Propuesta de una metodología para el ajuste de un modelo de ignición con información extraída desde sensores remotos
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Date
2023
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Abstract
Los incendios forestales son un fenómeno que, en el caso de Chile, son provocados en un 99,7% por los seres humanos. El aumento de la interfaz urbano – forestal, en conjunto con el Cambio Climático han llevado a un aumento en la severidad de los incendios. Con el fin de evitar daños ecológicos y sociales, es necesario crear sistemas efectivos de prevención, que minimicen los costos. Por aquello se propone una metodología para un modelo de ignición, que se basa únicamente en información que puede ser extraída desde sensores remotos de forma rutinaria. Estas fuentes de información poseen ventajas evidentes cuando se comparan con otras fuentes de datos, tales como; encuesta, muestreos de campos, censos, y pueden ser actualizadas con mayor frecuencia. Usando un modelo de clasificación Random Forest se consigue una exactitud cercana al 93% en las estimaciones, comparables a estudios hechos a nivel nacional e internacional. Las variables que más contribuyen al modelo son la temperatura media anual, la mediana de NDVI, la altitud y un índice global de modificación antrópica, que sintetiza la influencia antrópica en el territorio. La importancia de un modelo como el presentado es que sus insumos pueden ser actualizados de forma más dinámica y a un menor costo.
Palabras Claves: Palabras Claves: Sensores Remotos, Incendios Forestales, Random Forest, prevención, Modelo de Ignición.
Description
Tesis (Magíster en Recursos Naturales)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2023
Keywords
Sensores remotos, Incendios forestales, Random forest, Prevención, Modelo de ignición