Determinación de la severidad de incendios a partir de imágenes SENTINEL-2

Bazán Barrios, Alexandra (2021). Determinación de la severidad de incendios a partir de imágenes SENTINEL-2. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Determinación de la severidad de incendios a partir de imágenes SENTINEL-2
Author/s:
  • Bazán Barrios, Alexandra
Contributor/s:
  • Martínez Izquierdo, María Estíbaliz
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Matemáticas e Informática
Date: June 2021
Subjects:
Freetext Keywords: Teledetección, Mapas de severidad, Imágenes digitales, Procesamiento de imágenes, SENTINEL-2, Índice espectral, Umbralización, Remote sensing, Severity maps, Digital images, Image processing, Spectral index, Threshold
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El contar con herramientas tecnológicas para la realización de la evaluación óptima del daño ocasionado por los incendios forestales se hace necesario para poder gestionar correctamente las zonas afectadas por estos incendios. La determinación de la afectación y severidad de un incendio forestal es imprescindible para evaluar daños, analizar y poder, de esta manera, planificar los procesos de recuperación del ecosistema en forma económica y eficaz. En el año 2020, en el período comprendido entre el 1 de junio y el 15 de octubre, el Centro de Coordinación de la Información Nacional sobre Incendios Forestales (CCINIF), dependiente del Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico (MITECO) indicó que se habían producido 411 incendios. Para la realización del estudio objeto de este Trabajo de Fin de Grado se han seleccionado tres incendios que corresponden a ese período de tiempo. El objetivo general de este trabajo es el establecimiento de una metodología competente para la determinación de la severidad de distintos incendios a partir del procesado de imágenes multitemporales obtenidas mediante Teledetección. Así mismo, se analiza la potencialidad de las imágenes digitales obtenidas a partir del registro del sensor situado en el satélite SENTINEL-2. Este satélite está incluido en una misión de observación terrestre, desarrollada por la ESA (Agencia Espacial Europea) dentro del programa Copérnico, para analizar y estudiar el seguimiento de la evolución de los bosques, los cambios en la corteza terrestre y la gestión de los desastres naturales. El objetivo final de este trabajo es el desarrollo de una solución competitiva que ayude a mejorar la productividad en la planificación y desarrollo de proyectos I+D que evalúen el daño ocasionado por los incendios forestales en el ecosistema. En el proceso metodológico que se establece en este trabajo, se trata de interrelacionar técnicas de procesado de imágenes y fundamentos matemáticos. Por tanto, dicho proceso está basado en técnicas de procesado de las imágenes estándar junto con la aplicación de un algoritmo matemático, concretamente el algoritmo multinivel Otsu, el cual hace posible clasificar cuantitativamente la información, para obtener el mapa de severidad a partir del índice espectral NBR (Normalized Burn Ratio). Además, dentro de esta estrategia, se pretende optimizar y/o modificar los procedimientos, para sacar el mayor partido posible a las técnicas de análisis que se ofrezcan en el software utilizado. Los resultados obtenidos en la aplicación de la metodología propuesta a las imágenes correspondientes a los tres incendios escogidos como muestra, son altamente satisfactorios.---ABSTRACT---In order to properly manage the areas affected by a forest fire, it is necessary to have technological tools to carry out the evaluation in an optimal way of damage caused by these fires. Determining the impact and severity of a forest fire is essential to assess, analyze damage and be able, in this way, to plan the ecosystem recovery processes in an economic and effective way. In 2020, in the period between June 1 and October 15, the Center for the Coordination of National Information on Forest Fires (CCINIF), dependent on the Ministry for the Ecological Transition and the Demographic Challenge (MITECO) indicates that there were 411 fires during the year. In order to carry out the study that is the object of this Final Degree Project, three fires corresponding to that period of time have been selected. The general objective of this project is the establishment of a competent methodology for determining the severity of different fires from the process of multitemporal images obtained through Remote Sensing. The potentiality of the digital images obtained from the registration of the sensor located on the SENTINEL-2 satellite is analyzed. This satellite is included in a terrestrial observation mission, developed by the ESA (European Space Agency) as part of the Copernicus program, to analyze and study the monitoring of the forests evolution, changes in the earth’s crust and management of natural disaster. The final objective of this project is the development of a competitive solution that serves to improve productivity in the planning and development of R&D projects that evaluate the damage caused by forest fires in the ecosystem. The methodological process established in this project is about interrelating image processing techniques and mathematical foundations. Therefore, this process is based on standard image processing techniques together with the application of a mathematical algorithm, specifically the Otsu multilevel algorithm, which makes possible to quantitatively classify the information to obtain the severity map from the NBR (normalized burn rate) spectral index. In addition, with this strategy, it is intended to optimize and/or modify the procedures, to obtain the highest advantage from the analysis techniques offered in the software used. The results obtained in the application of the proposed methodology to the images corresponding to the three fires chosen as a sample are highly satisfactory.

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Item ID: 68537
DC Identifier: https://oa.upm.es/68537/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:68537
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 13 Sep 2021 10:06
Last Modified: 13 Sep 2021 10:06
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