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TRABAJO FIN DE MÁSTER CARTOGRAFÍA Y ANÁLISIS MULTITEMPORAL DE INCENDIOS MEDIENTE EL USO DE IMÁGENES DE SATÉLITE LANDSAT Manuel Vázquez Murcia Tutor: Fernando Pérez-Cabello Máster Universitario en Tecnologías de la información geográfica para la ordenación del territorio: sistemas de información geográfica y teledetección Noviembre de 2012 Departamento de Geografía y Ordenación del Territorio i Resumen Este trabajo se enmarca dentro de un proyecto de investigación realizado por el grupo de investigación GEOFOREST, en el que mediante un análisis multitemporal de imágenes Landsat se examinan los incendios forestales ocurridos en los últimos 30/35 años en un sector de la Comunidad Autónoma de Aragón. Una vez cartografiada la superficie quemada mediante técnicas de teledetección (composiciones en falso color y neocanales - NDVI, dNBR-) se procede a su comparación con fuentes oficiales. A continuación se realiza una caracterización de las superficies forestales afectadas y se realiza un seguimiento de los procesos de regeneración en un incendio piloto (Luesia). Palabras Clave: Imágenes Landsat, incendio forestal, NDVI y dNBR, regeneración postincendio, Teledetección. Abstract This dissertation is part of a research project carried out by the GEOFOREST research team. This project explores the wildfires affecting the Aragon region during the past 30/35 years through a multi-temporal analysis of Landsat data. These wildfires are first located, then charted, and finally analysed. NDVI, dNBR, and multi-temporal analysis are applied to monitor the regeneration of the affected species. The area of wildfires (hectares) identified through remote sensing is compared with the area obtained from DGA. Key Words: Landsat data, wildfire, NDVI and dNBR, burned area rehabilitation, teledetection. ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN ............................................................................ pág. 1 2. OBJETIVOS ................................................................................... pág. 2 3. MATERIALES Y METODOLOGÍA ........................................................ pág. 3 3.1. Cartografía de incendios ........................................................ pág. 3 3.1.1. Datos utilizados para la cartografía de incendios .............. pág. 3 3.1.2. Selección y obtención de las imágenes ........................... pág. 3 3.1.3. Corrección de las imágenes .......................................... pág. 5 3.1.4. Cartografía de los incendios .......................................... pág. 9 3.1.5. Extracción de neocanales: NDVI y dNBR y análisis multitemporal .............................................................................. pág. 10 3.1.6.Método y datos para comparar las superficies de los incendios proporcionadas por la DGA y las superficies de los incendios detectados mediante Teledetección ............................. pág. 13 3.2. Caracterización de las superficies quemadas ............................ pág. 14 3.2.1. Datos y metodología para inventariar las superficies forestales quemadas entre 1998 y 2011 ..................................... pág. 14 3.2.2. Materiales y metodología para analizar la titularidad de las superficie afectada por el fuego entre 1998 y 2011 .............. pág. 14 4. RESULTADOS ................................................................................ pág. 15 4.1. Análisis comparativo entre las superficies quemadas proporcionadas por la DGA y las obtenidas mediante Teledetección ................ pág. 15 4.2. Análisis de las superficies quemadas tras los incendios ocurridos entre 1998 y 2011 ................................................................ pág. 20 4.3. Titularidad de las superficies afectadas por los incendios forestales en los montes de Huesca y Zaragoza entre 1998 y 2011 .......... pág. 23 4.4. Análisis de la extracción de los neocanales y análisis multitemporal ......................................................................................... pág. 26 5. CONCLUSIONES ............................................................................ pág. 27 6. BIBLIOGRAFÍA .............................................................................. pág. 38 7. ANEXOS ....................................................................................... pág. 31 1 1. INTRODUCCIÓN Este Trabajo Fin de Máster se integra dentro de un proyecto de investigación, realizado por el grupo de investigación GEOFOREST, que trata de llevar a cabo un análisis multitemporal de imágenes Landsat, en el que se realiza un inventario y evolución de los incendios acontecidos en la Comunidad Autónoma de Aragón en los últimos 25 años. En el desarrollo de este trabajo se aplicarán contenidos vistos en el transcurso del Máster, tales como: Teledetección, uso de herramientas SIG y análisis estadísticos. La Comunidad de Aragón presentaba en el 2007 una extensión de 2.631.234 has (9.44% de la superficie forestal total de España), repartidas entre las 939.245 has de Huesca, 937.927 has de Teruel y las 754.063 has de Zaragoza. La superficie forestal arbolada de Aragón comprende una extensión de 1.573.988 has y de 1.057.246 has de superficie forestal desarbolada. Las provincias aragonesas presentan una extensión de superficie forestal arbolada y desarbolada de 619.139 y 320.106 has en Huesca, de 586.135 y 351.792 has en Teruel, y de 368.715 y 385.348 en Zaragoza, respectivamente. (Fuente: Información estadística de Aragón, Medio Ambiente). Los incendios forestales juegan un papel decisivo en la estructura y dinámica de los ecosistemas forestales Mediterráneos y Sub-Mediterráneos, estando ligados a su desarrollo. Se considera que estos ecosistemas tienen una elevada resiliencia o capacidad de autorregeneración tras una perturbación de este tipo; no obstante, la magnitud de algunos incendios o la frecuencia con la que se suceden pueden hacer necesario realizar actuaciones que aceleren su restauración. Esta recuperación tiene por objetivos, entre otros, frenar los procesos erosivos y favorecer la regeneración natural de la cubierta general. Desde finales de los años 60 en España se lleva a cabo cada año la recopilación de datos sobre los incendios ocurridos en todo el territorio. En este inventario se recoge información de los partes de incendio, las causas del fuego, las situaciones meteorológicas en las que tienen lugar, las zonas con mayor riesgo de ocurrencia de fuegos, la evaluación de daños, la efectividad de los medios de extinción, el número anual de incendios así como la superficie quemada y el tipo de cubiertas vegetales afectadas, entre muchas otras. Se hace por lo tanto necesaria la existencia de una base de datos sobre fuegos con un seguimiento y actualización continuos que permitan no sólo elaborar las directrices mencionadas de gestión contra incendios, sino también analizar la ocurrencia de fuegos para profundizar en el conocimiento de sus causas, desarrollo y efectos sobre el entorno. Ante esta perspectiva, la teledetección se presenta como una herramienta casi indispensable hoy en día para realizar dicha labor en territorios relativamente extensos. La teledetección desde plataformas de satélite contribuye en gran medida al análisis de los fuegos y de las cubiertas vegetales afectadas, así como de sus efectos ecológicos, climáticos y atmosféricos. Los sensores embarcados en los diferentes satélites proporcionan datos de origen único y una visión sinóptica de la distribución espacial de los incendios (focos activos) y de las zonas quemadas, así como del estado de la vegetación y los efectos producidos por los incendios (Díaz-Delgado, 2000). El uso de la teledetección como herramienta de observación de la superficie terrestre, dispone de una serie de ventajas indiscutibles en comparación con otros sistemas tradicionales de observación de la tierra como la fotografía aérea o la observación directa. Entre las principales ventajas, se destacan las siguientes (Chuvieco, 2010):  Visión global: las imágenes de teledetección aportan una visión global de la Tierra, inédita hasta hace pocas décadas.  Observación de información en regiones no visibles del espectro: la mayoría de los sensores que viajan a bordo de satélites registran información tanto en el espectro visible como en el espectro no visible. En las regiones no visibles es posible diferenciar objetos cuya respuesta espectral es similar en el espectro visible y estimar determinadas variables biofísicas. 2  Observación a distintas escalas: gracias a las distintas orbitas que describen los satélites, las imágenes captadas permiten realizar análisis de la superficie terrestre a distintas escalas y con distintos niveles de detalle.  Frecuencia y homogeneidad de adquisición: en función de las características de las orbitas de los satélites, estos tienen capacidad para pasar por el mismo punto con una frecuencia temporal determinada. De esta forma, es posible hacer un seguimiento multitemporal de procesos dinámicos como procesos meteorológicos, incendios, deforestación, etc. La homogeneidad de las imágenes hacen que estas sean comparables en todo momento.  Formato digital de las imágenes y capacidad de transmisión inmediata de los datos: facilita el tratamiento de los datos mediante sistemas informáticos, de manera que se agilizan las tareas de interpretación y análisis. Entre los muchos casos en los que se han utilizado imágenes Landsat para el estudio de incendios, se han consultado los trabajos de Bastarrika y Chuvieco (2006), en la cartografía de áreas quemadas, los trabajos de Escuin et al, (2008), en los que emplean imágenes Landsat para la de valoración de índices de vegetación NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) y los trabajos de García-Martín et al, (2009), en los que emplean el NBR (Normalized Burn Ratio) para cuantificar las relaciones entre la biomasa forestal quemada y la severidad del fuego. Es indudable que los Sistemas de Información Geográficos (SIG) son una tecnología que forma parte de los Sistemas de Información, que permiten gestionar y analizar la información espacial, por lo que son una herramienta muy útil para los profesionales que trabajan sobre el territorio. Estas herramientas están orientadas sobre todo para el uso de la gestión de recursos agrícolas, medio ambiente y ordenación del territorio. Son múltiples los trabajos realizados mediante empleo de imágenes de satélite y de herramientas SIG con diferentes capas de información, para realizar estudios de las áreas quemadas. Un ejemplo son los trabajos de Pérez-Cabello et al, 2007, en la que utiliza los Mapas Forestales para la evaluación de los paisajes, otro ejemplo es el trabajo de Pezzola et al, 2002, evaluando las superficies afectadas por el fuego. Atendiendo a estos antecedentes, el presente documento trata de poner en consideración las alteraciones que se sufren en cuanto a sus efectos no sólo ecológicos sino que económicos y sociales producidas por los incendios forestales. La zona de estudio se centra en la Comunidad Autónoma de Aragón, pero este análisis se podría expandir al resto de España. 2. OBJETIVOS El objetivo principal de este trabajo es explorar, identificar y cartografiar los incendios forestales mediante el empleo de imágenes de satélite Landsat, realizando un estudio multiemporal de dichas imágenes en un sector de la Comunidad Autónoma de Aragón. La consecución de este objetivo principal ha permitido alcanzar una serie de objetivos secundarios, como:  Comparar las superficies de los incendios forestales extraídas mediante técnicas de teledetección con las bases de datos oficiales del servicio de Gestión Forestal del departamento de Medio Ambiente (DGA).  Caracterización de las superficies afectadas por incendios desde el punto de vista de las formaciones vegetales afectadas y de la titularidad del monte Aplicación de índices de vegetación y de severidad para analizar los efectos producidos por el fuego en las superficies forestales. 3 3. MATERIALES Y METODOLOGÍA 3.1. Cartografía de incendios 3.1.1. Datos utilizados para la cartografía de incendios. La DGA ha facilitado la información oficial sobre las zonas quemadas. En formato Excel (.xls) se ha dispuesto de una base de datos con información identificativa de cada incendio registrado en el territorio de Aragón (la base de datos aparece en anexos 1). La información que se recoge en esta base de datos aparece a continuación:  El código que identifica a cada incendio, este código también se ha utilizado para los incendios cartografiados mediante teledetección para poder así compararlos.  Municipios afectados, contemplando hasta 3 municipios.  Fecha del incendio  Superficie del incendio expresada en hectáreas También se ha dispuesto de un archivo con extensión .shp en donde se recogen los polígonos de los incendios recogidos en todo Aragón, estos polígonos vienen con proyección ED 50 UTM Zone 30N y se ha reproyectado a WGS 1984 UTM Zone 30N. Desde la página web del SITAR (http://sitar.aragon.es/) se ha descargado el contorno de Aragón y los municipios de mismo en formato .shp, como en el caso anterior se han reproyectado al ámbito de trabajo. 3.1.2. Selección y obtención de las imágenes Para obtener un óptimo resultado en la cartografía de los incendios y en la interpretación de los índices de vegetación es necesaria la utilización de imágenes de satélite de alta resolución espectral, espacial y temporal. Quedan descartadas aquellas imágenes de satélite que por su baja definición radiométrica o por no poseer un ancho de banda suficiente, no permitan la distinción espectral de las zonas afectadas por el fuego del área de estudio. Se van a utilizar las imágenes Landsat tanto las TM (Thematic Mapper) como las ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus) para la realización de este trabajo, la elección de dichos sensores viene determinada por las características óptimas que presentan y porque son gratis. Las características principales de estos sensores son: Tanto Landsat 5 (TM) como Landsat 7 (ETM+) presentan una resolución espacial de 30 metros. Espectralmente Landsat 5 (TM) operaba con 7 bandas diferentes. Estas bandas fueron elegidas especialmente para el monitoreo de vegetación a excepción de la banda 7 que se agregó para aplicaciones geológicas. Landsat 7 (ETM+) incorporaba una banda más, la banda 8 (Pancromática) con una resolución de 15 metros. Ambos satélites poseen la misma temporalidad, pasan por la misma zona con una frecuencia de 16 días dejando información ininterrumpidamente desde 1985. Landsat 5 se puso en órbita en el año 1985 y dejó de ser operativo en el 2011, Landsat 7 se puso en órbita en 1999 todavía permanece en activo pero desde julio del 2003 tiene problemas de bandeado. La zona de estudio tiene una superficie de unos 22.000 Km2, un 46% de la extensión total de Aragón, gran parte se localiza dentro de la escena (Path 200 /Row 31). Esta escena cubre parte del territorio de Aragón y es una de las pocas escenas que faltan por analizar dentro del proyecto de GEOFOREST. 4 Figura 1. Localización de la zona de estudio Se ha utilizado 2 imágenes del sensor MSS anteriores al año 1984 y 12 imágenes de los sensores TM y ETM+ disponibles a partir de 1984 de la escena estudiada. Sobre las imágenes MSS no se ha realizado corrección de ningún tipo debido a su complejidad (sólo presentan 4 bandas con un ancho de banda diferente a las bandas de los sensores TM y ETM+ y presentan una resolución espacial menor). Tabla 1. Imágenes utilizadas FECHA SATÉLITE SENSOR 31/01/1975 LANDSAT 2 MSS 03/06/1975 LANDSAT 2 MSS 12/09/1984 LANDSAT 5 TM 04/08/1987 LANDSAT 5 TM 28/08/1990 LANDSAT 5 TM 29/08/1999 LANDSAT 7 ETM+ 30/07/2000 LANDSAT 7 ETM+ 01/07/2001 LANDSAT 7 ETM+ 06/09/2002 LANDSAT 7 ETM+ 31/07/2003 LANDSAT 5 TM 11/08/2007 LANDSAT 5 TM 15/07/2009 LANDSAT 5 TM 18/07/2010 LANDSAT 5 TM 05/07/2011 LANDSAT 5 TM Todas las imágenes de satélite se han descargado del servidor del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS), a través de la página http://glovis.usgs.gov/. Estas imágenes ya se ofrecen corregidas geométricamente, de hecho, el error que presentan está por debajo de 0.3 píxeles. Los datos del 5 procesamiento de corrección lo podemos encontrar en un documento de texto que viene adjunto a la descarga de la imagen. La elección de las imágenes utilizadas para la realización de este trabajo ha estado condicionada por la ausencia de imágenes de satélite en algunos periodos de tiempo. Éste es el caso de los años 90, con ausencia de imágenes en la práctica totalidad de la década. En la elección de las imágenes se ha tenido en cuenta las presencia de nubes y la estacionalidad en la que se han tomado. La presencia de nubes en la imagen obstaculiza la apreciación de los incendios. Interesa que todas las imágenes sean de la misma estación para que todas las superficies registradas por el sensor tengan una respuesta radiométrica semejante (mismo estado fenológico de la vegetación, inclinación del sol próxima entre unas y otras, etc.), de manera que cualquier diferencia en la radiancia obtenida entre las diferentes imágenes sea fruto de componentes externos y no producidas por la toma de las imágenes en distintas estaciones. 3.1.3. Corrección de las imágenes El paso siguiente a la descarga de las imágenes es pasarlas a un formato en el que podamos visualizarlas y poder trabajar con ellas. El formato inicial en el que se encuentran las imágenes es geoTIF, presentadas en tantos archivos como bandas espectrales. El programa con el que se va a trabajar es Erdas Imagine, concretamente la versión 2010. Erdas incorpora un módulo de importación de imágenes en el que introducimos las imágenes de entrada dándoles el formato de salida que con el que se va a trabajar. En este caso interesa una imagen multibanda que contenga las bandas del óptico excluyendo las del térmico y pancromático. El resultado final es la obtención de una imagen multibanda con formato IMG, en la que se integran las bandas del visible, bandas 1, 2, 3 (B, G, R), banda 4 (Infrarrojo Próximo) y el SWIR (bandas 5 y 7). Como se ha mencionado anteriormente, para estas imágenes no se ha necesitado realizar corrección geométrica ya que las imágenes facilitadas por el Servicio Geológico de los Estados Unidos vienen ya corregidas para tal efecto. Una vez convertidas todas las imágenes al formato deseado se procede a realizar la corrección radiométrica. Entendemos como corrección radiométrica al conjunto de técnicas que se aplican para modificar los ND (Niveles Digitales) originales con objeto de acercarlos a los que se registrarían si la recepción fuera ideal. En la corrección radiométrica se utilizan técnicas destinadas a la restauración de píxeles o líneas perdidas, corrección de bandeado, correcciones del efecto atmosférico o de las variaciones de iluminación provocadas por el relieve, en estos 2 últimos casos ligadas a la transformación de los ND originales a parámetros físicos como la reflectividad (Chuvieco, 2010). Es necesario realizar una corrección radiométrica en los siguientes casos: Para poder realizar estudios multitemporales: necesidad de garantizar que la información que se está comparando es exactamente la misma. Para poder desarrollar modelos empíricos de estimación de parámetros biofísicos continuos: necesidad de conocer la relación entre la variable física reflectividad y el parámetro a estimar. Para mejorar la calidad del proceso de clasificación digital; se necesita reducir la varianza espectral de una misma categoría informacional espectral debida a diferencias en la geometría de iluminación. Entre el sensor y la superficie terrestre se interpone la atmósfera, que interfiere de tres formas diferentes en el flujo de la radiación electromagnética registrada: mediante la absorción, la dispersión y la emisión. Dependiendo de la longitud de onda afectarán en mayor medida o menor medida a la radiancia captada por el sensor. El efecto de la absorción atmosférica esta minimizado porque las bandas de observación en las que trabajan los diferentes sensores están ubicadas en longitudes de onda donde la transmisividad atmosférica es alta. Sin embargo, la dispersión atmosférica sí afecta de manera importante en la radiación captada por el sensor (Chuvieco, 1996). En la dispersión atmosférica interaccionan los gases y partículas que se encuentran en suspensión en la atmósfera tales como los aerosoles y la radiancia electromagnética que atraviesa la atmósfera 6 provocando en ella reflexión o refracción, variando su dirección e intensidad. Este fenómeno, conocido como luz atmosférica, provoca un incremento de la energía captada por el sensor y afecta con más vigorosidad a las longitudes de onda más cortas (Chuvieco, 1996). La supresión de estos efectos y la conversión de los ND originales a reflectividad es un paso previo fundamental al establecimiento de los modelos empíricos como el que se persigue, ya que la reflectividad es una variable física comparable y extrapolable a otras zonas, lo que hace más sólida la interpretación de los datos y permite la comparación multitemporal y el análisis integrado entre imágenes obtenidas con el concurso de otros sensores (Chuvieco, 1996). El proceso metodológico empleado ha sido el propuesto por García-Martín (2011), consta de 2 fases: en primer lugar se aborda la corrección del efecto de dispersión atmosférica y, en segundo, las imágenes son convertidas a reflectividad espectral eliminándose las distorsiones procedentes de la geometría de la observación.  Corrección del efecto de la dispersión atmosférica La eliminación de la dispersión atmosférica se va a abordar a través de un método que se basa en los datos de la propia imagen. Asume que los efectos atmosféricos son constantes en toda la imagen y que existe una relación lineal entre los datos registrados debidos a la dispersión y la reflectividad de los objetos. Se va a utilizar métodos basados en la estimación de la contribución de la atmósfera a partir de cubiertas con reflectividad nula (métodos basados en el “objeto oscuro”). En concreto, vamos a utilizar el método de corrección del histograma por sus valores mínimos (Histogram Minimum Method) (Chávez, 1996). - Requiere de la presencia en la imagen de zonas con sombras o aguas muy profundas. - Sólo estima el espesor atmosférico de aerosoles. - No considera las transmisividades de los flujos incidente y reflejado. - No considera la irradiancia difusa. - Puede ocasionar sobrecorrecciones en algunas de las bandas Este método presupone que las zonas de la imagen cubiertas por materiales de fuerte absorción (agua, sombra topográfica) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero o cero, con lo que la diferencia entre cero y el valor mínimo en cada banda constituirá el efecto dispersor de la atmósfera (Chuvieco, 2010). Se procede de la siguiente forma: se abre la imagen en Pseudo Color para cada banda, una vez abierta la imagen con la herramienta Raster/Attributes se busca el mínimo del histograma de cada banda de la imagen. Generalmente, en las bandas con longitudes de onda más bajas los mínimos del histograma se localizan en zonas de sombra (nubes o topográficas). A medida que las longitudes de onda de las bandas aumentan, los mínimos del histograma se localizan en zonas de aguas profundas. Para visualizar correctamente donde se encontraban los mínimos del histograma se ha tenido que realizar un recorte (subset) de algunas imágenes, debido a que los píxeles que recogen los mínimos se localizan en los márgenes de la imagen, esto es producido porque no todas las bandas de la imagen poseen el mismo tamaño, generándose valores irreales, generalmente muy bajos en sus márgenes. Para crear el recorte se ha utilizado una herramienta del propio Erdas, es conveniente utilizar el mismo programa para realizar este tipo de modificaciones para así evitar pérdida de información o alteración de la imagen cuando se exporta a otro programa. El módulo que se ha utilizado en Erdas para realizar el recorte ha sido Data Preparation/Subset Image. 13 Figura 5. Esquema para el cálculo del NDVI y dNBR de cada especie. Por un lado se ha calculado el valor de cada especie del NDVI y por otro del dNBR, la extracción de los valores en ambos índices es la misma por eso se han colocado los 2. 3.1.6. Método y datos para comparar las superficies de los incendios proporcionadas por la DGA y las superficies de los incendios detectados mediante Teledetección Para evaluar la fiabilidad de las imágenes de satélite Landsat para la cartografía y análisis de los incendios, se ha realizado un análisis Anova de un factor entre las hectáreas proporcionadas por la DGA y las detectadas mediante Teledetección. Un análisis de varianza es una técnica que permite superar la indeterminación cuando se estiman las diferencias significativas al comparar varios grupos o muestras. Es una prueba útil para deducir inferencias acerca de las medias de varias muestras. Se utiliza para contrastar diferencias entre las medias de varios grupos o muestras (Tejedor, 1999). El programa que se ha utilizado para realizar este análisis de varianza es el SPSS versión 15.0, desde el módulo Analizar/Comparar medias se accede al análisis Anova de un factor. Para este caso se ha tomado como variable dependiente la superficie en hectáreas y como factor la fuente de los datos analizados; adicionalmente se ha configurado las opciones para que las estadísticas aparezcan descriptivas y gráficas. Para que se comparen varianzas similares también se ha configurado las estadísticas añadiendo la prueba de homogeneidad de varianza. Como en este caso se plantea el análisis de las diferencias entre varias fuentes, hay que mencionar que, a lo largo del intervalo temporal analizado, los métodos utilizados por la DGA para calcular la superficie afectada por el fuego han experimentado diferentes avances. En este sentido, conviene señalar que se ha pasado de las estimaciones de los guardas forestales, quienes visualmente y con la ayuda de un mapa determinaban aproximadamente el tamaño del incendio, a la introducción del GPS a bordo de helicópteros que sobrevuelan las zonas afectadas.. Por ello, se ha discretizado el intervalo temporal en 2 periodos en función del grado de tecnificación del proceso de cuantificación de la superficie calcinada: década 1 incluye los años que van desde1974 al 2000, y década 2 los incendios comprendidos entre 2000 y 2011, último año analizado1. Esta diferenciación permitirá determinar si hay alguna variación entre los distintos métodos empleados para determinar la extensión de los incendios. 1 Se he empleado décadas como término para indicar la división de la serie temporal aunque no contemplan un número de años exacto. .Shp de los Incendios Selección del incendio de Luesia Shp del incendio de Luesia .Shp del Mapa Forestal de España de 1997 Intersect entre el incendio den Luesia y el Mapa Forestal Capa del incendio de Luesia con el Mapa Forestal TABLA CON LOS VALORES MEDIOS Y STD DEL NDVI Y dNBR DE CADA ESPECIE EN CADA AÑO Zonal Statistics as Table. Entre: - El incendio de Luesia - Las especies principales. - La imágen del NDVI para calcular el valor de NDVI de cada especie por año. - La imagen del dNBR para calcular la severidad del fuego en cada especie intervalo de año. 14 3.2. Caracterización de las superficies quemadas 3.2.1. Datos y metodología para inventariar las superficies forestales quemadas entre 1998 y 2011 Es primordial realizar un inventario de las superficies quemadas en los incendios para la evaluación de las consecuencias de los mismos. El principal efecto asociado a los incendios forestales consiste en la destrucción de la cubierta vegetal, lo que ocasiona, además de pérdida de beneficios directos, la eliminación de su función protectora, pudiendo desencadenar procesos acelerados de pérdida de suelos. Múltiples factores como pueden ser: la intensidad del incendio, la frecuencia con la que este hace presencia, el tipo de vegetación afectada, la fragilidad del medio, el clima, las características topográficas y orográficas de la zona, entre otros factores físicos del medio, determinan la eficacia y rapidez de la regeneración del medio afectado por incendios forestales. Una vez conocidas estas circunstancias se pueden elaborar planes de restauración que recojan las actuaciones necesarias para la regeneración del ecosistema. Realizar un inventario forestal fiable de las superficies afectadas por los incendios es una de las principales actuaciones que se deben abordar para conseguir el mayor éxito de la recuperación del ecosistema. Dicho inventario y cartografía es una de las partes más importantes de las que se plantean en este trabajo. Con el fin de discriminar los sectores forestales afectados por el fuego en la zona de estudio se ha empleado el Mapa Forestal de España de 1997 (escala 1:50.000) y la los incendios cartografiados desde el año 1998 al 2011. Los diferentes pasos realizados en esta fase del trabajo se recogen en los siguientes párrafos: En un primer paso se han seleccionado las hojas que cubrían la zona de estudio. Las sub-hojas utilizadas son las siguientes: 207, 208, 209, 245, 246, 247, 284, 285, 322, 352, 353, 354, 381, 382, 383, 408, 409, 410, 411, 437, 438, 464 y 465. A continuación se ha realizado una unión (merge) de todas las hojas para tenerlas en una sola capa y así poder trabajar de una manera más cómoda. El paso siguiente ha sido la reproyección de la capa del Mapa Forestal que viene por defecto en ED 50 UTM Zone 30N a la que se utiliza para el entorno de este trabajo WGS 1984 UTM Zone 30N. Posteriormente se han seleccionado todos los incendios ocurridos después del 1997 y se ha creado una sola capa (shape) con esta selección (incendios desde 1998 a 2011). Finalmente, se ha aplicado la función Intersect entre las 2 capas. Esta herramienta es la más adecuada para extraer la información de ambas capas, ya que, crea una capa única con la información de ambas capas pero sólo en aquellos lugares donde ambas capas coinciden, con lo que el resultado final es una capa con el perímetro de los incendios en la que se incorpora la información contenida en el Mapa Forestal. Esta capa generada por la intersección contiene en su tabla de atributos la información de las 2 capas utilizadas, se ha extraído dicha información para realizar el inventario forestal cuyo resultado se mostrará en el apartado 4.3: Análisis de las superficies quemadas tras los incendios ocurridos entre 1998 y 2011 de los Resultados. 3.2.2. Materiales y metodología para analizar la titularidad de la superficie afectada por el fuego entre 1998 y 2011 Desde la página del SITAR http://sitar.aragon.es/descargas-aragon.htm, se han descargado los shapes de Montes de Huesca, Montes de Zaragoza y de los consorcios de repoblación forestal de ambas provincias. Estos .shp incluyen información sobre el titular de los montes, su extensión, término municipal y nombre del monte, entre otras. Una vez que se ha cambiado la proyección de todas las capas a la del ámbito de estudio, se procede a realizar una intersección entre los incendios ocurridos entre el año 1998 y 2011 y las capas de montes de Huesca y Zaragoza. Al realizar esta operación se obtienen las superficies quemadas en los montes y el titular del mismo. 15 Como las capas de los consorcios de repoblación se superponían a las de montes, se ha realizado otra intersección entre la capa resultante de la operación anterior y la de los consorcios de repoblación y así obtener las hectáreas de repoblación afectadas por el fuego. 4. RESULTADOS 4.1. Análisis comparativo entre las superficies quemadas proporcionadas por la DGA y las obtenidas mediante Teledetección Entre los años 1974 y 2011 se han cartografiado 145 incendios con una extensión de 50.761 hectáreas. De los 145 incendios 109 aparecían en la base de datos de la DGA, no teniéndose constancia de un total de 36 incendios. En los siguientes apartados se va a hacer un análisis en profundidad de los incendios ocurridos entre 1998 y 2011. Figura 6. Incendios cartografiados en la zona de estudio El incendio ocurrido en Zaragoza en el 2009 es el incendio más grande registrado por ambas fuentes, la superficie del incendio perimetrada en la DGA es de 6978 has y las detectadas mediante Teledetección es de 6845 has. En la Figura 5 se aprecia una similar distribución de las cajas considerando las dos fuentes. En ambos casos la parte superior de la mediana es más grande que la parte inferior, lo cual puede interpretarse que las superficies comprendidas entre el 50% y el 75% están más dispersas que entre el 25% y el 50%. El bigote superior en las 2 fuentes es mayor que el inferior y pone de manifiesto que el 25% de las superficies más pequeñas están más concentradas que el 25% de las superficies más grandes. En cuanto a los valores atípicos (○) y los valores extremos ( ), presentan similitudes en su dispersión pero con algunas diferencias. En E.PROPIA aparecen solo 3 valores como atípicos y en la DGA 4 valores atípicos, y no son iguales los valores presentes en las 2 fuentes, siendo considerados como 16 extremos en algunos casos. Por ejemplo, mientras que el incendio del 29-jul-2009 es considerado para E.PROPIA como atípico, para la DGA es extremo2. Por último destacar que el valor más extremo en ambas fuentes coincide en el incendio ocurrido el 18-ago-2009, con una extensión de más de 6800 has. Figura 7. Diagrama de cajas y bigotes entre las Hectáreas de la DGA y E.PROPIA A continuación se examinaran los resultados obtenidos tras el análisis de varianza realizado con el SPSS. Se ha realizado una división de los análisis: primero se mostraran los valores globales de todos los años de ambas fuentes y en segundo lugar se mostraran los valores divididos en 2 décadas para ambas fuentes. En la tabla 5 se realiza una descripción de las superficies de los incendio diferenciando las elaboradas mediante Teledetección (E.PROPIA) y las proporcionadas por la DGA de todos los valores anuales.  Análisis de los datos globales para ambas fuentes Considerando un total de 92 se desprende que hay una ligera diferencia entre las dos fuentes. La superficie media en E. PROPIA es de 521.86 has mientras que para la DGA es de 507.32 has. Tabla 5. Valores descriptivos de las superficies en hectáreas. Donde aparecen los realizados mediante Teledetección (E.PROPIA) y los proporcionados por la DGA. N Media Desviación típica Error típico Intervalo de confianza para la media al 95% Mínimo Máximo Límite inferior Límite superior E.PROPIA 92 521,86 986,683 102,869 317,52 726,20 15 6845 DGA 92 507,32 999,138 104,167 300,41 714,24 30 6978 Total 184 514,59 990,240 73,001 370,56 658,62 15 6978 El valor de significación es de 0.775 superior a 0.05 establecido como valor mínimo para justificar el empleo de estas fuentes para el análisis de las superficies3. 2 Un valor se considera atípico cuando sus valores están alejados más de 1,5 longitudes de caja del percentil 75 y extremos cuando superan 3 longitudes del mismo percentil. 17 Tabla 6. Prueba de homogeneidad de varianzas Sup_Has Estadístico de Levene gl1 gl2 Sig. ,082 1 182 ,775 Los resultados del análisis ANOVA se presentan en la Tabla 7, El resultado de Sig es 0.921 superior al valor mínimo indicado, de lo que se infiere que no difiere ninguna de las fuentes empleadas4. Tabla 7. Tabla Anova Sup_Has Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. Inter-grupos 9718,101 1 9718,101 ,010 ,921 Intra-grupos 179435612,148 182 985909,957 Total 179445330,249 183 De la tabla 7 se desprende que no hay diferencias estadísticamente significativas en la superficie media estimada por las dos fuentes de información contrastadas.  Análisis de los resultados por décadas. En la figura 8 de diagrama de cajas y bigotes, se observa que la siniestralidad en términos de superficie quemada es diferente entre ambas décadas, siendo mayor en el caso de la década 2. También se percibe que mientras en la década 2 existe una gran coincidencia entre las superficies declaradas por ambas fuente (hay correspondencia en los casos extremos), en el caso de la década 1 se aprecia que hay incendios extremos cuyas superficies presentan guarimos muy diferentes (ej.: el caso más destacado es el del 23-jun-1995). Figura 8. Diagrama de cajas y bigotes de las décadas 1 y 2 de ambas fuentes. 3 El análisis ANOVA de un factor supone que las varianzas de los grupos son todas iguales. En la tabla 7 se muestra el resultado de la prueba de Levene para la homogeneidad de las varianzas. Si el valor de significación es superior a 0.05, sugiere que las varianzas de las 2 fuentes son iguales y la suposición se justifica 4 En el ANOVA de un factor, la variación total se divide en dos componentes. Inter-grupos representa la variación de las medias del grupo en torno a la media global. Intra-grupos representa la variación de las puntuaciones individuales en torno a sus respectivas medias de los grupos. Sig indica el nivel de significación de la prueba F. Los valores menores de significación (<0,05) indican diferencias de grupo. 18 En la misma línea, en la figura 9 se presentaran unos gráficos de barras de error. Este tipo de gráficos nos permite identificar la variabilidad de la medida empleada. Se ha empleado 2+/- desviaciones típicas5. Figura 9. Gráficas de +/- 2 desviaciones típicas de ambas décadas. En los valores descriptivos de la tabla 8 de la década 1 se han analizado un total de 67 incendios. Se aprecia una similitud en todos los valores, media, desviación típica, intervalo de confianza, etc. Tabla 8. Valores descriptivos de las superficies en hectáreas de la década 1. N Media Desviación típica Error típico Intervalo de confianza para la media al 95% Mínimo Máximo Límite inferior Límite superior E.PROPIA 67 425,54 708,687 86,580 252,68 598,40 15 3730 DGA 67 417,01 702,871 85,869 245,56 588,45 30 4200 Total 134 421,27 703,139 60,742 301,13 541,42 15 4200 En la prueba de homogeneidad, el valor de significación es de 0.577 indicando que las varianzas de las 2 fuentes son iguales y la suposición se justifica dando validez a los análisis en esta década. Tabla 9. Prueba de homogeneidad de varianzas de la década 1 Estadístico de Levene gl1 gl2 Sig. ,313 1 132 ,577 En la tabla 10 se recogen los resultados del análisis Anova para la década 1. El valor de significación y el estadístico F no dejan dudas en cuanto a la igualdad de las varianzas de las dos fuentes para esta primera serie de años. 5 La estructura del gráfico se basa en un punto central que identifica el valor de la media, la cual se ubica en una línea vertical; la longitud de la línea (barra de error) indica un intervalo de confianza (porcentaje de los datos) o un número especificado de errores típicos o inclusive un número específico de desviaciones típicas. 19 Tabla 10. Tabla ANOVA para la “década 1”. Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. Inter-grupos 2437,405 1 2437,405 ,005 ,944 Intra-grupos 65753416,903 132 498131,946 Total 65755854,308 133 Los valores descriptivos de la década 2 (tabla 11) reflejan que, a pesar de tener un número menor de incendios, estos presentan mayor superficie aumentando los valores registrados para ambas fuentes con respecto a la década 1. Tabla 11. Valores descriptivos de las superficies en hectáreas de la “década 2”.. N Media Desviación típica Error típico Intervalo de confianza para la media al 95% Mínimo Máximo Límite inferior Límite superior E.PROPIA 25 780,00 1488,250 297,650 165,68 1394,32 35 6845 DGA 25 749,37 1530,606 306,121 117,57 1381,17 39 6978 Total 50 764,69 1494,174 211,308 340,05 1189,33 35 6978 Los valores de homogeneidad y de Anova representados en las tablas 12 y 13, igual que en el caso anterior, muestran la igualdad entre ambas fuentes. Tabla 12. Prueba de homogeneidad de varianzas de la década 2. Estadístico de Levene gl1 gl2 Sig. ,012 1 48 ,915 Tabla 13. Tabla ANOVA para la década 2. Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig. Inter-grupos 11726,236 1 11726,236 ,005 ,943 Intra-grupos 109383458,569 48 2278822,054 Total 109395184,805 49 Para terminar se muestra el resultado gráfico y la ecuación resultante de un análisis de regresión lineal, utilizando como variables las superficies de los incendios estimadas con las dos fuentes. El coeficiente de correlación lineal es de 0.959, indica que el grado de asociación lineal entre las variables es muy alto. Por cada hectárea registrada por E.PROPIA la DGA registra 0.9235 hectáreas. 20 Figura 10.Gráfica de regresión lineal entre las hectáreas de ambas fuentes 4.2. Análisis de la superficie forestal quemada tras los incendios ocurridos entre 1998 y 2011 La Comunidad de Aragón presentaba en el 2007 una extensión de 2.631.234 has (9.44% de la superficie forestal total de España), repartidas entre las 939.245has de Huesca, 937.927 has de Teruel y las 754.063 has de Zaragoza. La superficie forestal arbolada de Aragón comprende una extensión de 1.573.988 has y de 1.057.246 has de superficie forestal desarbolada. Las provincias aragonesas presentan una extensión de superficie forestal arbolada y desarbolada de 619.139 y 320.106 has en Huesca, de 586.135 y 351.792 has en Teruel, y de 368.715 y 385.348 en Zaragoza, respectivamente. (Fuente: Información estadística de Aragón, Medio Ambiente) En los aproximadamente 22.000 Km2 que representa el área estudiada, un 46% de la extensión total de Aragón, desde el año 1998 hasta el 2011 se han encontrado y cartografiado un total de 56 incendios con una extensión de 19.734 has de superficie forestal en total. Tabla 14. Hectáreas quemadas por año AÑO HECTÁREAS 1998 54 1999 37 2000 233 2001 3356 2002 384 2003 501 2004 818 2005 844 2006 313 2007 79 2008 2535 2009 9790 2010 74 2011 716 TOTAL 19734 y = 0.9235x + 1.5166 R² = 0.959 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 02000 4000 6000 8000 HECTÁREAS DGA HECTÁREAS E. PROPIA Hectáreas 21 Antes de empezar con el análisis de las superficies forestales se detallará las características principales de los incendios, tales como: año con mayor superficie quemada, municipios afectados por los incendios y su superficie afectada, número de incendios considerados como grandes incendio (> 500 has). Tal y como se aprecia en tabla 14, en sólo 3 años, 2001, 2008 y 2009 se ha quemado un total de 15.680 has, un 79.46% del total de la superficie forestal quemada. Siendo el año con mayor superficie quemada el 2009 con 9.789 has, seguido del 2001 y del 2008 con 3.356 y 2.535 has respectivamente. Tabla 15. Municipios por año de incendio y Hectáreas MUNICIPIOS Y AÑO HECTÁREAS MUNICIPIOS Y AÑO HECTÁREAS Zaragoza 8258 Añón de Moncayo 44 2009 6833 1999 30 2004 717 2009 8 2011 689 2002 6 2003 16 Sos del Rey Católico 43 2007 3 2002 43 Las Peñas de Riglos 3198 Talamantes 42 2001 3198 2000 33 Zuera 2566 2010 7 2008 2497 2009 2 2002 35 Piedratajada 39 2006 34 2009 39 Jaulín 1566 Lupiñén Ortilla 38 2009 1566 2002 38 Terrer 636 Tauste 23 2009 636 2007 23 Morés 623 La Sotonera 18 2009 623 2011 18 Luna 552 Luceni 17 2005 501 2009 17 1998 51 Carenas 15 Uncastillo 482 2008 15 2002 257 Torralba de Ribota 14 2006 225 2008 14 Encinacorba 304 Biota 13 2003 232 2007 13 2005 72 Valmadrid 13 Nuévalos 273 2003 13 2005 273 María de Huerva 13 Luesia 252 2007 7 2000 200 2009 6 2003 52 Cuarte de Huerva 9 Ayerbe 184 2011 9 2003 179 El Frasno 9 2002 5 2008 9 Ariza 165 Castiliscar 9 2001 111 2003 9 2006 54 Valpalmas 7 Abanto 101 1999 7 2004 101 Ateca 6 Badules 80 2007 6 2009 59 Asín 6 2007 21 2007 6 Sierra de Luna 67 Purujosa 2 2010 67 1998 2 Villanueva de Huerva 47 TOTAL 19734 2001 47 22 En la tabla 15, se aprecia que Zaragoza con un total de 5 incendios es el municipio que más incendios ha registrado y además presenta la mayor superficie quemada con 8.258 has, siguiéndole en número de incendios y superficie el municipio de Zuera, con 3 incendios y 2.566 has. Un total de 12 municipios de los 37 han sido afectados por más de un incendio. En la figura 11 se aprecian los 9 incendios considerados como grandes incendios (>500has) con una superficie de 17.260has, el 87.46% de la superficie total registrada, 4 de ellos ocurridos en el 2009 en los municipios de Zaragoza, Jaulín, Terrer y Morés. Destacar también que 3 de los grandes incendios cartografiados se encuentran en el municipio de Zaragoza. Figura 11. Grandes incendios por municipio y Hectáreas (algún incendio se ha extendido por más de un municipio, se ha colocado el que mayor extensión presentaba) Tabla 16. Tipo de estructura forestal quemada por Hectárea TIPO DE ESTRUCTURAS HECTÁREAS Bosque (superficie forestal arbolada) 7525 Pastizal-matorral (superficie forestal no arbolada) 3012 Agrícola (superficie forestal no arbolada) 2913 Temporalmente desarbolado, Incendio (superficie forestal no arbolada) 2294 Herbazal (superficie forestal no arbolada) 1841 Matorral (superficie forestal no arbolada) 1137 B. Plantación (superficie forestal arbolada) 367 Mosaico arbolado sobre cultivo y/o prado (superficie forestal arbolada) 332 Mosaico arbolado sobre forestal desarbolado (superficie forestal arbolada) 68 Prados (superficie forestal no arbolada) 57 Mosaico desarbolado sobre cultivo (superficie forestal arbolada) 51 M. sin V. Superior (superficie forestal no arbolada) 42 Otros (superficie forestal no arbolada) 40 A.F.M. (Bosquetes) (superficie forestal arbolada) 35 Complementos B. (superficie forestal no arbolada) 15 A.F.M. (Riberas) (superficie forestal arbolada) 5 TOTAL 19734 Como se puede observar en la tabla 16, la estructura forestal más afectada por los incendios son los espacios forestales arbolados con un total de 7.525 has, un 38.13% de la superficie total, le siguen pastizal-matorral con 3.012has, los terrenos agrícolas con 2.913has. Pero en su conjunto, si analizamos las estructuras forestales por su composición arbórea, se observa que la superficie forestal no arbolada 0 2000 4000 6000 8000 6834 3198 2497 1566 717 689 636 623 501 Hectáreas Municipios Grandes incendios por municipio y hectáreas 29 De las Heras, J., López, R. y Moya, D. (2011). Los grandes incendios forestales de la sierra de Alcaraz-Segura: consecuencias y medidas de restauración. Redforesta Red Social de los Profesionales del Medio Natural. De Santis, A. y Chuvieco Salinero, E.. (2008). Análisis Comparativo de Sensores Espaciales para la Cartografía de la Severidad en el Incendio de Riba de Saelices (Guadalajara). Revista de Teledetección. De Santis, A. y Vaughan, P. (2009). Revisión de las técnicas de identificación cartográfica de áreas quemadas. Recursos Rurais nº 5 Díaz-Delgado Hernández, R. (2000). Caracterización mediante Teledetección del régimen de incendios forestales en Cataluña (periodo 1975-98) y su influencia en los procesos de regeneración. Ecuin, S., Navarro, R. and Fernández, P. (2008). “Fire severity assessment by using NBR (Normalized Burn Ratio) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) derived from LANDSAT TM/ETM images”. International Journal of Remote Sensing Vol. 29 Gamon, J. A., Field, C. B., Goulden, M. L., Griffin, K. L., Hartley A. E., Joel G., Peñuelas, J. y Valentini, R. (1995). Relationships between NDVI, canopy structure, and photosynthesis in three Californian Vegetation types. Ecological Applications, 5:28-41. García Martín, A. 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Base de datos utilizada COD PROV MUN_1 MUN_2 MUN_3 FECHA AÑO HA DGA HA REAL ESC_1 ESC_2 FEHA IMAGEN 11 ZGZ Sos del Rey Católico 15/08/1974 1974 85 16 199_31 200_31 31/01/1975 12 ZGZ Azuara 16/08/1974 1974 61 49 199_31 04/08/1987 14 ZGZ Los Fayos Tarazona 02/03/1975 1975 260 271 200_31 03/06/1975 19 ZGZ Tobed 02/08/1975 1975 200 105 199_31 200_31 12/09/1984 27 ZGZ Agüero Luna 25/07/1978 1978 1100 1819 199_31 200_31 12/09/1984 29 ZGZ Épila Tabuenca 13/08/1978 1978 300 188 199_31 200_31 12/09/1984 34 ZGZ Castiliscar 19/09/1978 1978 84 74 199_31 200_31 12/09/1984 35 ZGZ Purujosa 21/09/1978 1978 300 145 200_31 12/09/1984 41 ZGZ Luna Orés 12/05/1979 1979 312 488 199_31 200_31 12/09/1984 45 ZGZ Zuera 08/07/1979 1979 697 792 199_31 200_31 12/09/1984 50 ZGZ Herrera de los Navarros 16/08/1979 1979 68 38 199_31 12/09/1984 54 ZGZ Bubierca Castejón de las Armas 25/07/1980 1980 350 197 200_31 12/09/1984 55 ZGZ Gotor Illueca 28/07/1980 1980 152 156 200_31 12/09/1984 59 ZGZ Sos del Rey Católico 06/08/1980 1980 210 180 200_31 12/09/1984 65 ZGZ Castiliscar 18/08/1980 1980 40 100 200_31 12/09/1984 72 HU Las Peñas de Riglos 07/09/1980 1980 258 218 199_31 200_31 12/09/1984 74 HU Las Peñas de Riglos 12/09/1980 1980 230 275 199_31 200_31 12/09/1984 84 ZGZ Tarazona 18/03/1981 1981 50 94 200_31 12/09/1984 86 ZGZ Ateca Bubierca 19/03/1981 1981 150 160 200_31 12/09/1984 94 ZGZ Tosos 11/07/1981 1981 90 67 199_31 200_31 12/09/1984 95 ZGZ Agüero Luna Murillo de Gállego 13/07/1981 1981 1115 2031 199_31 12/09/1984 96 HU Agüero 15/07/1981 1981 60 52 199_31 200_31 12/09/1984 97 ZGZ Villalengua 28/07/1981 1981 53 35 200_31 12/09/1984 101 ZGZ Tarazona 17/08/1981 1981 50 76 200_31 12/09/1984 102 HU Loarre 26/08/1981 1981 110 145 199_31 200_31 12/09/1984 109 ZGZ San Martín del Río Villanueva de Jiloca 07/11/1981 1981 50 54 200_31 12/09/1984 110 ZGZ Borja Bulbuente Tarazona 07/11/1981 1981 200 112 200_31 12/09/1984 118 ZGZ Ateca Bubierca Moros 15/07/1982 1982 625 670 200_31 12/09/1984 121 ZGZ Calatayud Paracuellos de la Ribera Sabiñán 15/04/1983 1983 200 40 199_31 200_31 12/09/1984 122 HU Bailo Las Peñas de Riglos 31/05/1983 1983 100 288 199_31 200_31 12/09/1984 123 ZGZ Abanto 07/06/1983 1983 50 22 200_31 12/09/1984 130 ZGZ Asin Biota Luesia 30/07/1983 1983 2000 2618 199_31 200_31 12/09/1984 132 ZGZ Ainzón Tabuenca 15/08/1983 1983 220 265 199_31 200_31 12/09/1984 135 ZGZ Calatayud El Frasno Paracuellos de la Ribera 23/07/1984 1984 1000 1216 199_31 200_31 12/09/1984 137 HU Caldearenas 31/07/1984 1984 70 58 199_31 04/08/1987 140 ZGZ Alhama de Aragón Contamina Ibdes 01/09/1984 1984 50 29 200_31 12/09/1984 141 ZGZ Calatayud Sediles 01/09/1984 1984 135,5 147 199_31 200_31 12/09/1984 149 HU Loarre 26/07/1985 1985 100 60 199_31 200_31 04/08/1987 32 150 HU Caldearenas Las Peñas de Riglos 05/08/1985 1985 700 815 199_31 200_31 04/08/1987 153 HU Anzánigo Caldearenas 23/08/1985 1985 1050 847 199_31 200_31 04/08/1987 161 ZGZ Tarazona 05/03/1986 1986 60 23 200_31 04/08/1987 164 ZGZ Zuera Castejón de Valdejasa 01/07/1986 1986 587 377 199_31 04/08/1987 166 ZGZ Sos del Rey Católico 13/07/1986 1986 30 33 200_31 04/08/1987 167 ZGZ Murillo de Gállego 15/07/1986 1986 80 37 199_31 04/08/1987 168 ZGZ Ateca Bubierca 18/07/1986 1986 95 79 200_31 04/08/1987 171 HU Caldearenas 31/07/1986 1986 550 356 199_31 200_31 04/08/1987 174 HU Las Peñas de Riglos 21/08/1986 1986 120 109 199_31 200_31 04/08/1987 177 ZGZ Agüero Las Peñas de Riglos Murillo de Gállego 24/08/1986 1986 454 1229 199_31 200_31 04/08/1987 178 HU Ayerbe 01/09/1986 1986 75 18 199_31 200_31 04/08/1987 180 ZGZ Luna 16/08/1987 1987 380 474 199_31 28/08/1990 181 ZGZ Calcena Talamantes 21/08/1987 1987 240 37 200_31 28/08/1990 183 ZGZ Tabuenca 22/08/1987 1987 50 30 200_31 28/08/1990 184 ZGZ Fuentes de Jiloca Montón 13/09/1987 1987 541 591 199_31 200_31 28/08/1990 195 ZGZ Ateca Bubierca Moros 05/08/1989 1989 295 82 200_31 28/08/1990 198 ZGZ Biel 29/08/1989 1989 110 83 199_31 200_31 28/08/1990 206 ZGZ Las Peñas de Riglos Longás 12/08/1990 1990 400 351 200_31 28/08/1990 223 ZGZ Orcajo Used 21/08/1991 1991 195 125 199_31 200_31 28/08/1990 224 ZGZ Añón de Moncayo Ambel Talamantes 27/08/1991 1991 1836 1945 200_31 28/08/1999 231 ZGZ Calcena Purujosa Talamantes 12/09/1993 1993 3199 3730 200_31 28/08/1999 235 ZGZ Calatayud 18/06/1994 1994 200 65 200_31 28/08/1999 239 ZGZ Añón de Moncayo 16/07/1994 1994 140 68 200_31 28/08/1999 240 ZGZ Tabuenca Trasobares 17/07/1994 1994 425 405 200_31 28/08/1999 242 ZGZ Tabuenca Tierga 28/07/1994 1994 300 434 200_31 28/08/1999 243 ZGZ Épila Nigüella 28/07/1994 1994 340 428 199_31 200_31 28/08/1999 244 ZGZ Calcena 28/07/1994 1994 50 15 200_31 28/08/1999 251 ZGZ Zuera 23/06/1995 1995 4200 2323 199_31 28/08/1999 266 ZGZ Luna Murillo de Gállego 01/08/1998 1998 52 52 199_31 28/08/1999 267 ZGZ Purujosa 28/08/1998 1998 0 2 28/08/1999 272 ZGZ Luesia 25/08/2000 2000 210 200 199_31 200_31 01/07/2001 278 ZGZ Ariza 26/06/2001 2001 103,49 109 200_31 01/07/2001 285 HU Las Peñas de Riglos Loarre Murillo de Gállego 01/08/2001 2001 3277 3207 199_31 200_31 06/11/2011 287 ZGZ Villanueva de Huerva 01/08/2001 2001 62,3 47 200_31 06/09/2002 291 ZGZ Sos del Rey Católico 03/02/2002 2002 0 42 200_31 02/06/2002 295 HU Lupiñén Ortilla 21/06/2002 2002 60 38 199_31 200_31 06/09/2002 298 ZGZ Uncastillo 24/07/2002 2002 251,42 257 200_31 200_31 06/09/2002 303 HU Ayerbe Biscarrués 30/06/2003 2003 180 179 199_31 200_31 31/07/2003 304 ZGZ Luesia 29/07/2003 2003 93,55 52 200_31 31/07/2003 305 ZGZ Encinacorba 29/07/2003 2003 280,29 232 200_31 31/07/2003 311 ZGZ Abanto 08/08/2004 2004 107,5 100 200_31 11/08/2007 313 ZGZ Zaragoza 01/09/2004 2004 630 717 200_31 11/08/2007 33 314 ZGZ Nuévalos 16/07/2005 2005 291,43 273 200_31 11/08/2007 315 ZGZ Encinacorba 02/08/2005 2005 82,66 72 200_31 11/08/2007 316 ZGZ Luna 14/08/2005 2005 140,15 501 200_31 11/08/2007 320 ZGZ Uncastillo 14/06/2006 2006 227,58 225 200_31 11/08/2007 322 ZGZ Sos del Rey Católico 15/06/2006 2006 72 250 200_31 11/08/2007 327 ZGZ Ariza 15/07/2006 2006 67 54 200_31 11/08/2007 328 ZGZ Zuera Zaragoza 25/07/2006 2006 39,26 35 200_31 11/08/2007 332 ZGZ Tauste 03/03/2007 2007 0 23 200_31 11/08/2007 341 ZGZ Badules 09/07/2007 2007 0 6 200_31 11/08/2007 343 ZGZ Biota Sádaba 23/07/2007 2007 0 13 200_31 11/08/2007 346 ZGZ Asín 31/07/2007 2007 0 6 200_31 11/08/2007 347 ZGZ Tarazona 03/08/2007 2007 0 48 200_31 11/08/2007 353 ZGZ Ateca 28/08/2007 2007 0 6 200_31 15/07/2009 382 ZGZ Carenas 30/03/2008 2008 0 14 200_31 15/07/2009 383 ZGZ Torralba de Ribota 03/04/2008 2008 0 14 200_31 15/07/2009 392 ZGZ Zuera Castejón de Valdejasa Zaragoza 05/08/2008 2008 2513,7 2498 200_31 15/07/2009 393 ZGZ El Frasno 05/09/2008 2008 0 9 200_31 15/07/2009 406 ZGZ Talamantes 11/06/2009 2009 0 2 200_31 15/07/2009 408 ZGZ Castiliscar 22/06/2009 2009 0 8 200_31 15/07/2009 409 ZGZ Piedratajada 22/06/2009 2009 0 39 200_31 15/07/2009 410 ZGZ Luceni 26/06/2009 2009 0 18 200_31 15/07/2009 412 ZGZ Badules 12/07/2009 2009 0 60 200_31 15/07/2009 416 ZGZ Morés Arándiga Chodes 22/07/2009 2009 560,94 625 200_31 18/07/2010 417 ZGZ Jaulín Valmadrid Puebla de Albortón 29/07/2009 2009 1705,4 1590 200_31 18/07/2010 418 ZGZ Terrer La Vilueña Paracuellos de Jiloca 01/08/2009 2009 678,9 638 200_31 03/10/2009 419 ZGZ María de Huerva 11/08/2009 2009 0 6 200_31 03/10/2009 420 ZGZ Zaragoza Tauste Torres de Berrellén 18/08/2009 2009 6977,6 6845 200_31 03/10/2009 421 ZGZ Añón de Moncayo 29/08/2009 2009 0 7 200_31 03/10/2009 430 ZGZ Zaragoza 28/06/2011 2011 50 690 200_31 05/07/2011 432 TER Fonfría Torrecilla Allueva 1984 0 723 200_31 12/09/1984 433 ZGZ Luesia 1984 0 29 200_31 12/09/1984 434 ZGZ Sos del Rey Católico 1984 0 23 200_31 12/09/1984 435 ZGZ Sos del Rey Católico 1984 0 4 200_31 12/09/1984 436 ZGZ Aranda de Moncayo 1984 0 6 200_31 12/09/1984 437 ZGZ Zaragoza 1984 0 195 200_31 12/09/1984 438 ZGZ Ateca 1984 0 8 200_31 12/09/1984 439 ZGZ Alhama de Aragón 1984 0 9 200_31 12/09/1984 440 ZGZ Longás 1990 0 1 200_31 28/08/1990 441 ZGZ Las Peñas de Riglos 1990 0 3 200_31 28/08/1990 442 ZGZ Añón de Moncayo 1999 0 30 200_31 28/08/1999 443 TER Salcedillo Segura de Los Baños Villanueva del Rebollar de La Sierra 1984 0 509 199_31 200_31 03/07/1984 34 444 ZGZ Vierlas 1984 0 6 200_31 12/09/1984 445 ZGZ Luesia 1984 0 6 200_31 12/09/1984 446 ZGZ Zuera 1990 0 26 200_31 28/08/1990 447 ZGZ Zuera 1987 0 16 200_31 04/08/1987 448 ZGZ Zuera 2002 0 34 200_31 06/09/2002 449 ZGZ Tabuenca 1990 0 10 200_31 28/08/1990 450 ZGZ Valpalmas 1999 0 6 200_31 28/08/1999 451 ZGZ Talamantes Ambel 2000 0 34 200_31 30/07/2000 452 ZGZ Sierra de Luna 17/10/2010 2010 72 66 200_31 18/07/2010 453 ZGZ Sos del Rey Católico 2002 0 6 200_31 06/09/2002 454 ZGZ Badules 2007 0 15 200_31 11/08/2007 455 ZGZ Zaragoza 2003 0 16 200_31 31/07/2003 456 ZGZ Zaragoza 2007 0 3 200_31 11/08/2007 457 ZGZ Talamantes 2010 0 7 200_31 18/07/2010 458 HU Ayerbe Biscarrués 2002 0 4 200_31 06/09/2002 459 ZGZ Épila Ricla 1990 0 24 200_31 28/08/1990 460 ZGZ Biel 1990 0 12 200_31 28/08/1990 461 ZGZ Luna 1990 0 11 200_31 28/08/1990 462 ZGZ Tauste 1990 0 2 200_31 28/08/1990 463 ZGZ Aguilón 1984 0 9 200_31 12/09/1984 464 ZGZ Valmadrid 2003 0 13 200_31 31/07/2003 465 ZGZ María de Huerva 2007 0 7 200_31 11/08/2007 466 ZGZ La Sotonera Loscorrales 2011 0 18 200_31 05/07/2011 467 ZGZ Cuarte de Huerva 2011 0 9 200_31 05/07/2011 Anexo 2 IMAGEN 12_09_1984 BANDA 1 BANDA 2 BANDA 3 BANDA 4 BANDA 5 BANDA 7 VALOR MÍNIMO HISTOGRAMA 46 15 10 7 1 1 FRECUENCIA 120 47 22 27 109 215 VALOR MÁXIMO DE RADIANCA 169 333 264 221 30,20 16,50 VALOR MÍNIMO DE RADIANCA -1,52 -2,84 -1,17 -1,51 -0,37 -0,15 QCALMAX 255 255 255 255 255 255 QCALMIN 1 1 1 1 1 1 CHANDER 28,69023622 15,6708661 8,2257874 3,74614173 -0,37 -0,15 SUN_AZIMUTH 140.9896094 SUN_ELEVATION 45.5630590 DIA JULIANO 256 IMAGEN 04_08_1987 BANDA 1 BANDA 2 BANDA 3 BANDA 4 BANDA 5 BANDA 7 VALOR MÍNIMO HISTOGRAMA 61 23 18 17 12 5 FRECUENCIA 15 15 29 28 7 4 VALOR MÁXIMO DE RADIANCA 169 333 264 221 30,20 16,50 VALOR MÍNIMO DE RADIANCA -1,52 -2,84 -1,17 -1,51 -0,37 -0,15 QCALMAX 255 255 255 255 255 255 QCALMIN 1 1 1 1 1 1 CHANDER 38,76031496 26,2485039 16,5775984 12,506378 0,95389764 0,11220472 SUN_AZIMUTH 125,0533100 35 SUN_ELEVATION 54,8574439 DIA JULIANO 216 IMAGEN 27_07_1990 BANDA 1 BANDA 2 BANDA 3 BANDA 4 BANDA 5 BANDA 7 VALOR MÍNIMO HISTOGRAMA 53 17 12 8 4 1 FRECUENCIA 4 19 32 2 9 15 VALOR MÁXIMO DE RADIANCA 169 333 264 221 30,20 16,50 VALOR MÍNIMO DE RADIANCA -1,52 -2,84 -1,17 -1,51 -0,37 -0,15 QCALMAX 255 255 255 255 255 255 QCALMIN 1 1 1 1 1 1 CHANDER 33,3896063 18,3152756 10,3137402 4,62216535 -0,00893701 -0,15 SUN_AZIMUTH 120.8533163 SUN_ELEVATION 55.2403955 DIA JULIANO 208 IMAGEN 28_08_1990 BANDA 1 BANDA 2 BANDA 3 BANDA 4 BANDA 5 BANDA 7 VALOR MÍNIMO HISTOGRAMA 47 15 11 10 2 2 FRECUENCIA 13 10 43 44 7 9 VALOR MÁXIMO DE RADIANCA 169 333 264 221 30,20 16,50 VALOR MÍNIMO DE RADIANCA -1,52 -2,84 -1,17 -1,51 -0,37 -0,15 QCALMAX 255 255 255 255 255 255 QCALMIN 1 1 1 1 1 1 CHANDER 29,3615748 15,6708661 9,26976378 6,3742126 -0,24964567 -0,08444882 SUN_AZIMUTH 131.9624789 SUN_ELEVATION 48.5408986 DIA JULIANO 240 IMAGEN 29_08_1999 BANDA 1 BANDA 2 BANDA 3 BANDA 4 BANDA 5 BANDA 7 VALOR MÍNIMO HISTOGRAMA 50 30 20 17 1 1 FRECUENCIA 21 39 1 18 1 3 VALOR MÁXIMO DE RADIANCA 191,60 196,50 152,90 157,40 31,06 10,80 VALOR MÍNIMO DE RADIANCA -6,20 -6,40 -5,00 -5,10 -1,00 -0,35 QCALMAX 255 255 255 255 255 255 QCALMIN 1 1 1 1 1 1 CHANDER 31,95826772 16,765748 6,81141732 5,13622047 -1 -0,35 SUN_AZIMUTH 143.3514818 SUN_ELEVATION 52.4882429 DIA JULIANO 241 IMAGEN 30_07_2000 BANDA 1 BANDA 2 BANDA 3 BANDA 4 BANDA 5 BANDA 7 VALOR MÍNIMO HISTOGRAMA 54 34 24 10 1 1 FRECUENCIA 31 6 10 45 2 2 VALOR MÁXIMO DE RADIANCA 191,60 196,50 152,90 241,10 31,06 10,80 VALOR MÍNIMO DE RADIANCA -6,20 -6,40 -5,00 -5,10 -1,00 -0,35 QCALMAX 255 255 255 255 255 255 QCALMIN 1 1 1 1 1 1 CHANDER 35,07322835 19,9610236 9,2980315 3,62362205 -1 -0,35 SUN_AZIMUTH 132.4704800 SUN_ELEVATION 59.2817349 DIA JULIANO 212 IMAGEN 01_07_2001 BANDA 1 BANDA 2 BANDA 3 BANDA 4 BANDA 5 BANDA 7 VALOR MÍNIMO HISTOGRAMA 57 36 25 13 6 1 FRECUENCIA 3 6 1 1 6 2 VALOR MÁXIMO DE RADIANCA 191,60 196,50 152,90 241,10 31,06 10,80 VALOR MÍNIMO DE RADIANCA -6,20 -6,40 -5,00 -5,10 -1,00 -0,35 QCALMAX 255 255 255 255 255 255 QCALMIN 1 1 1 1 1 1 CHANDER 37,40944882 21,5586614 9,91968504 6,53149606 -0,36889764 -0,35 SUN_AZIMUTH 126.6943259 SUN_ELEVATION 63.0867651 DIA JULIANO 182 IMAGEN 06_09_2002 BANDA 1 BANDA 2 BANDA 3 BANDA 4 BANDA 5 BANDA 7 VALOR MÍNIMO HISTOGRAMA 32 19 13 11 3 2 FRECUENCIA 189 19 15 222 4 1 VALOR MÁXIMO DE RADIANCA 293,70 300,90 234,40 241,10 47,57 16,54 VALOR MÍNIMO DE RADIANCA -6,20 -6,40 -5,00 -5,10 -1,00 -0,35 QCALMAX 255 255 255 255 255 255 QCALMIN 1 1 1 1 1 1 CHANDER 30,4019685 15,3771654 6,31023622 4,59291339 -0,61755906 -0,28350394 SUN_AZIMUTH 144.5580989 36 SUN_ELEVATION 49.4997775 DIA JULIANO 249 IMAGEN 31_07_2003 BANDA 1 BANDA 2 BANDA 3 BANDA 4 BANDA 5 BANDA 7 VALOR MÍNIMO HISTOGRAMA 44 14 10 2 1 1 FRECUENCIA 16 2 2 1 7 8 VALOR MÁXIMO DE RADIANCA 193 365 264 221 30,20 16,50 VALOR MÍNIMO DE RADIANCA -1,52 -2,84 -1,17 -1,51 -0,37 -0,15 QCALMAX 255 255 255 255 255 255 QCALMIN 1 1 1 1 1 1 CHANDER 31,41055118 15,9864567 8,2257874 -0,63397638 -0,37 -0,15 SUN_AZIMUTH 127.3902753 SUN_ELEVATION 57.1745610 DIA JULIANO 212 IMAGEN 11_08_2007 BANDA 1 BANDA 2 BANDA 3 BANDA 4 BANDA 5 BANDA 7 VALOR MÍNIMO HISTOGRAMA 46 16 12 6 1 1 FRECUENCIA 22 10 16 1 51 11 VALOR MÁXIMO DE RADIANCA 193 365 264 221 30,20 16,50 VALOR MÍNIMO DE RADIANCA -1,52 -2,84 -1,17 -1,51 -0,37 -0,15 QCALMAX 255 255 255 255 255 255 QCALMIN 1 1 1 1 1 1 CHANDER 32,94220472 18,8828346 10,3137402 2,87011811 -0,37 -0,15 SUN_AZIMUTH 137.0336338 SUN_ELEVATION 57.1957277 DIA JULIANO 223 IMAGEN 15_07_2009 BANDA 1 BANDA 2 BANDA 3 BANDA 4 BANDA 5 BANDA 7 VALOR MÍNIMO HISTOGRAMA 47 16 12 6 1 1 FRECUENCIA 12 11 27 11 4 8 VALOR MÁXIMO DE RADIANCA 193 365 264 221 30,20 16,50 VALOR MÍNIMO DE RADIANCA -1,52 -2,84 -1,17 -1,51 -0,37 -0,15 QCALMAX 255 255 255 255 255 255 QCALMIN 1 1 1 1 1 1 CHANDER 33,7080315 18,8828346 10,3137402 2,87011811 -0,37 -0,15 SUN_AZIMUTH 128.0262218 SUN_ELEVATION 61.4880117 DIA JULIANO 196 IMAGEN 18_07_2010 BANDA 1 BANDA 2 BANDA 3 BANDA 4 BANDA 5 BANDA 7 VALOR MÍNIMO HISTOGRAMA 44 15 11 6 1 1 FRECUENCIA 30 67 110 27 2 7 VALOR MÁXIMO DE RADIANCA 193 365 264 221 30,20 16,50 VALOR MÍNIMO DE RADIANCA -1,52 -2,84 -1,17 -1,51 -0,37 -0,15 QCALMAX 255 255 255 255 255 255 QCALMIN 1 1 1 1 1 1 CHANDER 31,41055118 17,4346457 9,26976378 2,87011811 -0,37 -0,15 SUN_AZIMUTH 129.1357838 SUN_ELEVATION 61.3111285 DIA JULIANO 199 IMAGEN 05_07_2011 BANDA 1 BANDA 2 BANDA 3 BANDA 4 BANDA 5 BANDA 7 VALOR MÍNIMO HISTOGRAMA 45 15 11 8 1 1 FRECUENCIA 19 16 14 8 2 2 VALOR MÁXIMO DE RADIANCA 193 365 264 221 30,20 16,50 VALOR MÍNIMO DE RADIANCA -1,52 -2,84 -1,17 -1,51 -0,37 -0,15 QCALMAX 255 255 255 255 255 255 QCALMIN 1 1 1 1 1 1 CHANDER 32,17637795 17,4346457 9,26976378 4,62216535 -0,37 -0,15 SUN_AZIMUTH 126,8546403 SUN_ELEVATION 62,7578138 DIA JULIANO 186