Gaceta UNAM
“Es innegable que en los últimos años los incendios forestales de gran extensión y duración se han convertido en un fenómeno global relevante por las afectaciones sociales y ambientales que esto causa; por ello, es importante que cada país cuente con un sistema de monitoreo para apoyar las actividades de prevención y combate de incendios”, afirmó Lilia de Lourdes Manzo Delgado, especialista del Laboratorio de Análisis Geoespacial del Instituto de Geografía de la UNAM.
En la plática académica Fórum Instituto de Geografía, Monitoreo de incendios forestales en el Laboratorio Nacional de Observación de la Tierra con imágenes GOES-16, la investigadora indicó que en 2021 varios estudiosos en la materia identificaron la presencia de grandes incendios en el mundo, lo que ha llamado su atención.
Indicó que México cuenta, al menos, con dos sistemas de alerta temprana para monitorear los incendios dos veces al día, mismos que utilizan imágenes Modis (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) y VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite). El primero de ellos, el Sistema de Alerta Temprana de Incendios Forestales, a cargo de la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad desde el año 2000, aproximadamente.
El segundo, el Sistema de Predicción de Peligros de Incendios Forestales (SPPIF), coordinado por la Comisión Nacional Forestal, en colaboración con la Universidad Juárez del Estado de Durango, donde además de identificar los incendios con las imágenes Modis y VIIRS elaboraron una serie de índices para observar cuál es la región más seca y con mayor probabilidad de que ocurra un incendio, incluyendo diversas variables meteorológicas.
Sin embargo, el país requiere un sistema de gestión avanzada de incendios forestales que proporcione información rápida sobre detección y seguimiento de superficies afectadas por el fuego. Ante ello, como una alternativa, en el Laboratorio Nacional de Observación de la Tierra (LANOT) del Instituto de Geografía (IGg) de la UNAM, se desarrolló un algoritmo informático para determinar incendios cada 10 minutos, mediante el uso de imágenes del satélite geoestacionario GOES-16/ABI de la NASA.
Con ello, señaló la investigadora universitaria, pueden detectarse anomalías térmicas y generar una serie de imágenes, datos y coordenadas que permiten ubicar con precisión y en tiempo real, incendios forestales, quemas agrícolas o puntos de calor generados por las industrias.
Destacó que dicho desarrollo no sólo es de utilidad para México, sino también para Estados Unidos y países vecinos de América Latina, como una contribución para proporcionar información crucial a diversas dependencias gubernamentales responsables de la prevención y combate de incendios, así como para apoyar investigación en la materia.
Agregó que después de un año de trabajo lograron construir el algoritmo contextual preliminar. Se siguieron todas las recomendaciones y se obtuvieron todos los umbrales “que nos servirían, mismos que funcionaron bien para 2018. Sin embargo, en 2019 el algoritmo falló, por lo que se desarrolló uno nuevo con el que se obtienen 144 imágenes de puntos de calor con diferentes condiciones: temperatura, humedad y viento a lo largo de días y semanas”.
Lo anterior, continuó la especialista, permitió comenzar a realizar el análisis y la caracterización de los umbrales asociados a la energía que emiten los incendios, fue importante hacer una revisión y cálculo de la geometría solar de estas imágenes, los ángulos de visión para determinar si una imagen correspondía al día o la noche, si nos causaría problemas, entre otras variables “que hemos encontrado y que nos pueden ayudar en otros aspectos”.
Detalló que de esa manera se creó el algoritmo, el cual es sencillo, puede detectar cada hora incendios, quemas agropecuarias, actividades industriales y, recientemente, “observamos que nos permite identificar la actividad volcánica del Popocatépetl. Todos los productos o datos que se acumulan durante un año, ayudaron a determinar que efectivamente coinciden muy bien los resultados con la temporada de incendios que se concentra de enero a mayo”.
Tras aportar una serie de información técnica sobre el desarrollo del algoritmo y el procesamiento de información de que es capaz, Lilia de Lourdes Manzo consideró que el nuevo algoritmo creado en el LANOT constituye una nueva generación de satélites geoestacionarios GOES-R, que han experimentado importantes mejoras en la detección de incendios y cuyos resultados ofrecen un soporte confiable para reforzar el monitoreo de incendios de vegetación y quemas agrícolas casi en tiempo real para México, la parte sur de Estados Unidos y varios países de América Latina.
Los primeros productos de mayo de 2019 se compartieron con el Centro Nacional de Prevención de Desastres y la Conabio y la Comisión Nacional Forestal, y a manera de resultados preliminares en diferentes formatos, “para que los probaran y nos dieran su punto de vista”.
