Procesado de datos multiespectrales para el análisis de la cubierta forestal de La Palma

Abstract

La Isla de La Palma ha sufrido dos eventos extremos que han causado daños importantes en su cubierta forestal: la erupción volcánica de 2021 y el incendio forestal de 2023. Debido a esto, se hace imprescindible realizar una monitorización del estado de la cubierta forestal de la isla. La teledetección se ha consolidado como una herramienta esencial para la monitorización del medio ambiente presentándose como herramienta fundamental para este propósito, gracias a su capacidad para captar variaciones espectrales asociadas al estado de salud de la vegetación. En el presente Trabajo de Fin de Grado se lleva a cabo un análisis de datos multiespectrales a través del uso de las imágenes proporcionadas por el satélite Sentinel-2. Para analizar la evolución de la vigorosidad de la vegetación a lo largo de los años, se han empleado combinaciones de bandas espectrales que permiten cuantificar el vigor y la densidad de la cubierta vegetal. Estos índices de vegetación son esenciales para evaluar el estado de los ecosistemas utilizando datos satelitales. A través del análisis multitemporal de estos índices se ha logrado identificar áreas con signos de deterioro o pérdida de vegetación, así como zonas de regeneración de la vegetación. Este Trabajo de Fin de grado demuestra el potencial de la teledetección como herramienta clave a la hora de realizar un seguimiento de la cubierta forestal y proporcionar respuestas antes catástrofes naturales.

The island of La Palma has su􀆯ered two extreme events that have caused significant damage to its forest cover: the 2021 volcanic eruption and the 2023 forest fire. Because of this, monitoring the state of the island's forest cover is essential. Remote sensing has established itself as an essential tool for environmental monitoring, presenting itself as a fundamental tool for this purpose, thanks to its ability to capture spectral variations associated with the health of vegetation. In this Final Degree Project, a multispectral data analysis is carried out using data provided by the Sentinel-2 satellite. To analyze the evolution of vegetation vigor over the years, combinations of spectral bands were used to quantify the vigor and density of vegetation cover. These vegetation indices are essential for assessing the state of ecosystems using satellite data. Through the multitemporal analysis of these indices, it has been possible to identify areas with signs of vegetation deterioration or loss, as well as areas of vegetation regeneration. This Final Degree Project demonstrates the potential of remote sensing as a key tool for monitoring forest cover and providing responses to natural disasters.