Predicción de superficies quemadas utilizando series temporales de datos de teledetección

Abstract

Analizar el nuevo conjunto de datos diarios PAL-Tile (Daily Tile NOAA/NASA Pathfinder AVHRR 8 km Land Data Set). Se pretende estudiar la radiometría de los canales y comparar los resultados con la versión anterior del conjunto de datos diarios PAL-Global (Daily Global NOAA/NASA Pathfinder AVHRR 8 km Land Data Set). Más específicamente, este objetivo se descompone en: a) Diseñar e implementar una nueva cadena software para procesar el nuevo conjunto de datos PAL-Tile. b)Comprobar la calidad radiométrica de ambos conjuntos de datos mediante un análisis comparativo en zonas desérticas radiométricamente estables para el año 1990. c) Realizar un análisis comparativo de los resultados de superficies quemadas obtenidos a partir del conjunto de datos PAL-Global y del nuevo conjunto PAL-Tile usando el algoritmo de detección de superficies quemadas BAA (Burned Area Algorithm). d) Una vez definidas las zonas de estudio: África tropical, África tropical septentrional y África tropical meridional entre los años 1981-2000. Mediante la cadena software de procesamiento se generarán las correspondientes series temporales de superficies quemadas agrupadas por tile y por mes. e) Realizar una comparación espacio-temporal de los patrones de comportamiento entre los resultados obtenidos y dos productos de superficies quemadas disponibles para África y para el año 2000: GBA2000 y GLOBSCAR. Analizar los resultados de superficies quemadas obtenidos con el fin de construir un modelo estadístico que permita describir la serie temporal y a partir del cual realizar predicciones. Más específicamente, este objetivo se descompone en: a) Analizar la serie temporal de superficies quemadas para las zonas de estudio: África tropical, África tropical septentrional y África tropical meridional, mediante la representación de los cronogramas y la obtención de los índices estacionales. b) Estudiar la posible relación entre la serie temporal de superficies quemadas y el fenómeno de El Niño. c) Modelar la serie temporal de superficies quemadas mediante SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving-Average) utilizando la serie temporal del SOI (Southern Oscillation Index) como variable exógena.