MODELOS EMPÍRICOS DE PREDICCIÓN DEL CONTENIDO DE HUMEDAD DEL COMBUSTIBLE VIVO MEDIANTE ÍNDICES ESPECTRALES DE SENTINEL-2 Y DATOS METEOROLÓGICOS

Abstract

El contenido de agua de la vegetación afecta a la inflamabilidad de la vegetación y al comportamiento del fuego. Unamedida estándar de este parámetro es la humedad del combustible vivo (HCV), calculada como el porcentaje de humedadde la vegetación respecto a su peso seco. El objetivo de este trabajo ha sido predecir los valores de HCV de Rosmarinusofficinalis en zonas forestales de la Comunitat Valenciana (España) utilizando índices espectrales obtenidos a partir deimágenes de los satélites Sentinel-2 y datos meteorológicos. Para ello, se obtuvieron valores de HCV de dicha especieen muestras tomadas quincenalmente entre los meses desde junio hasta octubre de los años 2019 y 2020 en tres parcelasforestales en la provincia de Valencia (España). Los datos meteorológicos (precipitación, temperatura, humedad relativay velocidad del viento) se obtuvieron a partir de observatorios de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) de España.Se aplicaron modelos de regresión lineal múltiple para estimar los valores de HCV, usando como variables predictorasdistintos índices espectrales generados a partir de imágenes Sentinel-2, calculados usando Google Earth Engine yprogramación en R. Se compararon los resultados obtenidos empleando datos espectrales suavizados con el filtroSavitzky-Golay y datos sin suavizar, considerando además el aporte diferencial de las variables meteorológicas en cadauna de las fechas interpoladas para cada parcela con datos de campo.