Identificación de áreas quemadas usando índices espectrales e imágenes Sentinel 2 en Mayarí, Holguín
Contenido principal del artículo
Resumen
La presente investigación busca identificar las áreas quemadas dentro del municipio de Mayarí en el Parque Nacional Mensura-Piloto a partir de imágenes satelitales Sentinel 2, obtenidas de forma gratuita a través del portal Browser Data Space de Copernicus. Anualmente durante la época de sequía esta municipalidad se ve afectada por el fuego, causado principalmente por acción antrópica y trópicas. En ocasiones este fenómeno se sale de control presentándose grandes incendios que afectan de manera grave el ecosistema de la región. El índice espectral NBR es utilizado con el fin de resaltar las zonas afectadas por incendios y tipificar la severidad del evento, mostrando como resultado una clasificación de acuerdo con un rango de valores clave en orden continuo cualitativo ofrecidos por los umbrales de severidad de Key & Benson (100 / 270 / 440 / 660 / Max). Los sitios de guardabosques informaron un total de Área Quemada de 3 612 ha, clasificadas entre zonas de quema con gravedad alta, moderada y baja, que corresponde a un 2,77% del área total del municipio, una cifra preocupante, que debe alertar a los funcionarios gubernamentales del municipio encargados de la Gestión del Riesgo de Desastres, para evaluar daños y analizar los respectivos procesos de recuperación de la cobertura vegetal y el ecosistema en forma eficaz.
Detalles del artículo

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes:
- Los autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cuál estará simultáneamente sujeto a la Licencia de reconocimiento-no comercial de Creative Commons 4.0 que permite a terceros compartir la obra siempre que se indique su autor y su primera publicación esta revista. Bajo esta licencia el autor será libre de:
- Compartir — copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato
- Adaptar — remezclar, transformar y crear a partir del material
- El licenciador no puede revocar estas libertades mientras cumpla con los términos de la licencia
Bajo las siguientes condiciones:
- Reconocimiento — Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace.
- NoComercial — No puede utilizar el material para una finalidad comercial.
- No hay restricciones adicionales — No puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que legalmente restrinjan realizar aquello que la licencia permite.
- Los autores/as podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional o publicarla en un volumen monográfico) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales o en su página web) antes y durante el proceso de envío, lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada. (Véase El efecto del acceso abierto).
Citas
Ariza, A. (2012). Tecnologías satelitales para mapeo de susceptibilidad a incendios forestales. https://www.un-spider.org/sites/default/files/2_Suceptibilidad_a_Incendios_AA_ONU-SPIDER_2020.pdf
Centro de Gestión de la Biosfera (CGB). (2023). Cuba en datos: Incendios forestales-Clima y acción humana. https://www.mtss.gob.cu/noticias/cuba-en-datos-incendios-forestales-clima-y-accion-humana
Chuvieco, E., Cifuentes, Y., Hantson, S., López, A. A., Ramo, R., & Torres, J. (2012). Comparación entre focos de calor MODIS y perímetros de área quemada en incendios mediterráneos. Revista de Teledetección, 37, 9-22.
Copernicus. (2025). Browser dataspace. https://browser.dataspace.copernicus.eu
De Santis, A., & Chuvieco, E. (2009). GeoCBI: A modified version of the Composite Burn Index for the initial assessment of the short-term burn severity from remotely sensed data. Remote sensing of Environment, 113(3), 554-562.
Delegido, J., Pezzola, A., Casella, A., Winschel, C., Urrego, P., Jimenez-Munoz, J.-C., Sobrino, J., Soria, G., & Moreno, J. (2018). Estimación del grado de severidad de incendios en el sur de la provincia de Buenos Aires, Argentina, usando Sentinel-2 y su comparación con Landsat-8. Revista de Teledetección, 51, 47-60,
Di Bella, C. M., Posse, G., Beget, M. E., Fischer, M. D. L. A., Mari, N., & Verón, S. (2008). La teledetección como herramienta para la prevención, seguimiento y evaluación de incendios e inundaciones. Ecosistemas, 17(3), I
ECURED-Cuba. (2025). Parque Nacional La Mensura. Enciclopedia Cubana Digital. https://www.ecured.cu/Parque_Nacional_La_Mensura
Fernández-Manso, A., Fernández-Manso, O., & Quintano, C. (2016). SENTINEL-2A red-edge spectral indices suitability for discriminating burn severity. International journal of applied earth observation and geoinformation, 50, 170-175.
Fornacca, D., Ren, G., & Xiao, W. (2018). Evaluating the best spectral indices for the detection of burn scars at several post-fire dates in a mountainous region of Northwest Yunnan, China. Remote Sensing, 10(8), 1196.
Heredia, Á., Martínez, S., Quintero, E., Piñeros, W., & Chuvieco, E. (2003). Comparación de distintas técnicas de análisis digital para la cartografía de áreas quemadas con imágenes LANDSAT ETM+. GeoFocus. International Review of Geographical Information Science and Technology, 3, 216-234.
Huertas, A., Baptiste, B. L. G., Toro, M., & Huertas, H. (2019). Manejo de la quema de pastizales de sabana inundable: Una mirada del pueblo originario Sáliva en Colombia. Chungará (Arica), 51(1), 167-176.
Keeley, J. E. (2009). Fire intensity, fire severity and burn severity: A brief review and suggested usage. International journal of wildland fire, 18(1), 116-126.
Key, C. H., & Benson, N. C. (2006). Landscape assessment (LA). In: Lutes, Duncan C.; Keane, Robert E.; Caratti, John F.; Key, Carl H.; Benson, Nathan C.; Sutherland, Steve; Gangi, Larry J. 2006. FIREMON: Fire effects monitoring and inventory system. Gen. Tech. Rep. RMRS-GTR-164-CD. Fort Collins, CO: US Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station. p. LA-1-55, 164.
Metallanes, R. (2019). Lo que debes saber sobre imágenes Sentinel-2. GIS and Beers. http://www.gisandbeers.com/lo-deberias-saber-imagenes-sentinel-2/
Miller, S. D., Straka III, W., Mills, S. P., Elvidge, C. D., Lee, T. F., Solbrig, J., Walther, A., Heidinger, A. K., & Weiss, S. C. (2013). Illuminating the capabilities of the suomi national polar-orbiting partnership (NPP) visible infrared imaging radiometer suite (VIIRS) day/night band. Remote Sensing, 5(12), 6717-6766, ISSN: 2072-4292.
Parra, A. del C., Bernal, F. H., Armenteras, D., González, F., Morales, M., Pabón, D. J., & Páramo, G. E. (2011). Incendios de la cobertura vegetal en Colombia.
QGIS. (2025). QGIS official website. https://qgis.org
Satellites Onfire. (2025). Satellites on fire-Historical hotspots. https://app.satellitesonfire.com/focos-historicos
Sebastian, B., González, T. M., & Armenteras, D. (2017). Dinámica espacio temporal de ocurrencia de incendios en zonas con diferentes tipos de manejo en el noroeste de la amazonia: ¿barrera efectiva? Revista facultad de ciencias básicas, 13(1), 19-25.
Tecnitop S.A. (2025). Cartografía de incendios forestales con QGIS 3.6. https://tecnitop.com/cartografia-de-incendios-forestales-con-qgis-3-6/
World Wildlife Fund (WWF). (2016). WWF Colombia. https://www.wwf.org.co