Seguimiento de la humedad del combustible vivo mediante imágenes Sentinel-2 en la isla de Tenerife
DOI:
https://doi.org/10.17398/3101-7177.2.197Palabras clave:
humedad del combustible vivo, Sentinel 2, Random Forest, riesgo de incendioResumen
La humedad del combustible vivo (HCV) es un factor clave en la inflamabilidad y en el comportamiento del fuego. No obstante, hasta la fecha no se disponía de registros de HCV en la isla ni en la región macaronésica. Para cubrir esta carencia, el presente estudio propone un enfoque de monitorización continua a nivel espacial y temporal en Tenerife mediante la integración de datos de campo e índices espectrales de Sentinel-2. Bajo este marco, se caracteriza la dinámica de la HCV en especies de vegetación representativas mediante una red de parcelas permanentes establecida en la isla, evaluando el potencial de los modelos resultantes como indicadores de peligro de incendio.
Se realizaron muestreos destructivos de HCV entre febrero y octubre de 2025. El diseño incluyó parcelas representativas de pino canario (vertientes N y S), tagasaste y brezo. A partir de imágenes Sentinel-2 se calcularon índices espectrales y se ajustaron modelos empíricos (Random Forest y modelos lineales) por especie y de forma agregada.
Los resultados muestran una variabilidad temporal en tagasaste y brezo, mientras que el pinar presenta cambios más amortiguados y diferencias entre vertientes. En la estimación, los mejores desempeños se obtienen en tagasaste y en el modelo global, con un rendimiento menor en brezo y pino. Finalmente, se ilustra el potencial operativo con un caso de estudio en la zona del incendio de Arafo (2023), donde la evolución estimada refleja un descenso previo a un evento de incendio.
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Referencias
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5–32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
Domenech Agenjo, O., Cardona Ametller, C., Ribas Costa, V., & De Simón Bañón, E. (2022). Estudio de la evolución de la humedad del combustible fino vivo en un ámbito forestal mediterráneo insular (Illes Balears). Actas del 8º Congreso Forestal Español (8CFE) (Resumen 209).
Marino, E., Yebra, M., Guillén-Climent, M., Algeet, N., Tomé, J. L., Madrigal, J., Guijarro, M., & Hernando, C. (2020). Investigating live fuel moisture content estimation in fire-prone shrubland from remote sensing using empirical modelling and RTM simulations. Remote Sensing, 12(14), Article 2251. https://doi.org/10.3390/rs12142251
Marino, E., Yáñez, L., Guijarro, M., Madrigal, J., Senra, F., Rodríguez, S., & Tomé, J. L. (2024). Transferability of empirical models derived from satellite imagery for live fuel moisture content estimation and fire risk prediction. Fire, 7(8), Article 276. https://doi.org/10.3390/fire7080276 .
Yebra et al. (2024) Globe-LFMC 2.0, an enhanced and updated dataset for live fuel moisture content research. Scientific Data 11:332.
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Derechos de autor 2026 Esther Peña-Molina , Maria Luz Guillen Climent, Eva Marino del Amo, Ana Monedero de Andrés, Gustavo Adolfo Medina Méndez, José Luis Tomé Morán, Pedro Pablo Ranz Vega, Stéfano Arellano Pérez (Autor/a)

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