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Resumen
En este trabajo se revisan los procesos utilizados para la evaluación del área afectada por el incendio forestal ocurrido el 25 de agosto de 2015 en el Volcán Ilaló, se utilizaron imágenes del programa Landsat Data Continuity Mission captadas el 30 de octubre de 2014 y 15 de septiembre de 2015. La técnica desarrollada posibilitó la producción de mapas de detalle intermedio de áreas afectadas por incendios, basadas en el establecimiento del umbral del BAI (Burned Area Index) y de la estimación del NBR (Normalized Burn Ratio). De su comparación, se estableció que las áreas de afectación obtenidas con el índice BAI, difieren de las derivadas con el coeficiente NBR en un 8,5%. A los métodos evaluados se los encontró interesantes particularmente por los siguientes motivos: la evaluación del área afectada resultó práctica y posible, con un tiempo de procesamiento expedito y sin precisar de datos de comprobación en campo. Por su lado, los resultados logrados denotan una efectiva utilidad en la producción de insumos cartográficos locales y de apoyo en la toma de decisiones para la evaluación, monitoreo y regeneración de áreas afectadas por incendios forestales.
Palabras clave: incendio forestal, índice espectral, Landsat 8.
Abstract
This paper reviews the processes used to evaluate the areas affected by the forest fire occurred on August 25th 2015 in Ilaló Volcano, images Landsat Data Continuity Mission captured on October 30th 2014 and September 15th 2015, program were used. The developed technique allowed the production of intermediate detail maps of burnt areas, based on the establishment of BAI threshold (Burned Area Index) and the estimate of NBR (Normalized Burn Ratio). From their comparison, it was established that the areas of affectation obtained with the BAI index differ from those derived with the NBR coefficient by 8.5%. The methods evaluated were particularly interesting for the following reasons: the evaluation of the affected area was practical and possible, with an expedited processing time, and without requiring field verification data. On the other hand, the results obtained denote an effective utility in the production of local cartographic inputs and as support in the decision making for the evaluation, monitoring and regeneration of areas affected by forest fires.
Key words: forest fire, spectral index, Landsat 8.
