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Modelo de la susceptibilidad a incendios forestales utilizando imágenes AVHRR y sistemas de información geográfica, en la Reserva de la Biosfera Maya, Guatemala

by Ramírez Zea, Carla; CATIE, Turrialba (Costa Rica).
Publisher: Turrialba (Costa Rica) CATIE 1999Description: 79 páginas.Subject(s): GUATEMALA | INCENDIOS FORESTALES | INSTRUMENTOS METEOROLOGICOS | MODELOS | RESERVA DE LA BIOSFERA MAYA | SISTEMAS DE INFORMACION GEOGRAFICA | TELEDETECCION | ZONIFICACION | FOREST FIRES | GEOGRAPHICAL INFORMATION SYSTEMS | GUATEMALA | METEOROLOGICAL INSTRUMENTS | MODELS | REMOTE SENSING | ZONING | GUATEMALA | INCENDIE DE FORET | INSTRUMENT METEOROLOGIQUE | MODELE | SYSTEME D'INFORMATION GEOGRAPHIQUE | TELEDETECTION | ZONAGEOnline Resources: Texto completo (Es) Summary: Los bosques tropicales se ven constantemente amenazados por los incendios forestales que se originan principalmente en las quemas agrícolas. En Guatemala, una de las áreas de bosque protegido más afectadas por los incendios forestales es la Reserva de la Biosfera Maya (RBM) ya que es un área de mucha inmigración y actividad humana. Es así que para contribuir con los planes de prevención y control de incendios forestales del área, en el presente trabajo se realizó un análisis geográfico para determinar cuales son las áreas más amenazadas dentro de la reserva. En primer lugar, se realizó una clasificación de la vegetación de acuerdo a sus patrones de cambio por efectos de la época seca de 1999. Para ello se utilizaron imágenes AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) y se obtuvieron composiciones de 15 días/mes del valor máximo por pixel del índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Los meses evaluados fueron de febrero a marzo de 1999. Con esta información se realizaron dos clasificaciones no supervisadas, una basada en la diferencia de NDVI por pares de meses, y la otra basada en los valores netos de NDVI por mes. Estas dos clasificaciones se combinaron y se obtuvo el mapa de clases de vegetación según sus patrones de cambios por la época seca. Cada clase de vegetación obtenida se caracterizó de acuerdo a los tipos de bosque que representa y además se analizó de acuerdo a la incidencia de incendios forestales y quemas agrícolas de 1998 y 1999. Este análisis se hizo a través de los puntos de calor de 1 x 1 km detectados a través del sensor AVHRR. Las clases con cambios más drásticos por la sequía se presentaron al Oeste de la reserva y corresponde a las áreas agrícolas, humedales y pastizales naturales. Las clases de cambios moderados por la sequía corresponden a las áreas de bosque, diferenciados según el tiempo en que sufrieron los cambios. Posteriormente se realizó el mapa de zonas susceptibles a incendios forestales. Para ello se analizó el factor vegetación y tres factores antropogénicos, frontera agrícola, poblados y vías de acceso. Con estos tres factores se realizó un análisis de la distancia de los puntos de calor a cada uno de ellos, y se obtuvo un modelo que sirvió para la transformación de los factores a variables. El factor de vegetación fue transformado según el porcentaje de pixeles de calor según área que cubre cada clase. Las nuevas variables fueron analizadas en conjunto a través de una Evaluación Multicriterio, donde se determinó un peso según su importancia por su capacidad de producir incendios forestales. Para otorgar estos valores se utilizó la metodología Delphi, donde se realizó una consulta a expertos en incendios en el área de estudio. En la Evaluación Multicriterio cada variable se multiplicó por el peso correspondiente y luego se sumaron todas en forma lineal. El resultado fue un mapa que muestra tres clases de susceptibilidad, las cuales indican mayor efecto en aquellas zonas donde se encuentran presentes las tres variables antropogénicas. La variable con mayor valoración fue la frontera agrícola, seguido de los poblados y vías de acceso. La vegetación juega un papel menos drástico aunque no deja de ser importante ya que puede determinar una rápida propagación según sus condiciones por la sequía. Las áreas más susceptibles son las que se encuentran en las áreas habitadas dentro de la reserva, el borde con la zona de amortiguamiento y las zonas fronterizas con México al Oeste.Summary: Tropical forests are constantly threatened by fires. In Guatemala, the Reserva de la Biósfera Maya (RBM) is one of the protected areas most affected by them. This is a zone with high immigration rates, where human activity is the main cause for such fires. The present study, based on three human and one vegetation variables, tried to identify which areas of the reserve are the most susceptible to fire so it would help on the development of prevention plans and control areas. As a first step, based on the change patterns of the vegetation, during the 1999 dry season, a vegetation classification was made. For that, AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) images where used to obtain fifteen days/month maximum NDVI (Normalised Difference Vegetation Index) compositions. The evaluated months were February - March 1999. Two non supervised classifications were made, based on these information: one, based on differences of NDVI between months pairs, and another one, based on the clear NDVI value of each month. These two classifications were combined to obtain the map of dry season change classes vegetation. Each vegetation class was described based on the forest type that it represents and on the 1998-1999 fire incidence obtained by the 1 x 1 km heat pixels identifying by the AVHRR sensor. The major change classes obtained were at the West of the RBM, and corresponded to agricultural, natural wetland and swamp areas. The intermediate dry change classes where those with forest cover, with differences related to the time of occurrence of that changes. Then, based on three human factors: agricultural border, access roads and towns, a heat pixel distance to the interest factor analysis was made. A model to explain that behaviour was obtained and each factor was transformed to its own model to become a final variable. The vegetation factor values were modified too, based on the percentage of heat pixel per class area. Based on their importance as fire-causing factor, a weight value was given to each transformed variable. The weight value was established using the Delphi method with fire experts of the study area. The Multicriterial Evaluation was made using the transformed variables modified by their weights and adding them linearly. The resulting map shows three kinds of susceptibilities with the major one in the zones where the three anthropogenic variables are present. The variable with the most fire-causing weight was the agricultural border, followed by the towns and the access roads. The vegetation was the variable with less weight, but is still important because it determines the rapid propagation of fire. The areas most susceptible for fires in the RBM are those that are in the most densely populations zones, in the edge of the buffer zone and the Mexican frontier line in the West.
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Location Collection Call number Status Date due
BCO
Colección de Tesis Thesis R173mo Available

Tesis (Mag. Sc.)

Los bosques tropicales se ven constantemente amenazados por los incendios forestales que se originan principalmente en las quemas agrícolas. En Guatemala, una de las áreas de bosque protegido más afectadas por los incendios forestales es la Reserva de la Biosfera Maya (RBM) ya que es un área de mucha inmigración y actividad humana. Es así que para contribuir con los planes de prevención y control de incendios forestales del área, en el presente trabajo se realizó un análisis geográfico para determinar cuales son las áreas más amenazadas dentro de la reserva. En primer lugar, se realizó una clasificación de la vegetación de acuerdo a sus patrones de cambio por efectos de la época seca de 1999. Para ello se utilizaron imágenes AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) y se obtuvieron composiciones de 15 días/mes del valor máximo por pixel del índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Los meses evaluados fueron de febrero a marzo de 1999. Con esta información se realizaron dos clasificaciones no supervisadas, una basada en la diferencia de NDVI por pares de meses, y la otra basada en los valores netos de NDVI por mes. Estas dos clasificaciones se combinaron y se obtuvo el mapa de clases de vegetación según sus patrones de cambios por la época seca. Cada clase de vegetación obtenida se caracterizó de acuerdo a los tipos de bosque que representa y además se analizó de acuerdo a la incidencia de incendios forestales y quemas agrícolas de 1998 y 1999. Este análisis se hizo a través de los puntos de calor de 1 x 1 km detectados a través del sensor AVHRR. Las clases con cambios más drásticos por la sequía se presentaron al Oeste de la reserva y corresponde a las áreas agrícolas, humedales y pastizales naturales. Las clases de cambios moderados por la sequía corresponden a las áreas de bosque, diferenciados según el tiempo en que sufrieron los cambios. Posteriormente se realizó el mapa de zonas susceptibles a incendios forestales. Para ello se analizó el factor vegetación y tres factores antropogénicos, frontera agrícola, poblados y vías de acceso. Con estos tres factores se realizó un análisis de la distancia de los puntos de calor a cada uno de ellos, y se obtuvo un modelo que sirvió para la transformación de los factores a variables. El factor de vegetación fue transformado según el porcentaje de pixeles de calor según área que cubre cada clase. Las nuevas variables fueron analizadas en conjunto a través de una Evaluación Multicriterio, donde se determinó un peso según su importancia por su capacidad de producir incendios forestales. Para otorgar estos valores se utilizó la metodología Delphi, donde se realizó una consulta a expertos en incendios en el área de estudio. En la Evaluación Multicriterio cada variable se multiplicó por el peso correspondiente y luego se sumaron todas en forma lineal. El resultado fue un mapa que muestra tres clases de susceptibilidad, las cuales indican mayor efecto en aquellas zonas donde se encuentran presentes las tres variables antropogénicas. La variable con mayor valoración fue la frontera agrícola, seguido de los poblados y vías de acceso. La vegetación juega un papel menos drástico aunque no deja de ser importante ya que puede determinar una rápida propagación según sus condiciones por la sequía. Las áreas más susceptibles son las que se encuentran en las áreas habitadas dentro de la reserva, el borde con la zona de amortiguamiento y las zonas fronterizas con México al Oeste.

Tropical forests are constantly threatened by fires. In Guatemala, the Reserva de la Biósfera Maya (RBM) is one of the protected areas most affected by them. This is a zone with high immigration rates, where human activity is the main cause for such fires. The present study, based on three human and one vegetation variables, tried to identify which areas of the reserve are the most susceptible to fire so it would help on the development of prevention plans and control areas. As a first step, based on the change patterns of the vegetation, during the 1999 dry season, a vegetation classification was made. For that, AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) images where used to obtain fifteen days/month maximum NDVI (Normalised Difference Vegetation Index) compositions. The evaluated months were February - March 1999. Two non supervised classifications were made, based on these information: one, based on differences of NDVI between months pairs, and another one, based on the clear NDVI value of each month. These two classifications were combined to obtain the map of dry season change classes vegetation. Each vegetation class was described based on the forest type that it represents and on the 1998-1999 fire incidence obtained by the 1 x 1 km heat pixels identifying by the AVHRR sensor. The major change classes obtained were at the West of the RBM, and corresponded to agricultural, natural wetland and swamp areas. The intermediate dry change classes where those with forest cover, with differences related to the time of occurrence of that changes. Then, based on three human factors: agricultural border, access roads and towns, a heat pixel distance to the interest factor analysis was made. A model to explain that behaviour was obtained and each factor was transformed to its own model to become a final variable. The vegetation factor values were modified too, based on the percentage of heat pixel per class area. Based on their importance as fire-causing factor, a weight value was given to each transformed variable. The weight value was established using the Delphi method with fire experts of the study area. The Multicriterial Evaluation was made using the transformed variables modified by their weights and adding them linearly. The resulting map shows three kinds of susceptibilities with the major one in the zones where the three anthropogenic variables are present. The variable with the most fire-causing weight was the agricultural border, followed by the towns and the access roads. The vegetation was the variable with less weight, but is still important because it determines the rapid propagation of fire. The areas most susceptible for fires in the RBM are those that are in the most densely populations zones, in the edge of the buffer zone and the Mexican frontier line in the West.

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