Geotecnologías aplicadas a la emergencia
- proyectogeosatelit
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La magnitud de un incendio forestal se mide por la alteración profunda del territorio. Vegetación eliminada, suelos degradados, infraestructura expuesta y ecosistemas fragmentados configuran un escenario complejo que exige análisis más allá de la observación en terreno. En este contexto, las imágenes satelitales se transforman en una herramienta estratégica para comprender lo ocurrido y planificar la respuesta. Es un medio para transformar datos en conocimiento accionable. Por eso, el análisis satelital cobra especial relevancia cuando se integra en flujos de trabajo orientados a la gestión de emergencias y al apoyo directo de instituciones públicas.
Línea base pre-incendio en falso color infrarrojo
La primera imagen corresponde a una escena satelital SPOT 6 de cuatro bandas (RGB-NIR), con 1,5 metros de resolución espacial, capturada antes del incendio. En composición falso color infrarrojo, la vegetación sana aparece representada en tonos rojos intensos. Esta visualización permite identificar con claridad un corredor costero continuo de vegetación densa y vigorosa a lo largo de toda la franja analizada.
Esta imagen cumple un rol clave, que es establecer una línea base pre-incendio. Sin este punto de referencia, cualquier evaluación posterior carecería de contexto. Aquí es posible identificar qué áreas presentaban mayor biomasa, continuidad vegetal y valor ecosistémico antes del evento, información fundamental para dimensionar la pérdida real.
Huella del incendio en imagen óptica post-evento
La segunda imagen, también capturada por SPOT 6 tras el incendio, revela una transformación drástica del territorio. Se aprecia una franja continua de superficie quemada a lo largo de la costa, interrumpida únicamente por núcleos urbanos y cuerpos de agua. La huella del incendio alcanza entre 20.000 y 25.000 hectáreas, lo que equivale aproximadamente a 200–250 km² de superficie afectada.
Esta lectura espacial permite ir más allá de los reportes puntuales. El satélite ofrece una visión sin fragmentación administrativa ni limitaciones de acceso. De esta forma, se puede dimensionar el impacto real del incendio en términos territoriales, lo que resulta clave para organismos responsables de la planificación de la reconstrucción y la gestión del riesgo.
Índice SAVI: vegetación degradada y suelo expuesto
La tercera imagen introduce el análisis mediante el índice SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), calculado a partir de datos SPOT 6. Este índice ajusta el NDVI tradicional para minimizar la influencia del suelo desnudo, lo que lo hace especialmente útil en áreas con baja cobertura vegetal tras un incendio.
En esta visualización, la zona central muestra valores bajos de SAVI, lo que indica vegetación severamente degradada o completamente eliminada. En contraste, las áreas periféricas presentan tonos verdes intensos, asociados a vegetación remanente con mayor vigor. Este contraste permite identificar con precisión las zonas donde el daño fue más severo y aquellas donde aún existen posibilidades de recuperación natural.
Sentinel-2: confirmación multiespectral del daño
La cuarta imagen corresponde a datos del satélite Sentinel-2, que opera con 13 bandas espectrales y resoluciones espaciales de 10, 20 y 60 metros. Aunque su resolución es menor que la de SPOT 6, su riqueza espectral permite confirmar patrones observados en las imágenes de mayor detalle.
Aquí se refuerza la identificación de áreas quemadas y se valida la extensión del daño a escala regional. Esta complementariedad entre sensores demuestra la importancia de integrar distintas fuentes de datos para obtener una lectura robusta y confiable del territorio.
dNBR: severidad del incendio
La quinta imagen introduce el índice dNBR (differenced Normalized Burn Ratio), calculado a partir de imágenes Sentinel-2 pre y post incendio. Este índice es ampliamente utilizado para estimar la severidad del fuego.
Los colores más intensos, en magenta y azul oscuro, representan zonas de alta severidad, donde la vegetación fue prácticamente destruida. Este tipo de información resulta crítica para priorizar intervenciones, definir zonas de riesgo secundario —como erosión o remociones en masa— y orientar decisiones de corto y mediano plazo por parte de las autoridades.
Integración SAVI + dNBR: precisión para la toma de decisiones
La sexta y última imagen integra el índice SAVI de SPOT 6 con el dNBR de Sentinel-2. Al combinar ambas resoluciones y enfoques, se obtiene una coincidencia precisa entre vegetación remanente y áreas quemadas.
Este cruce de información no solo mejora la interpretación técnica. Permite generar capas de información directamente utilizables por organismos gubernamentales, como servicios de emergencia, ministerios sectoriales y autoridades regionales. A partir de estos productos, es posible diseñar estrategias de recuperación, definir zonas prioritarias y sustentar decisiones con evidencia objetiva. Información satelital al servicio de las autoridades y las comunidades
Todo el trabajo descrito no se limita a un ejercicio técnico. La información recopilada y procesada se traduce en insumos concretos para la gestión pública. Mapas dinámicos, reportes comparativos y análisis de severidad permiten a las autoridades contar con una base sólida para actuar de manera oportuna.
Creemos firmemente en la colaboración como eje central de la gestión de emergencias. La integración de capacidades técnicas, conocimiento local y datos satelitales de alta calidad permite responder de mejor forma a escenarios complejos. Cada imagen analizada es un paso más hacia decisiones mejor informadas, con impacto real en la protección de las personas y del territorio.
En un país expuesto recurrentemente a incendios, terremotos, aluviones y otras catástrofes, leer el territorio desde el espacio es una necesidad estratégica. Y es, también, una responsabilidad compartida.
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