Severidad y extensión de incendios
mediante índice de calcinación en las reservas indígenas de Salitre y Cabagra (Costa Rica)
Rubén Martínez Barbáchano
Escuela de Geografía. Universidad de
Costa Rica. San José, Costa Rica ruben.martinezbarbachano@ucr.ac.cr
RESUMEN
Los incendios forestales constituyen un grave problema socio-ambiental
durante los meses secos en las reservas indígenas del sur de Costa Rica
(cordillera de Talamanca). La combinación de factores antrópicos (quema de
pastos) con factores naturales (descenso de las precipitaciones, elevada
insolación y vientos) generan anualmente las condiciones óptimas para la
propagación de incendios cuyo impacto puede evaluarse en intensidad y
extensión mediante imágenes satelitales. Las imágenes Sentinel
2, del programa Copérnico de la Agencia Espacial Europea, cuentan con
información en el espectro del infrarrojo medio (entre 2100 y 2280
nanómetros) lo que permite mapear la extensión de dichos incendios a una
resolución de 20 metros por píxel. La utilización de un índice de calcinación
basado en el infrarrojo medio permitió mapear la extensión e intensidad de
los incendios forestales ocurridos entre finales de febrero e inicios de
marzo de 2020 en las reservas indígenas de Salitre y Cabagra
(Buenos Aires de Puntarenas, Costa Rica).
Palabras clave:
Incendios, teledetección, índice de calcinación normalizada, infrarrojo
medio, Sentinel, Salitre, Cabagra
ABSTRACT
Forest fires are a serious
socio-environmental problem during the dry months on the indigenous reserves in
southern Costa Rica (Talamanca mountain range). The combination of anthropic
(pasture burning) and natural (decreasing precipitation, high sunshine and
winds) factors generates annually optimum conditions for fires spreading the
impact of which can be evaluated in intensity and range through satellite
imagery. Sentinel 2 imagery, from the European’s Space Agency (ESA) programme Copernicus, has information in the mid-infrared
bandwidth (from 2100 to 2280 nanometers) that maps the the
extent of those forest fires with resolution of 20 meters per pixel. The use of
a burning index based on the mid-infrared allowed forest fires intensity and
extension to be mapped on wildfires occurred in the end of February or early
March of 2020, on the Salitre and Cabagra
indigenous reservations (Buenos Aires de Puntarenas, Costa Rica).
Introducción
La quema de pastizales y los consiguientes incendios forestales constituyen
una grave amenaza socio-ambiental en las reservas indígenas del sur de Costa
Rica. Se trata de un fenómeno recurrente, que se repite todos los años durante
la estación menos lluviosa (meses de enero, febrero y marzo) en la vertiente
del Pacífico de la cordillera de Talamanca, en el sur del país. Los estudios
referentes al uso del fuego en las reservas indígenas del área de Talamanca han
sido ampliamente estudiados, con un sistema de roza y quema de pasto que
generalmente no excede la hectárea de superficie, con una ronda alrededor de la
parcela para que el fuego no se extienda al resto del bosque (Borge, C. y
Castillo, R. 1997). Algunas hipótesis permiten relacionar la abundancia de incendios
con la expansión de las tierras agrícolas en las fronteras e interior de los
territorios indígenas por parte de finqueros no-indígenas (Consejo
Universitario, 2017). Sin embargo, el uso del fuego como método de control de
malezas por parte de los pobladores indígenas, es conocido y constituye un
riesgo para el propio territorio indígena y el área protegida colindante en la
parte alta de la cordillera; el Parque Internacional La Amistad (Villegas
Rodríguez, G. y González Brenes, F. 2017). Por otra parte, en la reserva
indígena de Salitre el fuego para el control de malezas conduce al agotamiento
del suelo y deja las parcelas sin capacidad para producir (Castillo-Rojas, K.
M. 2020).
2020 registró el mayor número de incendios forestales desde el año 2000,
según datos publicados por el Sistema Nacional de Áreas de Conservación (SINAC
el 16 de junio de 2020. Sin embargo, el área total afectada por los incendios
no fue muy grande (gráfico 1) ya que la mayoría fueron incendios de pequeña
extensión. En total, 791 hectáreas de áreas silvestres protegidas, un promedio
de 13 por incendio.
CUADRO 1.
Evolución de la superficie forestal afectada
por incendios en Áreas Silvestres Protegidas
Fuente: Elaboración
propia a partir de datos del SINAC
La teledetección constituye una herramienta de gran utilidad para
caracterizar la severidad de los incendios dado que el proceso de combustión
supone un descenso de la reflectividad en las regiones del visible y del
infrarrojo cercano y un aumento en el infrarrojo medio de onda corta (Montorio
et al., 2014).
La utilización de recursos satelitales en la investigación y monitoreo
de los incendios en Costa Rica ha tenido múltiples aplicaciones en Guanacaste,
por ejemplo, durante 1997 (año afectado por el fenómeno climático del Niño)
Alfaro et al (1999) exploraron las capacidades del satélite GOES en la
detección de puntos calientes asociados a incendios forestales. Más
recientemente, Vargas (2016) analizó la dinámica de afectación y la recurrencia
de los incendios forestales entre 1997 y 2015 en el bosque seco mediante el uso
de imágenes Landsat. El presente estudio se basa en la aplicación de una
metodología propia de la teledetección en el estudio del impacto y extensión
del fuego en las reservas indígenas de Salitre y Cabagra,
mediante la aplicación del índice de calcinación normalizada (dNBR) en los primeros meses del año 2020. Se trata del
índice más extensamente usado para caracterizar la severidad de un incendio, y
está basado en el índice NBR (Normalized Burn Ratio), propuesto por López y Caselles (1991).
El índice normalizado de severidad de incendios se ha mostrado muy útil
para determinar superficies quemadas y el nivel de severidad del incendio
(Llorens, R. et al. 2020). Incluso, la posibilidad de combinar imágenes del
sensor Landsat 8 (de la NASA) con Sentinel 2 (de la
Agencia Espacial Europea) para la realización de este índice se demostró
factible en ecosistemas mediterráneos, con niveles de precisión superiores a
0,7 (Quintano, C. y Fernandez-manso. 2018).
Entre las limitaciones de este tipo de índices caben mencionar la
limitada resolución espacial (de 20 metros en el caso de Sentinel
2) la persistente cobertura nubosa (que limita la disponibilidad de imágenes) o
la escasa fiabilidad de la información procedente de los estratos inferiores
del dosel arbóreo y, particularmente, del suelo (Hudak
et al., 2007).
Materiales
y Métodos
Área de estudio:
El área de estudio abarca los límites de las reservas indígenas Bribri de
Salitre y Cabagra, en el cantón de Buenos Aires,
provincia de Puntarenas (Costa Rica).
Figura 2.
Mapa de localización de la zona de estudio (reservas
indígenas de Salitre y Cabagra)
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la
Escuela de Geografía de la Universidad de Costa Rica
El centro del área de estudio posee unas coordenadas de 9º 12’ 00’’ de
latitud norte y 83º 08’ 50’’ de latitud oeste, con una altitud que va desde
los 500 a los 2600 metros sobre el nivel del mar. El clima puede definirse
como tropical lluvioso en las zonas bajas a templado lluvioso en las zonas
altas, con un gradiente altitudinal que permite el desarrollo de las
siguientes zonas de vida (de acuerdo a la clasificación de Holdridge):
·
Bosque muy húmedo tropical de transición a premontano.
·
Bosque pluvial premontano.
·
Bosque pluvial montano bajo.
·
Bosque pluvial montano.
Figura 3.
Mapa de zonas de vida de Holdridge en la zona de
estudio (reservas indígenas de Salitre y Cabagra)
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la
Escuela de Geografía de la Universidad de Costa Rica
Las precipitaciones oscilan entre los 1700 y 8000 milímitros
anuales, con 3 meses considerados como secos en las zonas bajas y 2 en las
zonas altas de ambas reservas.
Fases del flujo de trabajo:
La primera fase consistió en la descarga de las imágenes multiespectrales Sentinel 2, de la misión Sentinel
2 de la Agencia Espacial Europea (ESA) disponibles desde el año 2015 para el
público de manera gratuita en el portal web; https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home
Sentinel 2 proporciona imágenes multiespectrales con 13 bandas que cubren el
espectro electromagnético desde los 0,443 µm hasta 2,19 µm, con tres niveles
de resolución espacial; 10, 20 y 60 m. La resolución temporal o frecuencia de
paso es de 5 días, contando con las dos constelaciones (Sentinel
2A y Sentinel 2B).
CUADRO 1.
Bandas Sentinel 2, longitud
de onda y resolución espacial
|
Bandas Sentinel 2 |
Centro de longitud de onda (µm) |
Resolución
espacial (metros) |
|
Banda 1 (Aerosol costero) |
0,443 |
60 |
|
Banda 2 (Azul) |
0,49 |
10 |
|
Banda 3 (Verde) |
0,56 |
10 |
|
Banda 4 (Rojo) |
0,665 |
10 |
|
Banda 5 (Infrarrojo cercano) |
0,705 |
20 |
|
Banda 6 (Infrarrojo cercano) |
0,74 |
20 |
|
Banda 7 (Infrarrojo cercano) |
0,783 |
20 |
|
Banda 8 (Infrarrojo cercano) |
0,842 |
10 |
|
Banda 8A (Infrarrojo cercano) |
0,865 |
20 |
|
Banda 9 (Vapor de agua) |
0,9945 |
60 |
|
Banda 10 (Infrarrojo medio) |
1,375 |
60 |
|
Banda 11 (Infrarrojo medio) |
1,61 |
20 |
|
Banda 12 (Infrarrojo medio) |
2,19 |
20 |
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la
Agencia Espacial Europea (Copérnicus)
Para el proceso de selección de las imágenes se siguió un doble criterio:
·
Escoger dos imágenes con un porcentaje de nubosidad próximo a cero.
·
Escoger dos imágenes lo más próximas en fecha a los incendios ocurridos
entre finales de febrero y mediados de marzo de 2020.
Las imágenes finalmente elegidas corresponden al 15 de febrero y al 06 de
marzo de 2020, antes y después de los múltiples incendios que afectaron la
zona. Las bandas utilizadas para el presente estudio fueron la 8 y la 12
(infrarrojo cercano y medio, respectivamente).
Otro aspecto importante a la hora de seleccionar las imágenes es el nivel
de procesamiento del producto.
No fue necesario transformar los valores de los niveles digitales de las
imágenes a reflectancia, dado que las imágenes Sentinel
2, en el nivel MSIL2A, están disponibles en el parámetro de reflectancia de
superficie, lo que evita tener que efectuar correcciones atmosféricas,
asumiendo de todos modos que la dispersión atmosférica es insignificante en
las bandas infrarrojas utilizadas (en ausencia de nubes). Por otra parte, no
fue necesario realizar corrección geométrica de las imágenes dado que ya están
georreferenciadas y ortorrectificadas.
Los valores de índice de severidad de incendio (NBR) para cada píxel de
ambas imágenes (15 de febrero y al 06 de marzo de 2020) se obtuvieron mediante
la siguiente ecuación (1):
(1) NBR = [B8 – B12] / [B8 + B12]
Donde; B8 es la reflectancia en la banda 8 del infrarrojo cercano (de
0,785 a 0,899 μm) y B12 es la reflectancia en
la banda 12 del infrarrojo de onda corta (de 2,1 a 2,28 μm),
tanto para la imagen pre-fuego (15 de febrero) como
para la imagen post-fuego (06 de marzo). La
herramienta utilizada para realizar el cálculo fue “calculadora raster” de QGIS, que permite realizar operaciones de
álgebra de mapas.
Figura 4.
Índice de severidad de incendio anterior (izquierda)
y posterior (derecha) a los incendios en el área de estudio.
Fuente: Elaboración propia a partir de datos Sentinel 2, de la Agencia Espacial Europea.
Los valores
del índice de severidad de incendio (dNBR) fueron
propuestos por Key y Bensson (2006). Están basados en
el cambio temporal entre las imágenes pre- y post-fuego
y fueron calculados utilizando la ecuación (2).
(2) dNBR = (NBR
pre - NBR post)
Los rangos
de clasificación (ver cuadro 2) son flexibles y no están exentos de valores
extremos, eventualmente provocados por nubes u otros elementos susceptibles de
introducir anomalías (Key, C.H., Benson, N.C. 2006.).
Cuadro 2.
Diferentes grados de severidad de incendio
|
Clasificación de la severidad del incendio |
Rango de severidad del incendio |
||
|
Valor mínimo |
Valor máximo |
||
|
Área sin quemar |
|
-0,1 |
0,99 |
|
Área quemada de baja gravedad |
|
0,1 |
0,269 |
|
Área quemada de baja/moderada gravedad |
|
0,27 |
0,439 |
|
Área quemada de moderada/alta gravedad |
|
0,44 |
0,659 |
|
Área quemada de gravedad alta |
|
0,66 |
1,3 |
Fuente: Elaboración propia a partir de los
rangos de severidad propuestos por Key, C.H., Benson (2006).
Valores por
debajo del umbral de -0,1 indican crecimiento y recuperación de la cobertura
vegetal, por lo que no fueron considerados en este estudio.
Ética,
conflicto de intereses y declaración de financiamiento: el autor declara haber cumplido con
todos los requisitos éticos y legales pertinentes, tanto durante el estudio
como en el manuscrito; que no hay conflictos de interés de ningún tipo, y que
todas las fuentes financieras se detallan plena y claramente en la sección de
agradecimientos. Asimismo, están de acuerdo con la versión editada final del
documento. El respectivo documento legal firmado se encuentra en los archivos
de la revista.
Ethical, conflict of interest and financial
statements: the author declare that they have fully complied with
all pertinent ethical and legal requirements, both during the study and in the
production of the manuscript; that there are no conflicts of interest of any
kind; that all financial sources are fully and clearly stated in the
acknowledgements section; and that they fully agree with the final edited
version of the article. A signed document has been filed in the journal
archives.
Resultados
Figura 5.
Mapa de severidad de los incendios en febrero de 2020
para el área de estudio
Fuente: Elaboración propia a partir de datos Sentinel 2, de la Agencia Espacial Europea.
Se procedió a vectorizar la capa ráster obtenida en el paso anterior,
mediante la herramienta de QGIS “Píxeles ráster a polígonos”, con el objetivo
de obtener una estimación en hectáreas de la superficie quemada con sus
diferentes grados de severidad (figura 5). El resultado se muestra en el cuadro
3.
Cuadro 3.
Superficie quemada por grado de severidad
|
Clasificación de la severidad del incendio |
Hectáreas afectadas |
|
|
Área sin quemar |
|
34058,192 |
|
Área quemada de baja gravedad |
|
4864,5 |
|
Área quemada de baja/moderada gravedad |
|
496,033 |
|
Área quemada de moderada/alta gravedad |
|
393,943 |
|
Área quemada de gravedad muy alta |
|
101,257 |
Fuente: Elaboración propia a partir de los
rangos de severidad propuestos por Key, C.H., Benson (2006).
Una
representación del área de estudio con toda la superficie afectada (en mayor o
menor grado) nos ofrece una imagen muy distinta (figura 6). Se trata de un área
de 5855,7 hectáreas.
Figura 6.
Mapa de extensión de las áreas con algún
nivel de afectación por incendios en febrero de 2020 para el área de estudio
Fuente: Elaboración propia a partir de datos Sentinel 2, de la Agencia Espacial Europea.
Por último, se comparó la extensión de todas las áreas con algún nivel de
afectación con las zonas de vida de Holdridge, para valorar qué ecosistemas
resultaron más afectados (figura 7).
Figura 7.
Mapa de extensión de las áreas con algún
nivel de afectación por incendios en febrero de 2020 en relación con las zonas
de vida de Holdridge
Fuente: Elaboración
propia a partir de datos Sentinel 2, de la Agencia
Espacial Europea
Discusión
El uso de índices de calcinación para la evaluación de la extensión e
intensidad de los incendios permite obtener una valoración integral y
detallada del impacto de este tipo de eventos desde un punto de vista
geográfico. La metodología de álgebra de mapas aplicada a imágenes satelitales
gratuitas del proyecto Copérnicus permitió mapear
los incendios forestales ocurridos entre el 15 de febrero y el 06 de marzo de
2020 en las reservas indígenas Bribri de Salitre y Caraigres.
La aplicación del índice de severidad de incendios (dNBR)
permitió concluir que algo menos de un 1% de las reservas sufrió incendios de
severidad muy grave, un 1% aproximadamente fueron de severidad baja y moderada
a grave, y un 12 % fue de baja severidad. El restante 86 % fue área no afectada
en ningún grado por los incendios forestales.
Los focos de mayor extensión afectaron fundamentalmente a la parte central
y meridional de las reservas, en algunos casos cercanos a núcleos de
población, como los casos de Cabagra, Alto Calderón
y Salitre (figura 6).
Cabe resaltar que, desde un punto de vista biogeográfico, las zonas de
vida de Holdridge más afectadas por los incendios (en extensión) fueron el
bosque muy húmedo premontano transición a basal, el bosque muy húmedo
premontano y el bosque muy húmedo tropical transición a premontano. Sin
embargo, desde el punto de vista de la severidad de los incendios, la zona que
tuvo una mayor superficie con severidad grave por incendio fue el bosque
pluvial premontano, mientras que el bosque pluvial montano no se vio afectado
(figura 7). Hay que señalar, no obstante, que las zonas de vida de Holdridge
hacen referencia a la vegetación potencial, no a la vegetación real en el
momento de estudio. De hecho, la mayor parte de las áreas afectadas con un
grado de severidad medio o alto fueron pastizales o zonas arbustivas de origen
antrópico.
El uso de las imágenes Sentinel 2 y
especialmente las bandas 8 (infrarrojo cercano NIR) y la banda 12 (onda corta
SWIR) permiten mapear la severidad de un incendio para unidades mayores o
iguales a 400 m². Esta escala de análisis viene condicionada por la resolución
espacial de estas imágenes, de 20 metros por píxel. En todo caso, la presente
metodología permite estimar la severidad del fuego a una escala de actuación
intermedia y posibilita a los gestores forestales una mejor planificación de
sus actuaciones post-incendio. Además, esta técnica
permite estimar el impacto de los incendios en lugares inaccesibles o con
dificultades de movimiento, acortando los periodos de toma de datos en campo.
Una variable a tener en cuenta en futuros análisis mediante la presente
metodología, es la magnitud del fenómeno El Niño-Oscilación del Sur (ENOS) que
se caracterizó por permanecer en una fase de neutralidad durante los dos meses
analizados.
Agradecimientos
Por el respaldo para el desarrollo de este estudio, el autor agradece a la
Escuela de Geografía de la Universidad de Costa Rica por la información sobre
recursos cartográficos digitales ofrecidos, como capas vectoriales y modelos
digitales del terreno.
Referencias
ALFARO, R., FERNANDEZ, W., &
CONNELL, B. Detection of the forest fires of April 1997 in Guanacaste, Costa
Rica, using GOES-8 images. International Journal of Remote Sensing, 20(6),
1189-1195, 1999. Disponible en
<https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/014311699212948 >Acceso en: 07 mayo de 2020.
Borge
Carvajal, C., & Castillo, R. (1997). Cultura y
conservación en la Talamanca indígena. (pp. 132-135). Editorial UNED Costa
Rica. (pp. 65).
Castillo-Rojas, M. (2020). Agroforestería como
alternativa de desarrollo sostenible en el territorio indígena de Salitre,
zona de amortiguamiento del Parque Internacional la Amistad. Revista Espiga,
19 (39), 63-76.
Consejo Universitario de la Universidad de Costa Rica
(2007). Informe Final de la Comisión Especial de Salitre. (pp. 8).Hudak, A.T., Morgan, P., Bobbitt, M.J., Smith, A.M.S., Lewis, S.A., Lentile, L.B., Robichaud, P.R.,
Clark, J.T., McKinley, R.A. 2007. The relationship of multispectral
satellite imagery to immediate fire effects. Fire Ecology, 3, 64-90.
https://doi. org/10.4996/fireecology.0301064.
Key, C., Benson, N. (2005). Landscape
Assessment: Remote Sensing of Severity, the Normalized Burn Ratio and Ground
Measure of Severity, the Composite Burn Index. FIREMON: Fire effects
monitoring and inventory system USDA Forest Service, Rocky Mountain Res.
Station 164.
Key, C.H., Benson, N.C. 2006.
Landscape Assessment (LA). In: Lutes, D.C., Keane, R.E., Caratti,
J.F., Key, C.H., Benson, N.C., Sutherland, S., & Gangi,
L.J. (eds,). FIREMON: Fire effects monitoring and inventory system. USDA
Forest Service, Rocky Mountain Research Station. Gen. Tech. Rep. RMRS-GTR-164-CD, 1-55.
Quintano, C. & Fernandez-manso. (2018).
Combination of Landsat and Sentinel-2 MSI data for initial assessing of burn
severity. International Journal of Applied Earth Observation and
Geoinformation. 64. 221-225. 10.1016/j.jag.2017.09.014.
Llorens, Rafael & Sobrino, Jose & Fernández Filgueira, Cristina & Fernández-Alonso, José &
Vega, José. (2021). A methodology to estimate
forest fires burned areas and burn severity degrees using Sentinel-2 data.
Application to the October 2017 fires in the Iberian Peninsula. International
Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 95.
102243. 10.1016/j.jag.2020.102243.
López García, María José & Caselles, V. (1991). Mapping
burns and natural reforestation using Thematic Mapper data. Geocarto International. 6. 31-37.
10.1080/10106049109354290.
Montorio Llovería, R., Pérez-Cabello, F., García- Martín,
A., Vlassova, L., de la Riva Fernández, J. (2014).
La severidad del fuego: revisión de conceptos, métodos y efectos ambientales.
En: Arnáez Vadillo, J., González Sampériz, P., Lasanta Martínez, T., Valero Garcés, B.L. (ed.) Geoecología, cambio ambiental y paisaje: homenaje al
profesor José María García Ruiz. Consejo Superior de Investigaciones
Científicas, CSIC, Instituto Pirenaico de Ecología: Universidad de La Rioja.
Villegas Rodríguez, G. y González Brenes, F. (2017).
Experiencias de manejo participativo de la biodiversidad en Costa Rica. Tomo
1. Agenda Indígena en el Territorio Indígena Cabagra.
(pp. 141). Proyecto MAPCOBIO – JICA. ISBN: 978-9930-9405-4-9