El creciente conocimiento de las capacidades de las imágenes por satélite para las aplicaciones de peligro de incendios es especialmente útil en situaciones de emergencia en las que el tiempo y la capacidad de cubrir grandes áreas son esenciales. En el caso de las imágenes a RADAR presenta una ventaja sobre imágenes ópticas (pasivas) en los efectos climáticos. Este estudio propone el uso de imágenes de radar de apertura sintética (SAR) Sentinel-1 para el análisis de la gravedad de las quemads en la parte norte de la región Amazónica de Madre de Dios, distrito de Tahuamanu – Perú (periodo 2020). Utilizando predictores absolutos, relativos, y Relación de Quemas (RBR) por medio del Índice Degradación Forestal del RADAR (RDFI) aplicando la coherencia de copolarización y polarización cruzada de la banda C VV y VH, así como, los patrones de longitud (dB) de la vegetación...

Fire is one of the significant drivers of vegetation loss and threat to Amazonian landscapes. It is estimated that fires cause about 30% of deforested areas, so the severity level is an important factor in determining the rate of vegetation recovery. Therefore, the application of remote sensing to detect fires and their severity is fundamental. Radar imagery has an advantage over optical imagery because radar can penetrate clouds, smoke, and rain and can see at night. This research presents algorithms for mapping the severity level of burns based on change detection from Sentinel-1 backscatter data in the southeastern Peruvian Amazon. Absolute, relative, and Radar Forest Degradation Index (RDFI) predictors were used through singular polarization length (dB) patterns (Vertical, Vertical-VV and Horizontal, Horizontal-HH) of vegetation and burned areas. The Composite Burn Index (CBI) determ...