Aplicación de teledetección para estimación de severidad post-incendio

Abstract

En este trabajo se aplica la Teledetección para la estimación de severidad postincendio. Para ello se desarrollan y se analizan diferentes tipos de clasificadores, desde los basados en clustering comúnmente usados hasta algoritmos basados en “machine learning” como “Random Forest”. Se validan, analizan y comparan los diferentes resultados obtenidos mediante estos métodos, obteniéndose una estimación de los grados de severidad de afectación de la vegetación de la zona de estudio

In this project, remote sensing is applied to estimate post-fire severity. For this purpose, different types of classifiers are developed and analyzed. From some of the frequently used methods like those based on clustering to algorithms based on “machine learning” such as “Random Forest”. The different results obtained by these methods are validated, analyzed and compared, obtaining an estimation of the degrees of severity of damage to the vegetation in the study area