Los ‘ojos’ espaciales que nos ayudan a reparar la huella de destrucción de los megaincendios
Víctor Fernández García, Universidad de León; Elena Marcos Porras, Universidad de León y Leonor Calvo Galván, Universidad de León
Según la comunidad científica, los cambios de uso del suelo, el cambio climático y las políticas de supresión de incendios están modificando sus características en diferentes regiones del planeta. El 2019 se ha considerado como el peor año de la historia en cuanto a incendios forestales a nivel mundial.
En el caso de las regiones de clima mediterráneo, se han alcanzado cifras récord de superficie quemada, tamaño de los incendios o número de fallecidos durante los últimos años. Son buenos ejemplos el incendio de Portugal del año 2017 (el mayor de la historia de este país), los incendios de Grecia de 2018 (con 102 fallecidos) y los incendios de California de 2020, que alcanzaron la mayor superficie quemada de la historia del estado.
Cómo estudiar los megaincendios
En este contexto de cambio, se han acuñado los conceptos de “incendio de sexta generación” o “megaincendio” para referirse a la alta capacidad devastadora, imposibilidad de extinción y grandes dimensiones de estos eventos extremos.
Estamos ante una situación que exige caracterizar y gestionar de forma eficiente grandes superficies quemadas, y es aquí donde las imágenes de satélite desempeñan un papel fundamental.
Existen multitud de satélites de observación terrestre. Pero los que tienen un mayor interés para la gestión forestal por su gratuidad y su resolución espacial son la serie Landsat –de la NASA y el USGS– y, más recientemente, el satélite Sentinel-2, lanzado por la Agencia Espacial Europea.
Estos satélites portan cámaras que ven más allá de lo visible. Capturan información de regiones del espectro electromagnético como el infrarrojo o el térmico, de gran utilidad para caracterizar de forma precisa las zonas incendiadas, identificar áreas críticas y realizar seguimiento de la regeneración postincendio.
Caracterización de la zona quemada
Cuando ocurre un gran incendio, es de interés periodístico, estadístico, político y para la gestión conocer rápidamente la superficie quemada y los bienes afectados. Es necesario identificar y cartografiar las zonas quemadas, algo que tradicionalmente se hace de forma costosa recorriendo la zona in situ o mediante un vuelo en helicóptero.
La alternativa eficiente a estas técnicas es el uso de imágenes Sentinel-2, disponibles cada cinco días a una resolución espacial relativamente buena (10-60 m dependiendo de la región del espectro) o imágenes Landsat, disponibles cada 15 días y con menor resolución espacial.
El gestor forestal puede abordar la cartografía de zonas quemadas mediante algoritmos automáticos o semiautomáticos. Estos permiten cartografiar amplias zonas en cuestión de segundos, especialmente aprovechando las capacidades computacionales de nuevas herramientas como Google Earth Engine.
Sin embargo, la metodología que ofrece una mayor exactitud sigue siendo la interpretación visual de imágenes de satélite en falso color (aprovechando regiones del espectro no visibles), que realizada por personal experimentado puede ser cuestión de minutos.
Diagnóstico e identificación de áreas críticas
Los recursos son limitados. Por eso, cuando hay que gestionar grandes superficies, es necesario definir áreas prioritarias donde centrar las actuaciones forestales. Lo ideal es centrarse en aquellas zonas donde el incendio ha causado mayor impacto (zonas de alta severidad), ya que es donde la conservación del suelo y la regeneración natural pueden verse más comprometidas.
Una forma sencilla y fiable de evaluar la severidad es mediante índices espectrales como el dNBR, utilizado por los programas EFFIS de la Unión Europea y MTBS de los Estados Unidos de América. El índice dNBR-EVI, desarrollado por investigadores de la Universidad de León, ha mostrado un buen funcionamiento bajo diferentes situaciones climáticas.
Estos índices identifican de forma efectiva las áreas donde la vegetación y el suelo están más afectados, y pueden ser empleados por los gestores para identificar las zonas donde realizar actuaciones de emergencia.
Si el objetivo de la gestión forestal es mantener el arbolado, otra variable a tener en cuenta es la frecuencia o la recurrencia de incendios, definida como el número de veces que se ha quemado un lugar en un periodo de tiempo dado.
La importancia de la recurrencia se ha demostrado para los pinares mediterráneos más comunes (Pinus pinaster Ait. y Pinus halepensis Mill.), que ven reducida drásticamente su capacidad de regeneración si tienen lugar incendios de copas frecuentes.
Una herramienta útil para identificar estas zonas (y en muchos casos la única) es la identificación de los incendios ocurridos empleando series temporales de imágenes Landsat, que están disponibles desde los años 70.
Seguimiento de la regeneración
Para realizar una correcta gestión forestal de las zonas quemadas también es fundamental hacer un seguimiento a medio y largo plazo. Esto supone evaluar la regeneración de la vegetación y la efectividad de las actuaciones forestales.
Una forma sencilla de hacer estos seguimientos es calculando índices de vegetación como el NDVI a partir de las imágenes Landsat o Sentinel-2. Estos índices informan de la cobertura global y del vigor vegetal, y por tanto son valiosos para estimar la regeneración y el grado de protección del suelo.
Utilizando otras metodologías más complejas, o imágenes de mayor resolución espacial de los satélites Worldview, Pléiades, SPOT, Quickbird o Deimos-2, es posible determinar la densidad y la cobertura de las especies arbóreas.
La aplicación de estas técnicas permite identificar aquellas zonas donde sigue siendo necesario invertir esfuerzos y dinero para recuperar los bienes que los ecosistemas forestales ofrecen a la sociedad. Por lo tanto, estamos ante una nueva situación respecto a los incendios forestales, donde las nuevas tecnologías tienen mucho que aportar.
Eso sí, no hay que olvidar la importancia del conocimiento de campo que aportan los científicos y los gestores, y que es fundamental para interpretar lo que nos dicen las imágenes de satélite.
