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Detalles de la tecnología

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Metodología dNBR/RBR con Sentinel?2

Conjunto de procedimientos que utilizan imágenes multiespectrales Sentinel‑2 previas y posteriores a un incendio para calcular índices de severidad como el differenced Normalized Burn Ratio (dNBR) y el Relativized Burn Ratio (RBR). La metodología incluye etapas de preprocesamiento (selección de fechas representativas, corrección atmosférica, enmascaramiento de nubes y sombras), cálculo del NBR para cada fecha, obtención de la diferencia espectral entre estados pre y post incendio y, finalmente, reclasificación de los valores en rangos de severidad basados en umbrales empíricos o calibrados con datos de terreno. Estos productos permiten evaluar el impacto espacial del incendio, la intensidad relativa en distintos tipos de cobertura y priorizar zonas para acciones de restauración ecológica y mitigación de erosión.

Categoría

Post-incendio

Global

País

Bosques mediterráneos, forestales templados, zonas montañosas y áreas quemadas para evaluar severidad.

Ecosistema de utilización usual

Eléctrica

Energía usada

Ciclo de vida

No aplica — mantenimiento continuo por actualización

Costo estimado (USD)

0 en datos (Sentinel-2 gratuitos); desarrollo de flujo y automatización 30.000 – 120.000

Área de cobertura (km2)

Variable según área de estudio (desde <100 hasta miles de km²)

4 – Procesos de corrección, cálculo de índices, umbrales y validación en terreno

Dificultad de aplicación

Equipo necesario

Computador con buen rendimiento, acceso a imágenes Sentinel-2, software de teledetección/SIG (SNAP, QGIS, ArcGIS) y capacidad de almacenamiento.

Mantenimiento

Actualización de flujos de procesamiento y respaldos de bases de datos de imágenes; revisión anual de umbrales de severidad con inspecciones de terreno.

Condiciones previas para implementación

Acceso a repositorios Sentinel-2, conocimiento en fotointerpretación y disponibilidad de datos de terreno para calibración/validación.

Ventajas

Metodología estandarizada para severidad; datos abiertos.

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