Armonización multifuente de perturbaciones forestales: de productos existentes a una cartografía robusta
DOI:
https://doi.org/10.17398/3101-7177.2.195Palabras clave:
perturbaciones forestales, armonización, fusión espacio-temporal, validaciónResumen
La monitorización de perturbaciones en bosques mediterráneos cuenta con numerosos productos de detección de cambio (globales, europeos y nacionales). Sin embargo, la heterogeneidad en sensores, resolución espacial, cobertura temporal y leyendas dificulta su integración y explotación conjunta. En el marco del proyecto RIGOR-MED, cuyo objetivo
es mejorar la representatividad y rigor estadístico de las observaciones, este trabajo evalúa una armonización multifuente integrando productos internos basados en Landsat y Sentinel-2 (CCDC) con Global Forest Change (GFC), European Forest Disturbance Atlas (EFDA) y el Sistema de Alertas y Cambios Anuales (EIKOS). La armonización se fundamenta en (i) una leyenda común y reglas de cross-walking y (ii) fusión espacio-temporal. A partir de esta integración se generan mapas armonizados para la Península Ibérica y Baleares, aplicando dos estrategias alternativas de resolución de conflictos: prioridad por fuente y prioridad por clase. La validación con datos fotointerpretados, demuestra que la armonización mejora la consistencia y fiabilidad respecto a los productos individuales. Los mapas armonizados alcanzan una exactitud binaria del 99%, eliminan el error de comisión y reducen la omisión a valores inferiores al 32% (17% bajo una definición restrictiva de perturbación). En la validación temática, el enfoque mejora la detección de aprovechamientos manteniendo alta precisión y consigue sensibilidad completa para incendios, aunque
con retos persistentes en la identificación de perturbaciones sutiles. En conjunto, los resultados respaldan que la integración multifuente constituye una vía eficaz para generar productos operacionales robustos de monitorización de perturbaciones.
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Referencias
Esteban, J., Fernández-Landa, A., Tomé, J. L., Gómez, C., & Marchamalo, M. (2021). Identification of Silvicultural Practices in Mediterranean Forests Integrating Landsat Time Series and a Single Coverage of ALS Data. Remote Sensing, 13(18), 3611. https://doi.org/10.3390/rs13183611.
Giambelluca, A. L., Hermosilla, T., Álvarez Mozos, J., & González Audícana, M. (2025). Identifying forest harvesting practices: Clear cutting and thinning in diverse tree species using dense Landsat time series. Forest Ecology and Management, 578, 122442.
Hansen, M. C., Potapov, P. V., Moore, R., Hancher, M., Turubanova, S., Tyukavina, A., ... & Townshend, J. R. G. (2013). High-resolution global maps of 21st-century forest cover change. Science, 342(6160), 850–853.
Reiche, J., Balling, J., Slagter, B., & Carter, S. (2024). Integrating satellite-based forest disturbance alerts improves detection timeliness and confidence. Environmental Research Letters, 19(5), 054011. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ad2d82
Sistema de Alertas Mensuales y Anuales sobre la Superficie Forestal (MAAFS). (2024). EIKOS, Sistema de Seguimiento Territorial de los Ecosistemas. Subsistema de Información Territorial.
Soulard, C. E., Wilson, T. S., & Sleeter, B. M. (2017). Harmonization of forest disturbance datasets of the conterminous USA from 1986 to 2011. Environ Monit Asses, 189:17. https://doi.org/10.1007/s10661-017-5879-5
Stahl, A.T., Andrus, R., Hicke, J.A., Hudak, A.T., Bright, B.C., Meddens, A.J.H. (2023). Automated attribution of forest disturbance types from remote sensing data: A synthesis. Remote Sensing of Environment 285, 113416. https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113416
Viana-Soto, A., & Senf, C. (2024). The European Forest Disturbance Atlas: A Forest Disturbance Monitoring System Using the Landsat Archive. Published as an open-access preprint in Earth System Science Data Discussions (DOI: 10.5194/essd-2024-361).
Zhu, Z., Woodcock, C.E., 2014. Continuous change detection and classification of land cover using all available Landsat data. Remote Sensing of Environment 144, 152–171. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.01.011
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