Evaluación de la Severidad de Incendios a Escala Local con el Índice dNBR y Herramientas de Análisis Geoespacial en La Primavera, Vichada (2021–2024)

Este trabajo ofrece un análisis minucioso sobre la severidad y la dinámica de los incendios que se produjeron entre los años 2021 y 2024 en el municipio de La Primavera, Vichada, mediante el uso tanto de imágenes satelitales de Landsat como de herramientas geoespaciales por medio de plataformas como...

Full description

Autores:
Londoño Castrillón, Obeney
Tipo de recurso:
Tesis
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad de San Buenaventura
Repositorio:
Repositorio USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/24651
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10819/24651
Palabra clave:
000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::005 - Programación, programas, datos de computación
Ecosistemas
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description Este trabajo ofrece un análisis minucioso sobre la severidad y la dinámica de los incendios que se produjeron entre los años 2021 y 2024 en el municipio de La Primavera, Vichada, mediante el uso tanto de imágenes satelitales de Landsat como de herramientas geoespaciales por medio de plataformas como Google Earth Engine y códigos de programación en Python. Mediante ellas se analizó su comportamiento en el espacio y en el tiempo al utilizar el Índice Diferencial Normalizado de Quema (índice dNBR). Los datos indican que el año que presento mayor extensión fue el año 2022, ya que las grandes áreas dañadas durante los meses iniciales coincidieron fundamentalmente con el período seco; en cambio, para el año 2024 se contabilizó un considerable decrecimiento en extensión y severidad, mostrando una probable recuperación de la cobertura vegetal. El análisis trimestral evidenció que en el primer y cuarto trimestre los incendios fueron más recurrentes y por el contrario, el segundo y tercer trimestre presentaron una mayor regeneración vegetal, proporcionando una información fundamental para entender los patrones y sus impactos.
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spelling Ochoa Villegas, JonathanLondoño Castrillón, Obeney2025-05-09T19:44:21Z2025-05-09T19:44:21Z2025Este trabajo ofrece un análisis minucioso sobre la severidad y la dinámica de los incendios que se produjeron entre los años 2021 y 2024 en el municipio de La Primavera, Vichada, mediante el uso tanto de imágenes satelitales de Landsat como de herramientas geoespaciales por medio de plataformas como Google Earth Engine y códigos de programación en Python. Mediante ellas se analizó su comportamiento en el espacio y en el tiempo al utilizar el Índice Diferencial Normalizado de Quema (índice dNBR). Los datos indican que el año que presento mayor extensión fue el año 2022, ya que las grandes áreas dañadas durante los meses iniciales coincidieron fundamentalmente con el período seco; en cambio, para el año 2024 se contabilizó un considerable decrecimiento en extensión y severidad, mostrando una probable recuperación de la cobertura vegetal. El análisis trimestral evidenció que en el primer y cuarto trimestre los incendios fueron más recurrentes y por el contrario, el segundo y tercer trimestre presentaron una mayor regeneración vegetal, proporcionando una información fundamental para entender los patrones y sus impactos.This research analyzes the occurrence and severity of wildfires between 2021 and 2024 in La Primavera municipality in Vichada. Geospatial techniques such as Landsat satellite imagery and in-house scripts written in Python were used to integrate in this analysis. These were used to monitor the spatial and temporal development of fires by executing the Normalized Difference Burn Ratio (dNBR). The data indicate a most affected year in 2022 when large areas of burn in early months overlapped significantly with the dry season. By 2024, both area and severity of fires reduced significantly to indicate potential recovery of plant cover. Quarterly comparisons indicated a greater occurrence of fires in quarters I and IV and increasing levels of vegetation regrowth in quarters II and III. This analysis can be crucial to knowing wildfire severity and associated effects at a nature-related level.EspecializaciónEspecialista en Sistemas de Información Geográfica47 páginasapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/10819/24651spaMedellínFacultad de IngenieríaMedellínEspecialización en Sistemas de Información Geográficainfo:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/S. A. Parks, L. M. Holsinger, M. A. Voss, R. A. Loehman, y N. P. Robinson, “Mean composite fire severity metrics computed with google earth engine offer improved accuracy and expanded mapping potential”, Remote Sens (Basel), vol. 10, núm. 6, pp. 1–15, 2018, doi: 10.3390/rs10060879.J. S. Barreto y D. Armenteras, “Open data and machine learning to model the occurrence of fire in the ecoregion of ‘llanos colombo–venezolanos’”, Remote Sens (Basel), vol. 12, núm. 23, pp. 1–18, 2020, doi: 10.3390/rs12233921.A. Tassi y M. Vizzari, “Object-oriented lulc classification in google earth engine combining snic, glcm, and machine learning algorithms”, Remote Sens (Basel), vol. 12, núm. 22, pp. 1–17, 2020, doi: 10.3390/rs12223776.T. Noi Phan, V. Kuch, y L. W. Lehnert, “Land cover classification using google earth engine and random forest classifier-the role of image composition”, Remote Sens (Basel), vol. 12, núm. 15, 2020, doi: 10.3390/RS12152411.E. Roteta, A. Bastarrika, M. Franquesa, y E. Chuvieco, “Landsat and sentinel‐2 based burned area mapping tools in google earth engine”, Remote Sens (Basel), vol. 13, núm. 4, pp. 1–30, 2021, doi: 10.3390/rs13040816.T. Cinar y A. 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Disponible en: https://tinyurl.com/66mkdavcBiblioteca USB Medellín (San Benito): TG-7677t000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::005 - Programación, programas, datos de computaciónEcosistemasHerramientas tecnológicasAprendizaje automáticoGoogle Earth EngineTeledetecciónÍndice dNBRIncendios forestalesGoogle Earth EngineRemote SensingdNBR indexWildfiresEvaluación de la Severidad de Incendios a Escala Local con el Índice dNBR y Herramientas de Análisis Geoespacial en La Primavera, Vichada (2021–2024)Trabajo de grado - Especializaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ecTextinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionComunidad científica y académicaPublicationORIGINALFormato_Autorizacion_Publicacion_Repositorio_USBCol_Obeney_Firmado.pdfFormato_Autorizacion_Publicacion_Repositorio_USBCol_Obeney_Firmado.pdfapplication/pdf305480https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/6250543c-c17f-4640-a07c-992ee208345f/downloadc677a5b1afc2bdac3065cd367dbbce92MD54Severidad_Incendios_LaPrimavera_Londono_2025.pdfSeveridad_Incendios_LaPrimavera_Londono_2025.pdfapplication/pdf1402942https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/8c5f351d-7169-4b6f-ac33-eb73ba049357/downloada663372199e384b2e6c0c91427df7ad8MD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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