Conocer las zonas que se ven expuestas a un mayor riesgo de sufrir un incendio forestal es clave para promover políticas preventivas más efectivas. Por ello, un equipo de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha desarrollado un algoritmo simple y semiautomático para elaborar mapas de la estructura de la vegetación.

Esta variable es una de las más importantes para determinar el riesgo de incendio, ya que las estructuras vegetales proporcionan información sobre los combustibles disponibles y permiten detectar cambios significativos en el bosque que pueden condicionar el comportamiento del fuego.

El objetivo de las autoras y autores, que publican su estudio en la revista Forests, era triple. Por un lado, conocer la estructura y características del bosque y del matorral y de los diferentes tipos de combustible forestal en la geografía española.

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En segundo lugar, estudiar los cambios que se han producido en la vegetación empleando para ello el sensor LiDAR, un dispositivo que permite determinar la distancia desde un emisor láser (normalmente colocado en un avión) a un objeto o superficie utilizando un haz láser pulsado. De este modo, puede medirse por ejemplo, la densidad de la vegetación existente en una zona determinada.

Por último, las y los expertos evaluaron la relación existente entre el riesgo de propagación de incendio según la estructura del bosque y diversos factores ecológicos.

“El algoritmo de clasificación de la vegetación presenta una alta fiabilidad y permite elaborar mapas detallados de la estructura de la vegetación, asociada al riesgo de propagación de un incendio forestal, en toda España, facilitando la labor a las brigadas de extinción a la hora de tomar decisiones, y abaratando las campañas de incendios”, explica la coautora Alba García,  del grupo SILVANET de la ETSI de Montes, Forestal y del Medio Natural de la UPM.

Datos y tecnología LiDAR

Para desarrollar este nuevo algoritmo, las investigadoras e investigadores utilizaron una base de datos LiDAR (de acceso abierto a través de un programa nacional), dado que el sensor láser resuelve algunos de los problemas que presentan las márgenes por satélite basadas en sensores ópticos.

Las y los investigadores también han desarrollado un código con reglas que se aplican a variables derivadas de la nube de datos LiDAR, como pueden ser la fracción de cabida cubierta, la proporción de puntos del suelo, el estrato con mayor número de retornos…

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*Foto de portada: Pixabay