{"id":78306,"date":"2018-03-09T23:23:58","date_gmt":"2018-03-09T23:23:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/estimacion-de-niveles-de-severidad-del-fuego-a-partir-de-datos-hiperespectrales-eo-1-hyperion\/"},"modified":"2018-03-09T23:23:58","modified_gmt":"2018-03-09T23:23:58","slug":"estimacion-de-niveles-de-severidad-del-fuego-a-partir-de-datos-hiperespectrales-eo-1-hyperion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/ciencias-geograficas\/estimacion-de-niveles-de-severidad-del-fuego-a-partir-de-datos-hiperespectrales-eo-1-hyperion\/","title":{"rendered":"Estimaci\u00f3n de niveles de severidad del fuego a partir de datos hiperespectrales eo-1 hyperion"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Alexander Parra Uzc\u00e1tegui <\/strong><\/h2>\n<p>El fuego es el principal agente de perturbaci\u00f3n en los ecosistemas mediterr\u00e1neos cada verano, alterando r\u00e1pidamente las caracter\u00edsticas del a vegetaci\u00f3n en grandes \u00e1reas, impactando la fauna, aguas, suelos y aire, produciendo elevados da\u00f1os econ\u00f3micos, ecol\u00f3gicos e incluso p\u00e9rdida de vidas humanas. La magnitud de esos impactos est\u00e1 directamente relacionada a la severidad del fuego como una medida del nivel de a\u00f1o a la vegetaci\u00f3n, materia org\u00e1nica y suelo. El objetivo de este trabajo es evaluar la severidad del incendio de navas del rey (Madrid) del 26 de junio de 2003. Una imagen del sensor hyperion eo-1 obtenida el 30 de julio del mismo a\u00f1o, fue empleada a trav\u00e9s del uso t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis hiperespectrales para correlacionar los diferentes niveles de severidad con datos de \u00edndices de severidad obteidos sobre el terreno. Para el estudio de la severidad del fuego basado en el trabajo de campo se evaluaron y clasificaron, de acuerdo al nivel de severidad, 50 parcelas de entrenamiento de 30&#215;30 metros durante el mes de agosto de 2003 distribuidas por toda la superficie del incendio. La metodolog\u00eda de an\u00e1lisis de datos consisti\u00f3 de (1) correcci\u00f3n radiom\u00e9trica y geom\u00e9trica de la imagen y selecci\u00f3n de 129 bandas libres de errores y ruido que cubren el especto de 492,36-2329,80 nm, (2) aplicaci\u00f3n de seis t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis de datos hiperespectrales: bandas \u00f3ptimas de reflectividades (bor), cociente normalizado de reflectividades (cnr) entre todas las posibles combinaciones de bandas, primera derivada de reflectividades (pdr), an\u00e1lisis de absorci\u00f3n frente a la tendencia (continuum removal) en la banda de absorci\u00f3n de la clorofila para derivar la profundidad de banda de absorci\u00f3n (pb), cociente normalizado de la profundidad de bandade absorci\u00f3n (cnpb) y el \u00edndice normalizado de la profundidad de banda de absorci\u00f3n (inpb), (3) selecci\u00f3n de bandas y creaci\u00f3n de los modelos de predicci\u00f3n, a partir del an\u00e1lisis de regresi\u00f3n lineal m\u00faltiple por pasos sucesivos, que mejor expliquen la variaci\u00f3n de los niveles de severidad del fuego, (4) evaluaci\u00f3n de los resultados estad\u00edsticos en t\u00e9rminos del coeficiente de determinaci\u00f3n (r2), ra\u00edz del error medio cuadr\u00e1tico (remc) y el porcentaje de casos correctamente clasificados mediante la validaci\u00f3n cruzada y (5) creaci\u00f3n del mapa de niveles de severidad del fuego a partir del mejor modelo de regresi\u00f3n. Usando los datos de entrenamiento, los 6 m\u00e9todos explican la variaci\u00f3n de los niveles de severidad del fuego con valores de r2 de 0,46, 0,62, 0,90, 0,87, 0,89, y 0,90 y yb remc de 0,76, 0,59, 0,30, 0,36, 0,33 y 0,32 entre lo observado y pronosticado para cnpb, inpb, pb, pdr, cn y bor, respectivamente.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Estimaci\u00f3n de niveles de severidad del fuego a partir de datos hiperespectrales eo-1 hyperion<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Estimaci\u00f3n de niveles de severidad del fuego a partir de datos hiperespectrales eo-1 hyperion <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Alexander Parra Uzc\u00e1tegui <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Alcal\u00e1<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 18\/01\/2006<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Emilio Chuvieco Salinero<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: joaqu\u00edn Meli\u00e1 miralles <\/li>\n<li>monica Garc\u00eda Garc\u00eda (vocal)<\/li>\n<li>carmen Hernando  lara (vocal)<\/li>\n<li>Fernando P\u00e9rez cabello (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Alexander Parra Uzc\u00e1tegui El fuego es el principal agente de perturbaci\u00f3n en los ecosistemas mediterr\u00e1neos cada verano, 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