Modelización de riesgo de inicio de incendios forestales en el pacifico nicaragüense mediante regresión logística y Random Forest

Abstract

En las últimas décadas, el aumento de la frecuencia e intensidad de los incendios forestales ha generado diversos problemas ambientales y socioeconómicos significativos, por lo que es crucial implementar una variedad de estrategias que mitiguen el riesgo de incendios y fortalezcan la resiliencia de los ecosistemas. En este contexto, se modelizó la probabilidad de riesgo de inicio de incendios forestales en el Pacífico de Nicaragua. Se generaron dos modelos de predicción; el modelo logístico y el modelo de Random Forest a través del software estadístico y lenguaje de programación R. Ambos modelos trabajaron con el mismo conjunto de datos que incluyen como variables independientes: datos espectrales, variables topográficas y variables antropológicas. Por su parte, la variable dependiente está conformada por puntos de calor obtenidos a través del sistema FIRMS correspondientes a los sensores VIIRS y MODIS. En el caso de MODIS, se obtuvieron los puntos de calor registrados desde el año 2000 hasta el 2024; mientras que en el caso de VIIRS desde el año 2012 hasta el 2024 que corresponden a los meses de enero a mayo. Los resultados de ambos modelos generaron un nivel de predicción de 72% para el modelo logístico y del 79% para el modelo por Random Forest. En ambos casos, las variables más significativas fueron las bandas B11 y B12, los índices NDMI, GNDVI y la variable de altitud. Por último, la reclasificación permitió definir áreas prioritarias con riesgo de inicio de incendio, siendo estas las zonas Norte y Sur de la Península de Cosigüina, complejo volcánico Cristobal-Casita, áreas dispersas del departamento de Rivas y la Isla de Ometepe