{"id":4174,"date":"2021-07-15T18:19:14","date_gmt":"2021-07-15T16:19:14","guid":{"rendered":"http:\/\/institucional.us.es\/newcatedratel\/?p=4174"},"modified":"2024-06-21T09:27:35","modified_gmt":"2024-06-21T07:27:35","slug":"investigadores-de-la-upm-han-desarrollado-un-algoritmo-para-determinar-el-riesgo-de-incendios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/institucional.us.es\/catedratel\/investigadores-de-la-upm-han-desarrollado-un-algoritmo-para-determinar-el-riesgo-de-incendios\/","title":{"rendered":"Investigadores de la UPM han desarrollado un algoritmo para determinar el riesgo de incendios"},"content":{"rendered":"

Un grupo de investigadores de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM)<\/strong><\/a> han desarrollado un algoritmo simple y semiautom\u00e1tico para elaborar mapas de la estructura de la vegetaci\u00f3n. Esta variable es una de las m\u00e1s importantes para determinar el riesgo de incendio, ya que las estructuras vegetales proporcionan informaci\u00f3n sobre los combustibles disponibles y permiten detectar cambios significativos en el bosque que pueden condicionar el comportamiento del fuego.<\/p>\n

El objetivo de los investigadores pertenecientes al grupo de investigaci\u00f3n SILVANET de la ETSI de Montes, forestal y del Medio Natural de la UPM<\/strong><\/a>, era triple. Por un lado, conocer la estructura y caracter\u00edsticas del bosque, del matorral y de los diferentes tipos de combustible forestal en la geograf\u00eda espa\u00f1ola. En segundo lugar, estudiar los cambios que se han producido en la vegetaci\u00f3n empleando para ello el sensor LiDAR, un dispositivo que permite determinar la distancia desde un emisor l\u00e1ser (normalmente colocado en un avi\u00f3n) a un objeto o superficie utilizando un haz l\u00e1ser pulsado.<\/strong> De este modo, puede medirse por ejemplo, la densidad de la vegetaci\u00f3n existente en una zona determinada. Por \u00faltimo, los expertos evaluaron la relaci\u00f3n existente entre el riesgo de propagaci\u00f3n de incendio seg\u00fan la estructura del bosque y diversos factores ecol\u00f3gicos.<\/p>\n

\"Resultados<\/a>
Resultados de la clasificaci\u00f3n para el 2010 (a) y el 2016 (b) en las bases de datos de LIDAR.<\/figcaption><\/figure>\n

\u201cEl algoritmo de clasificaci\u00f3n de la vegetaci\u00f3n presenta una alta fiabilidad y permite elaborar mapas detallados de la estructura de la vegetaci\u00f3n, asociada al riesgo de propagaci\u00f3n de un incendio forestal, en toda Espa\u00f1a, facilitando la labor a las brigadas de extinci\u00f3n a la hora de tomar decisiones, y abaratando las campa\u00f1as de incendios\u201d, explica la coautora Alba Garc\u00eda.<\/p>\n

Para desarrollar este nuevo algoritmo, los investigadores utilizaron una base de datos LiDAR (de acceso abierto a trav\u00e9s de un programa nacional), dado que el sensor l\u00e1ser resuelve algunos de los problemas que presentan las m\u00e1rgenes por sat\u00e9lite basadas en sensores \u00f3pticos. Los investigadores tambi\u00e9n han desarrollado un c\u00f3digo con reglas que se aplican a variables derivadas de la nube de datos LiDAR, como pueden ser la fracci\u00f3n de cabida cubierta, la proporci\u00f3n de puntos del suelo, el estrato con mayor n\u00famero de retornos, entre otros.<\/p>\n

\u201cLiDAR es una alternativa adecuada para obtener datos precisos sobre estructuras vegetales y su altura y tambi\u00e9n ofrece datos \u00fatiles para diferenciar entre distintas clases de combustibles\u201d<\/strong>, apunta Garc\u00eda. \u201cAdem\u00e1s \u2013a\u00f1ade\u2013, la comparaci\u00f3n de datos obtenidos con LiDAR en diferentes fechas proporciona conocimientos e informaci\u00f3n con una precisi\u00f3n adecuada de los cambios en los combustibles de las capas de la vegetaci\u00f3n y m\u00e1s concretamente, de aquellas zonas en las que hay presencia de estructuras verticales con un alto nivel de combusti\u00f3n que pueden aumentar el peligro de incendio\u201d.<\/p>\n

Pero sobre todo, las ventajas de este nuevo algoritmo se centran en su utilidad para desarrollar mapas de riesgo de zonas a las que hasta ahora no se pod\u00eda acceder que pueden ayudar a dotar de m\u00e1s eficacia a las pol\u00edticas p\u00fablicas de prevenci\u00f3n.<\/p>\n

\u201cEsta nueva metodolog\u00eda podr\u00eda aplicarse en \u00e1reas donde la accesibilidad no permite recopilar datos de campo (o es demasiado costoso),y tambi\u00e9n puede ayudar a mejorar los esfuerzos de manejo de combustible donde m\u00e1s se necesitan, particularmente donde las vidas, el h\u00e1bitat de vida silvestre cr\u00edtico o la infraestructura humana est\u00e1n en riesgo\u201d, concluye la investigadora.<\/p>\n

Este estudio se ha publicado en la revista Forests<\/strong><\/a>.<\/p>\n

FUENTES: www.upm.es, www.agenciasinc.es y www.ecoticias.com\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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