Burn severity and regeneration in large forest fires: an analysis from Landsat time series

Revista oficial de la Asociación Española de Teledetección[EN] The main objective of this study is to take a close look at post-fire recovery patterns in forestry areas under different burn severity conditions. We also investigate the time that forestry ecosystems take to recover their pre-fire condition. In this context, this study analyses both the level of severity in Uncastillo forest wildfire (7.664ha), one of the greatest occurred in Spain in 1994, and the pattern of natural recovery in the following decades (until 2014) using annual Landsat time series (sensors TM&ETM+). Burn severity has been estimated by means of PROSPECT and GeoSAIL radiative transfer models following methodologies described in De Santis and Chuvieco (2009). On the other hand, recovery processes have been assessed from spectral profiles using the LandTrendr model (Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery) (Kennedy et al., 2010). Results contribute to a further understanding of the post-fire evolution in forestry areas and to develop effective strategies for sustainable forest management.[ES] El objetivo de este estudio es contribuir a una mejor comprensión de los patrones de regeneración postincendio a partir de la severidad del fuego, así como estudiar el tiempo previsible que determinados ecosistemas forestales emplearán en recuperar su estado inicial. El estudio analiza el grado de severidad del incendio de Uncastillo de 1994 (7664 ha), uno de los mayores ocurridos en España en ese año, así como su dinámica de regeneración natural en las dos décadas siguientes (hasta 2014) mediante el empleo de series temporales de imágenes Landsat (sensores TM y ETM+). La estimación de la severidad post-incendio se ha basado en el uso de los modelos de transferencia radiativa PROSPECT y GeoSAIL, siguiendo la metodología propuesta por De Santis y Chuvieco (2009). Por su parte, los procesos de regeneración se han caracterizado mediante el empleo de trayectorias espectrales mediante el uso del modelo LandTrendr (Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery) (Kennedy et al., 2010). Los resultados de este estudio contribuyen a una mayor comprensión de la dinámica general post-incendio de las áreas forestales y en último término permiten desarrollar estrategias efectivas para una gestión forestal sostenible.Ministerio de Economía y Competitividad. Proyecto Severidad y regeneración en grandes incendios forestales mediante teledetección y S.I.G (SERGISAT)(Ref. CGL2014-57013-C2-1-R–SERGISAT; CGL2014-57013-C2-2-R–SERGISATEste trabajo se ha desarrollado con la finan-ciación procedente del proyecto Severidad y regeneración en grandes incendios forestales mediante teledetección y S.I.G (SERGISAT)(Ref. CGL2014-57013-C2-1-R–SERGISAT; CGL2014-57013-C2-2-R–SERGISAT, Ministerio de Economía y Competitividad). Nuestro agra-decimiento también al Dr. Justin Braaten del Laboratory for Applications of Remote Sensing in Ecology de la Oregon State University, por su apoyo en el uso de LandTrendr.Martínez, S.; Chuvieco, E.; Aguado, I.; Salas, J. (2017). Severidad y regeneración en grandes incendios forestales: análisis a partir de series temporales de imágenes Landsat. Revista de Teledetección. (49):17-32. doi:10.4995/raet.2017.7182SWORD17324