Nuevo algoritmo para prevenir incendios forestales

Nuevo algoritmo para prevenir incendios forestales

Atajar los incendios forestales se ha convertido en uno de los grandes desafíos en la gestión de las superficies arboladas en España. Solo en el año 2020 se quemaron en España un total de 18.523 hectáreas de terreno forestal, de las cuales 2.389 corresponden a superficie arbolada, 13.436,38 a matorral y monte abierto y 2.697,43 a pastos y dehesa, según los datos proporcionados por el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación.

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 investigadores 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 los 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.

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

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Artículo completo:  “Analysis of Mediterranean Vegetation Fuel Type Changes Using Multitemporal LiDAR“. García-Cimarras A, Manzanera JA, Valbuena R., en Forests, 2021.

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