Monitoring ecological impacts of large wildfires through novel multiscale remote sensing techniques

  1. José Manuel Fernández Guisuraga
Supervised by:
  1. Leonor Calvo Galván Director
  2. Susana Suárez Seoane Director

Defence university: Universidad de León

Year of defence: 2021

Committee:
  1. Estanislao de Luis Calabuig Chair
  2. María Reyes Tárrega García-Mares Secretary
  3. Daniel José Vega Nieva Committee member

Type: Thesis

Teseo: 692993 DIALNET lock_openTESEO editor

Abstract

En las últimas décadas, los cambios en el uso del suelo, el cambio climático antropogénico y la ausencia de políticas forestales enfocadas a mejorar la adaptación a largo plazo de la vegetación terrestre al cambio global, han provocado cambios abruptos en el régimen de incendios de los ecosistemas de la Cuenca Mediterránea. Como consecuencia, se ha promovido el desarrollo de masas forestales propensas a los incendios, con una carga y continuidad del combustible cada vez mayores. En este contexto, la evaluación del impacto de los incendios forestales en la composición, estructura y funcionamiento de los ecosistemas forestales de la Cuenca Mediterránea, y la dinámica de regeneración hacia su estado anterior al incendio, es fundamental para respaldar estrategias de gestión adaptativa que promuevan la resiliencia de los ecosistemas en el contexto del cambio global. Los métodos basados en trabajo de campo son altamente fiables para este propósito, pero son cuantiosos en términos de mano de obra y tiempo para su aplicación a gran escala. Por lo tanto, la naturaleza sinóptica de las observaciones terrestres mediante teledetección ofrece hoy en día una forma eficiente de lograr este propósito. El objetivo principal de la Tesis Doctoral fue evaluar a diversas escalas el potencial de técnicas de teledetección novedosas para monitorizar el estado de los ecosistemas y los impactos ecológicos de los grandes incendios forestales en los paisajes propensos al fuego de la Cuenca Mediterránea occidental, bajo diferentes escenarios de régimen de incendios. En primer lugar, se evaluaron los efectos del régimen de fuego de grandes incendios forestales sobre la estructura de la vegetación y las interacciones ecológicas en paisajes quemados heterogéneos de la Cuenca Mediterránea occidental, mediante datos de teledetección multiespectrales de diferente resolución espacial (Artículo I, II y III). En el Artículo I se determinó que las métricas de textura calculadas a partir de imágenes de satélite WorldView-2, con alta resolución espacial, capturaron con precisión en modelos empíricos la variación a fina escala de la estructura de la vegetación en ecosistemas de pinar dominados por Pinus pinaster Ait. Este enfoque permitió, bajo diferentes escenarios de recurrencia y severidad de incendios, modelizar por separado las variables de la estructura de la vegetación tanto a nivel de la población arbórea (densidad y cobertura) como de la comunidad del sotobosque (cobertura, altura y riqueza). Sin embargo, la extrapolación de las relaciones modelizadas a ecosistemas en diferentes contextos geográficos o climáticos debe ser evaluada mediante análisis de transferibilidad de los modelos empíricos. Métodos físicos basados en la inversión híbrida de modelos de transferencia radiativa (RTM) se utilizaron en el Artículo II como una novedosa técnica de teledetección en la obtención de la fracción de cubierta vegetal (FVC) a partir de imágenes de satélite de alta resolución espacial (WorldView-3), a fin de ser utilizada como indicador de los efectos del fuego sobre la estructura horizontal de la vegetación en un paisaje quemado complejo que engloba una amplia gama de ecosistemas arbustivos y forestales. Imágenes del satélite Sentinel-2, de resolución espacial moderada, se utilizaron a modo de comparativa en el enfoque RTM. La precisión de las estimaciones de la FVC obtenidas a partir de imágenes de alta resolución espacial fue notablemente alta teniendo en cuenta la gran heterogeneidad espacial del paisaje y la escasa dependencia de datos de campo de esta técnica de teledetección. Sin embargo, la utilización de datos de satélite de resolución espacial moderada indujo notables errores de subestimación y sobreestimación de la FVC. Cabe destacar que el enfoque RTM no requiere realizar análisis de transferibilidad de las estimaciones a otros contextos, pero presenta la desventaja de que no es posible modelizar por separado los parámetros estructurales de la vegetación en varios compartimentos del ecosistema. Así pues, los modelos empíricos y la inversión híbrida de RTM presentan limitaciones y fortalezas que pueden ser complementarias para el seguimiento de los efectos de los incendios en la estructura de la vegetación de los paisajes propensos al fuego. Las interacciones competitivas intraespecíficas post-incendio en la población de plántulas de Pinus pinaster y Pinus halepensis Mill., así como la competencia interespecífica ejercida por las especies de matorral en función de su estrategia regenerativa (germinadoras y rebrotadoras) como respuesta al régimen de incendios, se identificaron a partir de datos de vehículos aéreos no tripulados (UAV) en el Artículo III. La fusión de información multiespectral y de altura de la vegetación a muy alta resolución espacial, derivada de un flujo de trabajo de fotogrametría UAV, presentó una alta precisión para cartografiar la distribución de las especies y permitió caracterizar de forma fiable tanto su cobertura como su altura. Este enfoque reveló que la competencia intraespecífica en la población de plántulas de pino no fue una interacción relevante a corto plazo después del incendio, mientras que el crecimiento de las plántulas se vio afectado de forma no lineal por la competencia interespecífica del matorral. Las especies de matorral germinadoras ejercieron efectos competitivos más intensos en hábitats post-incendio más abiertos frente a zonas de vegetación más densa, donde las especies rebrotadoras presentan ventajas competitivas. A pesar de las oportunidades que ofrecen las plataformas UAV para monitorizar la estructura de la vegetación y los procesos ecológicos a fina escala, se encontraron varios retos en la adquisición y el procesamiento de grandes volúmenes de datos UAV a muy alta resolución espacial (Artículo IV). La corrección de las anomalías radiométricas en las imágenes adquiridas por una cámara no evaluada previamente en la literatura fue una tarea inasequible al tratarse de un gran conjunto de datos. Por otra parte, la demanda computacional del flujo de trabajo de fotogrametría fue muy alta. No obstante, estos retos no afectaron a la capacidad de las imágenes UAV para proporcionar datos con una escala adecuada, tanto para capturar la variabilidad espacial del terreno en paisajes propensos al fuego, como las interacciones ecológicas a nivel de especie. La consecución de modelos ecológicos transferibles, que permitan obtener predicciones anticipatorias en lugar de modelos explicativos, es crucial para mejorar la eficiencia de las acciones de gestión post-incendio, las cuales son ampliamente dependientes del contexto. En este sentido, los efectos del régimen de incendios y de las condiciones ambientales sobre la transferibilidad de los modelos empíricos de estructura de la vegetación se evaluaron tanto entre paisajes quemados dentro de un gradiente climático (Artículo V) como entre escenarios de recurrencia de incendios dentro de paisajes quemados (Artículo VI). La distribución y abundancia de las especies germinadoras y rebrotadoras como respuesta al régimen de incendios y a las condiciones ambientales tuvieron un impacto significativo en la capacidad de transferibilidad de las relaciones predictivas. Los modelos empíricos de estructura de la vegetación mostraron una mayor transferibilidad entre áreas quemadas con una composición de la comunidad vegetal más similar y, por tanto, con características espectrales comparables. Además, el uso de datos de teledetección de alta resolución espacial mejoró la transferibilidad de las relaciones empíricas modelizadas. Las trayectorias de recuperación post-incendio y la resiliencia de los ecosistemas propensos al fuego en función del régimen de incendios se estudiaron mediante técnicas de teledetección generalizables con base física (modelos de mezclas espectrales y RTM), aplicadas a imágenes de satélite multiespectrales a varias resoluciones espaciales (Artículo VII y Artículo VIII). Los modelos de mezclas espectrales de múltiples miembros finales (MESMA) estimaron con precisión la FVC como indicador de resiliencia en un bosque de Pinus pinaster. La FVC estimada por MESMA a partir de imágenes de satélite de alta resolución espacial (WorldView-2) sólo superó ligeramente la precisión en la estimación a partir de imágenes de satélite de resolución espacial moderada (Landsat). De forma notable, la inversión híbrida de RTM fue una alternativa más factible que los modelos de mezclas espectrales para cuantificar la resiliencia de los ecosistemas en paisajes extensos, ya que la parametrización del RTM no es contexto-dependiente y no requiere tener en cuenta los cambios espaciotemporales en las condiciones biofísicas de los diferentes tipos de cobertura del suelo. Sin embargo, el enfoque RTM debe basarse en datos de teledetección de alta resolución espacial para capturar la disposición de los legados de la vegetación a nivel subpíxel. Los ecosistemas dominados por especies rebrotadoras, como los brezales de Erica australis L., afectados por incendios recurrentes, presentaban una mayor resiliencia al fuego que los ecosistemas dominados por especies germinadoras facultativas u obligadas, como los matorrales de aulaga (Genista hystrix Lange) y piorno (Genista florida L.), o los bosques de Pinus sylvestris L. En general, la severidad del fuego disminuyó la resiliencia del ecosistema, siendo este efecto más pronunciado en los ecosistemas dominados por germinadoras facultativas u obligadas que en los dominados por especies rebrotadoras. Por último, se utilizaron datos de teledetección como indicadores de la estructura tridimensional del dosel de la vegetación para predecir el impacto del fuego en el ecosistema y cuantificar los cambios en el servicio ecosistémico de sumidero de carbono de la vegetación en función de dicho impacto. Una nueva técnica de fusión de datos láser (LiDAR) y de albedo de la superficie terrestre de banda ancha (bLSA) permitió en el Artículo IX una cuantificación precisa de las variables de estructura de la vegetación que determinan la severidad del fuego, como la altura de la base, complejidad vertical, volumen o cobertura del dosel. La importancia de estos determinantes de la severidad fue específica para cada ecosistema en paisajes complejos, pero, en general, la continuidad del combustible del dosel y la acumulación de combustible de superficie favorecieron un comportamiento extremo del fuego en bosques de pinos y ecosistemas de matorral. En el Artículo X se evaluó el impacto de la severidad del fuego y de las condiciones ambientales en la regeneración de las reservas de carbono en ecosistemas de matorral. Los datos LiDAR permitieron escalar, de forma fiable y precisa, las reservas de carbono, así como identificar los cambios en sus patrones espaciales en función de la severidad del fuego. En los entornos más productivos (matorrales Atlánticos), la recuperación de las reservas de carbono fue mayor en comparación con los entornos menos productivos (matorrales Mediterráneos). El efecto de la severidad del fuego sobre la regeneración de las reservas de carbono fue reducido en ambientes productivos debido a al significativo incremento en la productividad primaria neta en los periodos inmediatamente post-incendio, observándose patrones opuestos en los ecosistemas de matorral menos productivos. En conjunto, las técnicas de teledetección desarrolladas en esta Tesis Doctoral podrían ayudar a los gestores forestales a implementar políticas pre-incendio eficientes, dirigidas a reducir la carga de combustible y a modificar la disposición del mismo, particularmente en los ecosistemas más propensos a alta severidad del fuego. Los resultados de esta Tesis Doctoral también proporcionan el conocimiento científico y las necesidades operativas a corto plazo para identificar, en los ecosistemas menos resilientes, las áreas en las que son necesarias acciones de restauración para promover la regeneración de la vegetación y controlar procesos ambientales perjudiciales en el contexto del cambio global.