Fire risk assessment using satellite data

Hernandez-Leal, Pedro A.; Arbeló, Manuel; González-Calvo, A.

doi:10.1016/j.asr.2004.12.053

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“…Earlier research relating to forest fire risk involved identifying the potentially contributing variables and integrating them into a mathematical expression, i.e., an index. In creating such an index, most of the earlier researchers focused on using meteorological data alone (Goncalves and Lourenco 1990;Van Wagner 1993) or vegetation parameters (Maselli et al 2003;Hernandez-Leal et al 2006). Predicting the nature of "fires" may not be easy through using such indices alone.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Fire risk evaluation using multicriteria analysis—a case study

Vadrevu

Eaturu

Badarinath

2009

Environ Monit Assess

159

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Forest fires are one of the major causes of ecological disturbance and environmental concerns in tropical deciduous forests of south India. In this study, we use fuzzy set theory integrated with decision-making algorithm in a Geographic Information Systems (GIS) framework to map forest fire risk. Fuzzy set theory implements classes or groupings of data with boundaries that are not sharply defined (i.e., fuzzy) and consists of a rule base, membership functions, and an inference procedure. We used satellite remote sensing datasets in conjunction with topographic, vegetation, climate, and socioeconomic datasets to infer the causative factors of fires. Spatial-level data on these biophysical and socioeconomic parameters have been aggregated at the district level and have been organized in a GIS framework. A participatory multicriteria decision-making approach involving Analytical Hierarchy Process has been designed to arrive at a decision matrix that identified the important causative factors of fires. These expert judgments were then integrated using spatial fuzzy decision-making algorithm to map the forest fire risk. Results from this study were quite useful in identifying potential "hotspots" of fire risk, where forest fire protection measures can be taken in advance. Further, this study also demonstrates the potential of multicriteria analysis integrated with GIS as an effective tool in assessing "where and when" forest fires will most likely occur.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Fire risk evaluation using multicriteria analysis—a case study

Vadrevu

Eaturu

Badarinath

2009

Environ Monit Assess

159

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“…En estudios anteriores, (Mandallaz et al 1997;García et al, 1999;Muñoz et al 2005;Hernández-Leal et al, 2006), los predictores de incendios han sido en general a una escala regional, lo que hace difícil generar conclusiones a escala local. En este estudio, fue necesario generar microambientes dentro del APFFLP para representar la heterogeneidad real del sistema, tanto en los elementos socioeconómicos como en los factores ambientales, y las coberturas de las variables se realizaron a una alta resolución (1m 2 ) para utilizarlas como predictores, sobre las cuales se desarrolló el modelo de incendios.…”

Section: Resultados Y Discusiónunclassified

Untitled

2016

Rev. ambiente água

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Section: Añounclassified

Modelado espacial de incendios: una herramienta predictiva para el Bosque La Primavera, Jalisco México

Ibarra-Montoya¹,

Huerta-Martínez²

2016

Rev. ambiente água

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RESUMENLa interacción de diversos elementos de carácter socioeconómico, político y cultural, influidos por factores de paisaje y climáticos, son aspectos importantes en los regímenes de incendios. Sin duda la generación de modelos espaciales que integran esos elementos y factores, ayudan a predecir zonas potenciales de incendios con más exactitud. El Área de Protección de Flora y Fauna La Primavera (APFFLP) constituye el principal regulador climático de la zona metropolitana de Guadalajara, y presenta frecuentemente incendios forestales, por lo que representa un reto para la ciencia y la tecnología utilizarla como modelo para desarrollar metodologías que ayuden a predecir incendios forestales. El presente estudio se enfoca a la construcción de un modelo espacial que ayuda a determinar zonas potenciales de incendios en dicha área. El modelo integra variables meteorológicas, de paisaje, de combustibles, antropogénicas y/o de causalidad; y las ocurrencias históricas de los incendios comprendidos durante el periodo 1998-2012. Según el modelo, las variables que determinan las zonas con mayor potencial de incendios son: la pendiente (paisaje), la humedad relativa (meteorológica), el tipo de vegetación (causalidad) y el uso del suelo (antropogénicas). El modelo predice una zona extensa con alto potencial de incendiarse, ubicada en la parte central y noroeste del polígono del APFFLP; asimismo, existen zonas potenciales pequeñas y aisladas ubicadas en el oriente del polígono. La información generada en este estudio podría ayudar a la generación de mapas de riesgo locales y con ello, optimizar las acciones de manejo del fuego y restauración del Bosque La Primavera.Palabras clave: área natural protegida, heterogeneidad ambiental, landscape, mapas de riesgo, MAXENT. Modelagem espacial de incêndios: uma ferramenta preditiva para oBosque La Primavera, Jalisco México RESUMO A interação de vários elementos de natureza socioeconômica, política e cultural, influenciados pela paisagem e fatores climáticos, são aspectos importantes do regime de fogo. Definitivamente, modelos espaciais que integram esses elementos ajudam a prever áreas

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Fire risk assessment using satellite data

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Fire risk evaluation using multicriteria analysis—a case study

Fire risk evaluation using multicriteria analysis—a case study

Untitled

Modelado espacial de incendios: una herramienta predictiva para el Bosque La Primavera, Jalisco México

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