| dc.description.abstract | La presente investigación tuvo como objetivo general modelar la susceptibilidad a
incendios forestales en la región Junín, para lo cual se utilizó una serie de variables
predictoras (de acceso, físicas, biofísicas, climáticas, de suelo y de vegetación),
algunas de ellas fueron procesadas previamente en el software QGIS 3.10.11, para
posteriormente subirlas y procesarlas en la plataforma en la nube de Google Earth
Engine. En la modelación se utilizó el algoritmo Random Forest, previamente se
realizó un proceso de optimización de parámetros, siendo el número de árboles
(ntree) 500 y el número de factores (mtry) 4 los valores optimizados, concluyendo
que las variables con mayor importancia significativa, en orden decreciente, son el
índice de sequía de multibanda normalizado (NMDI), altitud, temperatura de la
superficie terrestre, distancia a ríos, pendiente, distancia a centros poblados, el
índice de humedad de diferencia normalizada (NDMI), la distancia a vías, la
velocidad del viento, el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), el
aspecto de la pendiente, la curvatura del Plano, la radiación solar y la precipitación,
así mismo se evidencia que la región Junín presenta un área de 262 100 hectáreas
de muy alta susceptibilidad y un área de 654 577 hectáreas de alta susceptibilidad
a incendios forestales. El modelo obtuvo una tasa de predicción (0.87) y un
rendimiento (AUC = 0.869) muy bueno, además de un índice Kappa de 0.738
demostrando una buena concordancia en el modelo, finalmente se desarrolló un
script que describe los pasos utilizados, pudiendo acceder a través del link:
https://code.earthengine.google.com/64062106d919eb6ac1b837f1eb9ffaca | |
