por incendios forestales,
utilizando imágenes satelitales Landsat 8 [7], han demostrado tener valores bajos en el error por omisión, debido a
la resolución espacial de las bandas espectrales generadas por los sensores de
los satélites, los cuales permiten tener una visión más clara del efecto
producido al territorio [7]. No obstante, al comparar el uso de imágenes de los satélites Landsat 8
y Sentinel-2 se evidenció menor tasa de error por omisión en Sentinel 2, cuya aplicación es aceptable puesto que
contiene rangos de similitud [8] y error por omisión [9], o en otras imágenes como WorldView-2,
imágenes con mayor resolución espacial [10]. Aunque a
medida que aumenta el área afectada por incendios, los errores de omisión
disminuyen [11]. Además, se complementan con el cálculo de los diversos índices
espectrales con imágenes Landsat 7 y Landsat 8 [12].

Adicionar
una clasificación semi supervisada permitiría la reducción los errores de
bandas espectrales, pues en general el error se asocia a delimitaciones del
área [9]. Pese a que se han realizado múltiples estudios no es posible deducir
con exactitud o aseverar el efecto producido por los incendios. Las inferencias
obtenidas permiten estimar el área global de afectación; consecuentemente, es
una herramienta que contribuye a la toma de decisiones adecuadas acorde a la
visión general del área afectada [13]. Esto se debe a que cada incendio debe ser tomado en cuenta para la
valoración con diversas variables, tales como el área de quemado, las
condiciones topográficas [14], la nubosidad y otras. Generalmente se utiliza la clasificación
supervisada, ya que permite obtener resultados más confiables [15]. En caso de falencias de información o inversión, una técnica ideal
para reducir errores es la clasificación semi supervisada.  Existen diversos índices espectrales que
utilizan imágenes satelitales para el cálculo del área abrasada. Regularmente
se utilizan las imágenes del satélite Sentinel 2,
implementadas con índices espectrales que evalúa el estado de la vegetación [16], los que permiten el mapeo y clasificación de la cobertura vegetal por
medio del uso de bandas espectrales [7]. Sin embargo, la mayoría de estos estudios se limitan al uso y análisis
de un índice espectral. En base a los antecedentes mencionados y a la nula o
escasa aplicación de estas herramientas, en Ecuador se propone emplear RStoolbox, un paquete del software R, para analizar y
comparar índices espectrales de las imágenes tele detectadas [11], permitiendo así identificar el índice adecuado para mapear el área de
quemado; además, se pretende acoplar las
correcciones radiométricas y de reflectancia con el paquete Landsat 8 [17].

A.
Área de estudio

Para el
análisis se consideró al incendio forestal más grande que ocurrió en Ecuador,
con el cual se puede evitar los errores por omisión, pues a mayor extensión de
incendio se presenta menor cantidad de errores por omisión [9]. El área de estudio evaluada se ubica en el cantón Quilanga, Loja al Sur del Ecuador. Véase en la Fig. 1

Fig.
1 Imagen del cantón Quilanga imagen RGB de Landsat 8

En
esta zona, las condiciones topográficas, estación climática y las condiciones
atmosféricas tales como el viento, favorecen la proliferación de un incendio.
De acuerdo a los reportes del INAHMI, en esta región los vientos pueden
alcanzar hasta 8 m/s [18]. Las zonas forestales y las especies endémicas
recientemente identificadas son las más afectadas y degradadas debido a
diversos factores antropológicos que promueven su degradación [19].

B.    Imágenes satelitales

Se utilizaron imágenes
satelitales Landsat 8 OLI tomadas antes, durante y después del incendio
forestal, lo más próximo al cierre de esta investigación. Descrito en la TABLA I, en el PATH= 10 y ROW 63. Estas imágenes fueron
obtenidas del servidor USGS.

TABLA I

IMÁGENES UTILIZADAS EN EL ESTUDIO

Tiempo

Imágenes satelitales Landsat 8
(OLI)

Identificador-producto

Fecha

Antes

LC08_L1TP_010063_20190825_20190903_01_T1

25/08/2019

Durante

LC08_L1TP_010063_20190926_20191017_01_T1

26/09/2019

Después

LC08_L1TP_010063_20200421_20200508_01_T1

21/04/2020

En este estudio se utilizaron imágenes Landsat 8
debido a la resolución espacial de sus bandas espectrales y los beneficios que
estas brindan para el estudio [20]. Véase en la Fig. 2. Además, el manejo y procesamiento de estas
imágenes no implican un gasto, por lo que su aplicación es económicamente
rentable.

Fig. 2
Respuesta espectral LDCM

El
proceso podría llevarse a cabo y obtener buenos resultados con imágenes Landsat
7 [21], lo que beneficiaría la aplicación del
algoritmo presentado en este trabajo cuando se necesiten imágenes antepuestas
al lanzamiento de Landsat 8 en 2013.

C.
Identificación del área de
estudio.

Para
identificar el área de afectación se utilizó el software QGIS versión 3.12 de
código abierto, empleando herramientas que permiten añadir capas tomando en
cuenta la banda 5 después del incendio, imagen satelital de Landsat 8 OLI.
Véase en la Fig. 3.

Fig.
3 Identificación de la expansión del incendio
forestal

D.
Software R

Para el estudio se utilizó el software R y como
modulador el software RStudio. El sistema utilizado y
sus herramientas de procesamiento facilitan la reproducción de las
investigaciones [22].

E.
Índices espectrales

El
cálculo de índices espectrales permite conocer el estado de la cobertura
vegetal, por ende, su aplicación en estudios para determinar las afectaciones
producidas en la cobertura vegetal es pertinente [16]. Además, puede utilizarse para prever
posibles incendios forestales [23]. El paquete RStoolbox
del Software R, permite realizar el cálculo de más de veinte índices los cuales
son descritos en su paquete de R [24].

F.
Descripción del algoritmo con los paquetes de R

En este
estudio se utilizó el software R y RStudio,
herramientas informáticas individuales que permitieron mapear y estimar la
recuperación del incendio forestal producido en Quilanga
en 2019. El algoritmo se describe en la Fig. 4.

Fig. 4 Diagrama
de flujo del algoritmo para el procesamiento de las imágenes satelitales
Landsat 8

G.
Evaluación de la severidad

Se debe conocer los rangos
interespecíficos para reconocer la salud de la vegetación. Estos rangos pueden
ser interpretados mediante el procesamiento de la información espectral
incluida en la cartografía del área quemada [25].

H.
Evaluación de la recuperación

Tanto las imágenes Landsat [26], como los índices espectrales [27]  tienen diversas
aplicaciones y cumplen diversas funciones. Para determinar los de mejor
aplicabilidad, se realizó un análisis visual [28] de las gráficas obtenidas desde el cálculo de índices
espectrales, y se hizo una prueba de correlación de Pearson [29] para corroborar estos resultados con un nivel de
significancia del 95% entre índices espectrales, tomando en cuenta el área
donde ocurrió el incendio, cortada con la capa obtenida en QGIS, lo cual se
observa en la Fig. 3; para ello se extrajeron
los valores y se realizó una prueba de correlación con referencia al índice
normalizado de área quemada (NBRI), siendo este índice el de mayor aplicación.
Los resultados se presentan en la Fig. 5.

II. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

De los
índices espectrales obtenidos en el estudio para identificar los de mejor
aplicabilidad, se determinó visualmente que el índice que permitió identificar
con mayor precisión la severidad del incendio forestal fue NBRI. Siendo este índice
representado en tres momentos en la antes en la Fig. 6, durante en la ¡Error!
No se encuentra el origen de la referencia., después del incendio forestal en
la Fig. 8, representándose imágenes del cantón Quilanga,
donde se suscitó el incendio forestal más grande del Ecuador en el año 2019.

Fig. 5 Prueba de correlación de Pearson entre
índices espectrales

De entre los índices seleccionados se consideró la
aplicabilidad de acuerdo a la características e
información que brindan los índices espectrales. Obteniendo así en los índices
evaluados mejor correlación con referencia al índice de relación de quemado
normalizado NBRI. El índice de vegetación ajustado al suelo SAVI= 0.98, índice
de vegetación de diferencia normalizada verde GNDVI= 0.96, índice de vegetación
mejorado de dos bandas EVI2= 0.97, índice de vegetación de diferencia DVI= 0.89
y índice de vegetación de diferencia normalizada NDVI= 0.98.

I.
Severidad del incendio forestal
NBRI

1)
Antes del Incendio
forestal: Se puede identificar por medio de
la imagen espectral en la Fig. 6;
el cantón Quilanga pertenece a la zona andina, pero
se encontraba en la estación seca. El valor promedio de NBRI es de 0.31, lo
cual alude a una vegetación medianamente sana.

Fig. 6 Imagen espectral del cantón Quilanga antes del incendio forestal con el
índice NBRI

2)
Durante el incendio
forestal: La fase presentada en la imagen espectral en la Fig. 7, presenta el
momento más próximo al control del incendio forestal. Los daños se pueden observar
con claridad y precisión las afectaciones.

Fig. 7 Imagen espectral del cantón Quilanga durante
el incendio forestal con el índice NBRI

3) Después del incendio forestal: Se observa una recuperación temprana de la vegetación con rangos
promedio en el área afectada de 0.34 y en menor medida por debajo de 0.16.
Véase la Fig. 8.

Fig. 8
Imagen
espectral del cantón Quilanga después del incendio forestal
con el índice NBRI

J.    Severidad del incendio forestal índices con similitud

Adicional al índice NBRI,
el paquete RStoolbox proporciona el cálculo de más de
treinta índices espectrales, herramienta que permite elegir el índice de mejor
aplicabilidad para el mapeo de incendios forestales, siendo éstos los índices:
DVI, véase la Fig. 9; EVI2, véase la Fig. 10; GNDVI, véase en la Fig. 11, que, de acuerdo al análisis visual y la prueba de
correlación.

Fig. 9
Imagen espectral del cantón Quilanga índice DVI

Fig. 10 Imagen espectral del cantón Quilanga índice EVI2

Fig. 11
Imagen espectral del cantón Quilanga índice GNDVI

Las imágenes satelitales Sentinel 2, las cuales tienen un valor monetario por
unidad, son utilizadas generalmente para realizar mapeos de incendios
forestales [30]. Es por esto que este estudio se
efectuó con imágenes Landsat 8; adicionalmente se trabajó con el índice NDVI
que mide la salud de la vegetación, por ende, permite mapear la cobertura
vegetal. Es por esto que se consideró al NDVI como herramienta adecuada para
estimar la recuperación vegetal [31].

K.   Mapeo de la recuperación de la vegetación afectada por el incendio
forestal.

Para mapear la recuperación de la
cobertura vegetal se propusieron el índice NDVI, que se observa en la Fig. 12 y el índice SAVI, representado en la Fig. 13.

Fig.
12 Imagen espectral del cantón Quilanga índice NDVI

Fig. 13
Imagen espectral del cantón Quilanga índice SAVI

Los
resultados obtenidos son aplicables en estudios espectrales para conocer el
estado de la cobertura vegetal. Además pueden ser utilizados en la evaluación y
análisis de factores externos al estudio como en agricultura de precisión [32].

L.    Estimación de la recuperación vegetal.

Los resultados obtenidos se pueden
contrastar con los valores promedio representados en la Fig. 14. En dicha infografía se expresan los valores espectrales de
las diferentes fases, tales como: Antes, durante y después del incendio
forestal. Generalmente, la presencia de valores espectrales negativos
representa daños graves en la cobertura vegetal[16][27][23].

Fig. 14
Valores espectrales de las imágenes Landsat 8, en los tres tiempos de
evaluación

Los valores
espectrales obtenidos en el estudio dos permiten conocer dos aspectos generales
del comportamiento de la vegetación antes, durante y después del incendio:

1)
El comportamiento de la vegetación y su recuperación: Los valores de los índices NDVI fueron:

antes -0.12 a 0.46 con
tendencia positiva, durante -0.09 a 0.47 con tendencia negativa y después 0.01;
0.47. Este comportamiento se repite en el índice SAVI representado en el
diagrama de cajas de la Fig. 14. Estos valores permiten inferir que hubo una recuperación
vegetativa de acuerdo al análisis espectral [33][10][9][15][29], pero no se pudo identificar el tipo de vegetación recuperada,
puesto que el cálculo de índices espectrales permite hacer estimaciones como
otras herramientas que utilizan teledetección. De acuerdo al
resultado obtenido y los valores espectrales se puede aseverar que hubo una
recuperación temprana de la cobertura vegetal.

2)
Mapeo del incendio forestal: Para identificar y mapear los incendios forestales se utilizó
como referencia el índice NBRI siendo este el de mayor aplicación y una prueba
de correlación de Pearson para con los demás índices espectrales obteniendo,
así en los índices evaluados mejor correlación con referencia al NBRI. El
índice SAVI= 0.98, el GNDVI= 0.96, EVI2= 0.97, DVI= 0.89 y NDVI= 0.98. Además, visualmente se puede constatar estos
resultados en las Fig. 7, Fig. 9, Fig. 10, Fig. 11, Fig. 12 y Fig. 13.

III. CONCLUSIONES

En Ecuador las imágenes satelitales
han sido utilizadas para evaluar el estado de los cultivos y relacionarlos con
su rendimiento [34]. Sin embargo, estos procesos de tratamiento y análisis de
imágenes satelitales no se han aplicado a otros campos. Debido al gran impacto
económico, ambiental y social negativo que producen los incendios forestales
anualmente al país, se debería considerar la aplicación de estos estudios.

El algoritmo presentado en esta
investigación permite evaluar el área afectada y así obtener una visión general
de los daños ocasionados por este tipo de desastres, lo cual lo convierte en
una herramienta de fácil aplicabilidad y reproducción. Este algoritmo se
complementa mediante el uso de imágenes satelitales Landsat 8 y el software R.
El software R facilita la reproducción de este estudio, debido a que la
plataforma facilita la utilización de versiones anteriores, por esta razón las
actualizaciones que se realicen no limitan su efectividad.

Asimismo, el software R permite
tener una visión clara y global en el mapeo de incendios forestales,
especialmente la delimitación del mismo. La aplicación
del algoritmo en R facilita la obtención de imágenes de alta calidad y una
visión de la afectación en áreas, por lo cual el algoritmo puede ser aplicado
con enfoques para la evaluación de cultivos, pues la facilidad del package RStoolbox y el software
R, permiten la facilidad de tener una gama de índices espectrales con múltiples
aplicaciones.

En el análisis post incendio, se
puede deducir una temprana recuperación a nivel espectral de la vegetación, la
cual se puede ver influenciada en la fecha que se adquirió la imagen post
incendio, en el mes de abril, donde hay mayor fluctuación de la precipitación.
Pero a nivel general, debido a que es una herramienta de estimación, se pudo
cumplir con los objetivos planteados, sin la necesidad generar los costos que
in situ se producen al estudiarlos o al realizar una clasificación supervisada.

Todos los estudios a nivel espectral
con imágenes satelitales nos permiten hacer estimaciones, pero no se puede
conocer con exacta certeza lo que sucede en campo. Esta herramienta es una
alternativa para realizar monitoreo e identificar donde es necesario realizar
oportunamente medidas de biorremediación.

Este estudio ayuda abrir un mayor
desarrollo en la investigación en estos campos de la teledetección de incendios
forestales, pues su facilidad de replicación le dará un aporte favorable al uso
de herramientas convencionales, donde se debe tener mayor campo de
conocimiento. Se debe considerar, antes de realizar el estudio, factores como
nubosidad, facilidad para interpretar los valores espectrales, conocimientos
medios en el manejo del software R y la identificación del área afectada.

RECONOCIMIENTOS

Este trabajo ha sido financiado
parcialmente por el Proyecto de Investigación del Mapeo de Grandes Incendios
Forestales de Ecuador, del Semillero de Investigación en Recursos Fitogéneticos de la Universidad Técnica de Machala
(SIRF/UTMACH).

Los autores desean expresar su
agradecimiento a Angel Eduardo Luna Romero, MSc, quien dicta la materia de Geomática en la Facultad de
Ciencias Agropecuarias de la UTMACH, por motivar a sus estudiantes al
desarrollo de investigaciones, a MIND Research Group (https://mind-researchgroup.com/) por promover y
apoyar a sus miembros en el proceso de investigación.

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