Seguimiento de la humedad del combustible vivo mediante imágenes Sentinel-2 en la isla de Tenerife

Autores/as

  • Esther Peña-Molina Agresta S. Coop Autor/a
  • Maria Luz Guillen Climent Agresta S. Coop., España Autor/a https://orcid.org/0009-0000-3865-4681
  • Eva Marino del Amo Instituto de Ciencias Forestales del Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (ICIFOR-INIA, CSIC) Autor/a https://orcid.org/0000-0002-2397-5543
  • Ana Monedero de Andrés Gestión y Planeamiento Territorial y Medioambiental, S.A. Autor/a
  • Gustavo Adolfo Medina Méndez Gestión y Planeamiento Territorial y Medioambiental, S.A. Autor/a
  • José Luis Tomé Morán Agresta S. COOP., España Autor/a https://orcid.org/0000-0003-2298-9115
  • Pedro Pablo Ranz Vega Agresta S. COOP., España Autor/a
  • Stéfano Arellano Pérez Agresta S. Coop., España Autor/a https://orcid.org/0000-0003-2164-8618

DOI:

https://doi.org/10.17398/3101-7177.2.197

Palabras clave:

humedad del combustible vivo, Sentinel 2, Random Forest, riesgo de incendio

Resumen

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.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

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.

Descargas

Publicado

2026-06-03

Cómo citar

Seguimiento de la humedad del combustible vivo mediante imágenes Sentinel-2 en la isla de Tenerife. (2026). Congresos UEx, Actas De Congresos, 2. https://doi.org/10.17398/3101-7177.2.197