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Oscar Fernando Borda Casas, Javier Medina
El Parque Nacional Natural El Tuparro (P.N.N. El Tuparro), localizado en Colombia, es un área de conservación que enfrenta un notable número de incendios forestales que, según su intensidad y frecuencia, pueden perturbar el ecosistema. Por ende, es importante realizar un monitoreo constante de zonas afectadas, para salvaguardar la conservación ambiental. Ante esta situación la teledetección ayuda a obtener datos en tiempo real sobre la magnitud y dinámica de los incendios forestales. Este estudio se enfocó en el análisis de la severidad de los incendios forestales en el P.N.N El Tuparro durante el período de 2021 a 2023. Se emplearon índices espectrales a 7 imágenes satelitales Landsat 8 y 9. Además, se estimó las áreas quemadas mediante la selección del mejor algoritmo de machine learning de clasificación. Estos datos permitirán crear una curva de recuperación vegetal, fundamental para decisiones informadas en su gestión y preservación.
The El Tuparro National Natural Park (P.N.N. El Tuparro), located in Colombia, is a conservation area that faces a notable number of forest fires that, depending on their intensity and frequency, can disturb the ecosystem. Therefore, it is important to carry out constant monitoring of affected areas, to safeguard environmental conservation. Faced with this situation, remote sensing helps to obtain real-time data on the magnitude and dynamics of forest fires. This study focused on the analysis of the severity of forest fires in the P.N.N El Tuparro during the period from 2021 to 2023. Spectral indices to 7 Landsat 8 and 9 satellite images were used. In addition, burned areas were estimated by selecting of the best classification machine learning algorithm. These data will allow the creation of a plant recovery curve, essential for informed decisions in its management and preservation.
