Cartografia de riesgo de incendios forestales aplicando sensores remotos y sig.

Abstract

"La determinacion de las zonas con mayor o menor probabilidad de ocurrencia de incendios forestales naturales utilizando sistemas de información geografica,es una herramienta de suma importancia apara implementar posibles estrategias de manejo,prevención y mitigación de los siniestros.Cada año los incendios forestales son causados de destrucción de miles de hectáreas de vegetación en México,llevando consigo una serie de afeectaciónes tanto a la salud de los seres vivos como pérdidas económicas muchas veces incuantificables.La aplicación del modelo Indice Potencial de Incendio(FPI) en los estados de Michoácan,Estado de México,Distrito Federal y Morelos permitio identificar zonas susceptibles de incendiarse para los años 2000-2001.Éste trabajos se desarrolló mediante la aplicación de los software:Geograp-hic Resources Analysis Support System (GRASS) que es un sistema de Información Geografica (SIG),el manejo de datos utilizando el servidor de base de datos objeto-relacional PostgreSQL,el lenguaje de programación Python y el software R-Statistics extendido a todos los estados de México."

"The identification of areas with varying likelihood of wildfires using geographic information systems, is an important tool to implement possible management strategies, prevention and mitigation of disasters. Every year, forest fires are the cause of destruction of thousands of hectares of vegetation in Mexico, bringing themselves several affectations such as health of living beings and economic losses are often unquantifiable. The application of the Fire Potential Index (FPI) in the states of Michoacan, State of Mexico, Mexico City and Morelos allowed to identified the ideal areas to get burned for the years 2000-2001. This work was developed through the application of different software like: Geographic Resources Analysis Support System (GRASS) that is a Geographic Information System (GIS), data management using the database server PostgreSQL, the programming language Python and R-Statistics software, all of open code to use and free distribution. This method can be extended to all states of Mexico."