| Tesis Doctorales de la Universidad de Alcalá |
| GENERATING FUEL TYPES AND FUEL PARAMETERS BY FUSION OF OPTICAL AND RADAR DATA FOR FUEL MANAGEMENT AND WILDFIRE RISK REDUCTION | | Autor/a | Mohammadpour, Pegah | | Departamento | Geología, Geografía y Medio Ambiente | | Director/a | Chuvieco Salinero, Emilio | | Directores/as | Viegas , Domingos X.; Sousa Castilho Pereira , Alcides José | | Fecha de depósito | 30-01-2026 | | Periodo de exposición pública | 31 de enero a 13 de febrero de 2026 | | Fecha de defensa | Sin especificar | | Programa | Tecnologías de la Información Geográfica (RD 99/2011) | | Mención internacional | Solicitada | | Resumen | La vegetación, como combustible principal, con propiedades estructurales y distribución espacial, influye directamente en el comportamiento del fuego. La cartografía y parametrización precisas de los tipos de combustible requieren datos espectrales y estructurales, obtenidos mediante teledetección desde satélites hasta UAV. La fusión de datos combina las ventajas complementarias de múltiples sensores para mejorar la precisión del mapeo. Los principales retos en la cartografía de combustibles incluyen la escasez de mapas de alta resolución, la insuficiente caracterización del sotobosque y la falta de estimación directa de parámetros basada en LiDAR, lo que deja lagunas en la comprensión del comportamiento del fuego. Esta tesis, en el marco del proyecto FirEUrisk, aborda estos retos mediante enfoques avanzados de aprendizaje automático y fusión de datos para producir mapas y parámetros de combustible de alta resolución del dosel y el sotobosque, permitiendo simulaciones precisas de incendios superficiales y de copas y respaldando una gestión eficaz del fuego. La tesis se divide en seis capítulos. El Capítulo 1 introduce el tema, objetivos y preguntas de investigación, y describe brevemente el área de estudio, las fuentes de datos, la estructura y las principales contribuciones. El Capítulo 2 repasa los impactos y componentes de los incendios forestales, las funciones de los combustibles y las aplicaciones de la teledetección, destacando las lagunas en la cartografía y la parametrización de los tipos de combustible. El Capítulo 3 presenta una preevaluación de la vegetación en el área de demostración en Portugal, desarrollando mapas de alta resolución utilizando datos de Sentinel-2 y un clasificador Random Forest, con una precisión del 92 %. Se evaluaron las contribuciones variables y los efectos del tamaño de muestra para optimizar la clasificación y discriminar los tipos de vegetación y especies arbóreas, sentando las bases para la posterior cartografía de combustible. El Capítulo 4 presenta una metodología de tres pasos para la cartografía escalable y de alta resolución de tipos de combustible de dosel y sotobosque utilizando el Sistema de Clasificación de FirEUrisk dentro del sitio piloto, alcanzando precisiónes del 84,53% y 69,2%, respectivamente. El mapeo del dosel superior combinó datos Sentinel-1/2, índices de vegetación, variables texturales, topográficas y modelos biofísicos, mientras que el sotobosque se mapeó con datos LiDAR de GEDI y reglas de decisión. Los mapas resultantes apoyan simulaciones de incendios superficiales y de copas, y el mapa del dosel superior sirvió de base para el estudio posterior sobre la parametrización de combustibles. El capítulo 5 presenta la estimación directa de cuatro atributos clave del combustible del dosel: altura del dosel, cobertura, altura de la base y densidad aparente, utilizando GEDI LiDAR, con apoyo de datos LiDAR aéreos y de campo. Las formas de onda GEDI simuladas se obtuvieron a partir de datos ALS y se descompusieron mediante modelos gaussianos con una novedosa estimación de la estructura vertical. Se generaron mapas continuos y incertidumbre con modelos Random Forest que integran datos espectrales, de radar, índices de vegetación y variables topográficas y biofísicas. Los mapas resultantes, con correlaciónes entre 0,65 y 0,95, proporcionan datos sólidos y un enfoque transferible para la evaluación del riesgo de fuego. El Capítulo 6 resume hallazgos, contribuciones, limitaciones y futuras líneas de investigación. La metodología propuesta y los mapas ofrecen herramientas prácticas para la gestión de incendios y la evaluación de riesgos, contribuyendo a reducirlos y a fortalecer estrategias de adaptación y gestión holística ante los futuros cambios climáticos y socioeconómicos. |
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