Servicios Temáticos de Incendios Forestales

Ejemplo de la severidad de un incendio en una zona quemada. Leyenda: los tonos más oscuros indican una mayor severidad del incendio. Créditos: Terradue

El servicio Burned Area Mapping (BAM) identifica incendios activos y cuantifica las zonas quemadas utilizando datos térmicos del Copernicus Sentinel-3 SLSTR e imágenes ópticas del Sentinel-2 MSI.

Desarrollado por Terradue, el servicio procesa diariamente las anomalías térmicas y genera mapas con una resolución de 10 metros que muestran la extensión, la probabilidad y la gravedad de los incendios. El algoritmo FireCCISFD20 se adapta para integrar índices espectrales (MIRBI y NBR2) con datos de incendios activos de VIIRS para la extracción de productos basados en Copernicus Sentinel-2.

Una vez detectados los puntos calientes, el servicio activa automáticamente la delimitación de la zona quemada basada en Sentinel-2. Produce capas temáticas, incluyendo zonas quemadas/no quemadas, gravedad (utilizando la relación de quema relativizada) y probabilidades de quema por píxel. Esto permite realizar evaluaciones rápidas tras el incendio y planificar medidas de emergencia.

Los resultados incluyen puntos calientes detectados agregados, capa de clasificación de áreas quemadas, probabilidad de áreas quemadas y cálculo de la gravedad de las áreas quemadas.

Se ejecuta de forma sistemática, pero puede admitir el procesamiento bajo demanda. El servicio es de código abierto y está disponible con una resolución de 10 m cada 5 días (para resultados basados en Sentinel-2) y diariamente (para resultados basados en Sentinel-3).

Diagrama del servicio de peligro de incendios. Ejemplo de mapa de peligro de incendios en Perú. Leyenda: los colores más cálidos indican un mayor peligro de incendios. Créditos: Indra

Desarrollado por Indra, el servicio Fire Danger Mapping (FDM) integra datos estáticos y dinámicos basados en observación de la Tierra (EO) para estimar los niveles diarios de peligro de incendios en América Latina y el Caribe.

Combina la cobertura del suelo, la altura de la vegetación, la topografía y el historial de incendios con el Índice Meteorológico de Incendios (FWI) diario del Servicio Global de Información sobre Incendios Forestales (GWIS). Los resultados son mapas ráster con una resolución de 100 m que clasifican el peligro de incendios en cinco niveles, de bajo a extremo.

Este servicio de código abierto ayuda a anticipar las zonas de alto riesgo y respalda las estrategias proactivas de prevención de incendios. Permite la personalización regional mediante el ajuste de ponderaciones variables. Actualmente, su ejecución es sistemática, pero también se puede activar bajo demanda, con previsiones disponibles con hasta 7 días de antelación.

Diagrama del servicio de recuperación tras incendios. Ejemplo de un mapa de regeneración de dos años. Leyenda: los colores rojos más cálidos indican una recuperación nula o menor; los colores más verdes indican una recuperación mayor (en porcentaje). Créditos: Indra

El servicio Fire Recovery Mapping (FRM) supervisa la recuperación de la vegetación utilizando datos NDVI de Copernicus Sentinel-2.

Desarrollado por Indra, se activa una vez que desaparecen los puntos calientes del servicio BAM. Al comparar el NDVI posterior al incendio con los valores de referencia previos al evento, el servicio calcula un índice de recuperación expresado como porcentaje por píxel (0 % a 100 %).

Con una resolución de 10 m, los resultados incluyen composiciones NDVI mensuales y una trama de recuperación acumulativa, que destaca las tasas de regeneración espacial. El servicio apoya la restauración ecológica y la planificación de recursos tras los incendios, con actualizaciones de datos que van desde los 15 hasta los 380 días después del evento. El servicio es de código abierto y se ejecuta de forma sistemática, pero también admite el uso bajo demanda.

Utiliza el índice de quemado normalizado (NBR), el delta NBR (dNBR) y el Indice de Quemado Relativizado (RBR) para generar mapas que reflejan la intensidad del impacto del incendio.

El usuario proporciona imágenes previas y posteriores al evento (bandas RED, NIR, SWIR2). El resultado incluye índices NBR, mapas de gravedad y vistas generales RGB. Sirve de apoyo para evaluar el impacto de los incendios y orientar los esfuerzos de restauración, y ofrece resultados con la resolución nativa de las imágenes de entrada.

Calcula la coherencia y la retrodispersión para crear composiciones visuales que resaltan los cambios en la superficie. Desarrollado por Terradue, produce activos geofísicos de alta resolución y visualizaciones RGB.

Entre los resultados clave se incluyen mapas de coherencia, capas Sigma Nought medias y compuestos de retrodispersión rojo-cian.

Utilizado en contextos de incendios forestales, SAR-COIN detecta cambios como infraestructuras quemadas o estructuras vegetales alteradas. El servicio es de código abierto y se ejecuta bajo demanda.

Utiliza un algoritmo de tamiz para eliminar pequeños grupos de píxeles y crea capas vectoriales para las clases seleccionadas. Esta herramienta es especialmente útil para suavizar los resultados clasificados de incendios forestales antes de realizar análisis adicionales.

Los modos incluyen solo filtrado, solo vectorización y filtrado y vectorización combinados.

Se ejecuta bajo demanda y admite la conversión de ráster a vector para mapas de áreas quemadas y de gravedad.

Calcula las diferencias en el NDVI, aplica umbrales, filtra el ruido y vectoriza los resultados. Desarrollado por Terradue, el servicio funciona con datos multimisión co-registrados (por ejemplo, Landsat, Copernicus Sentinel-2).

Los resultados incluyen rásteres de pérdida de NDVI, capas poligonales y vistas generales para una rápida interpretación. Este servicio bajo demanda es de código abierto y eficaz para delimitar las zonas dañadas por incendios.

Admite entradas de diferentes sensores o procesadores (por ejemplo, NDVI, área quemada, cobertura del suelo) y permite la generación de productos derivados utilizando expresiones simbólicas.

Este servicio de código abierto y bajo demanda facilita los flujos de trabajo de posprocesamiento, como la combinación de datos de áreas quemadas y recuperación de la vegetación en capas integradas de impacto de incendios.