Análisis de Detección de Incendios y Vegetación : Caso de Uso Sierra de Santiago, Nuevo León, México – Manuales Datlas

Ante el incendio que se registro hace algunas semanas en la Sierra de Santiago en Nuevo León nos hemos dado a la tarea a desarrollar un ejercicio con una herramienta la cual permite identificar ciertos análisis de capas tales como índices de detección de incendio, vegetación, penetración atmosférica entre otros esto por medio de capturas vía satélite.

Durante este blog te presentaremos esta herramienta llamada LandViewer que nos ha ayudado a realizar este ejercicio, así como también un caso de uso el cual nos va a permitir sensibilizar la dimensión de lo qué es un incendio forestal y el cómo más de 2,000 hectáreas afectadas repercuten en la calidad de aire de una ciudad.

LandViewer – Herramienta de Análisis Satelital

Esta herramienta es una aplicación online la cuál nos permite navegar en cualquier parte del mundo y visualizar imágenes satelitales con capas como agricultura, vegetación, cobertura forestal, detección de incendios y muchas más.

Esta herramienta es creada por EOS Data Analytics y reúne imágenes por parte de los satélites Landsat-7, Landsat-8, Sentinel-2 y Modis para hacer posible cualquier tipo de análisis por medio de un interfaz en su página web.

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Caso de Uso – Sierra de Santiago Nuevo León, México

¿Qué sabemos de este incendio?

El pasado 14 de marzo inicio un incendio en la Sierra de Santiago a las afueras de la Ciudad de Monterrey a causas de la poca conciencia de quemas de basura en la comunidades rurales, este incendio logro contenerse al 90% el 3 de abril afectando más de 2,000 hectáreas de vegetación.

De esta manera el interés de poder hacer un análisis por capturas satelitales surgió de un tweet por parte del Astronauta Thomas H. Marshburn el cual mostro imágenes de la Sierra Madre Oriental específicamente en la Ciudad de Monterrey.

Eso sucedió un 11 de febrero, un mes después aproximadamente se desató el incendio en la Sierra de Santiago y en Datlas nos hicimos la pregunta ¿Y por que no realizar un análisis satelital de lo sucedido en Santiago por medio de LandViewer?

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¿Qué nos permite identificar LandViewer a partir del incendio?

De primera identificamos a la Ciudad de Monterrey Nuevo León y en la parte de abajo podemos percatarnos del Municipio de Santiago, del lado derecho LandViewer nos permite activar una considerable cantidad de análisis en cuestión de vegetación, drenaje, índices de incendios y otros más.

Captura Satelital al 30 de marzo de 2022

Hallazgos LandViewer

Por medio de la capa «Penetración Atmosférica» podemos identificar la Sierra de Santiago de color azul e identificando una parte del incendio en varias marcas color rojo.

«El Índice de Diferencia Normalizada de la Vegetación o NDVI (Normalized Differential Vegetation Index) es a menudo usado para monitorear las sequías, para monitorear y predecir la producción agrícola, para ayudar a la predicción de zonas susceptibles de incendios y para los mapas de desertización.»

Así de esta manera citamos lo que LandViewer es posible identificar en la siguiente capa y es que encontramos una oportunidad de visualizar las zonas susceptibilidad de incendios en la Sierra como tal.

En la capa de nubosidad podemos visualizar la parte de abajo del mapa que la Sierra se encuentra en un tono más rojizo esto afecta tanto a su alrededor como a la Ciudad de Monterrey como tal.

Conclusión

La concientización de lo que estamos haciendo con nuestra Ciudad y el cómo podemos identificar estas áreas de oportunidad de zonas de riesgo de incendio, a partir de conocer el dimensionamiento de la vegetación en zonas rurales son oportunidades que nos dan esta y más herramientas de análisis de datos.

Afortunadamente la Sierra de Santiago estos últimos días se ha contenido y ha arrojado aire limpio, del que nuestra ciudad respira, siendo los cerros pulmones de la Ciudad que debemos cuidar con medidas de precaución y concientización.

Análisis 9 abril 2022 «Fuego Activo» vs 24 abril 2022 «Contención de Incendio». Observa la nubosidad de la ciudad con respecto a la captura más reciente con aire más limpio después de la contención.

¿Quieres aprender acerca de esta y otras herramientas de análisis de datos?

Equipo Datlas

– Keep it weird –

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