Análisis de la severidad del incendio de Las Peñuelas (Huelva) de 2017 mediante Teledetección. Estimación de los daños producidos en las parcelas agrícolas y forestales

El presente estudio analiza el impacto del incendio de Las Peñuelas (Huelva, 2017) mediante herramientas de teledetección y análisis SIG. Se emplean imágenes Sentinel-2, datos LiDAR y cartografía catastral para evaluar la severidad del incendio, la evolución temporal de la zona afectada y los daños económicos en los sectores agrícola y forestal. La metodología se basa en el cálculo del índice dNBR para medir la severidad del incendio, complementado con un análisis multitemporal mediante NDVI para estudiar la recuperación de la vegetación. Para la estimación de daños agrícolas, se cruzó la cartografía catastral con el perímetro del incendio y se valoró la pérdida económica en función del uso del suelo. En el ámbito forestal, se utilizó información LiDAR y ecuaciones alométricas para estimar la biomasa perdida y calcular las emisiones de CO₂ asociadas, cuantificando su impacto económico según el precio del carbono en distintos años. Los resultados muestran un incendio de gran severidad con una regeneración vegetal parcial y desigual. Aunque la superficie agrícola afectada fue reducida, las pérdidas económicas fueron considerables debido al alto valor del suelo de las zonas con invernaderos. En el ámbito forestal, la biomasa quemada supuso una importante emisión de CO₂. Además, el seguimiento de las parcelas reforestadas indica que aún es pronto para detectar su impacto mediante teledetección. El incendio también impactó el entorno del Parque Nacional de Doñana, agravando la presión sobre un ecosistema ya vulnerable y dejando una significativa huella erosiva. En conjunto, el estudio pone de manifiesto la utilidad de los SIG y la teledetección en la evaluación de incendios en el medio agroforestal y su gestión posterior. ABSTRACT The present study analyzes the impact of Las Peñuelas wildfire (Huelva, 2017) using remote sensing tools and GIS analysis. Sentinel-2A imagery, LiDAR data, and cadastral cartography are employed to assess fire severity and temporal evolution of the affected area, as well as the economic damages in the agricultural and forestry sectors. The methodology is based on calculating dNBR index to measure fire severity, complemented by a multitemporal NDVI analysis to study vegetation recovery. For agricultural damage assessment, cadastral cartography was intersected with the fire perimeter, and economic losses were estimated based on land use. In the forestry sector, LiDAR data and allometric equations were used to estimate the lost biomass and calculate the associated CO₂ emissions, quantifying their economic impact according to carbon prices in different years. The results indicate a high-severity wildfire with partial and uneven vegetation regeneration. Although the affected agricultural area was relatively small, economic losses were significant due to the high land value of greenhouse areas. In the forestry sector, the burned biomass resulted in a substantial release of CO₂. Additionally, the monitoring of reforested plots suggests that it is still too early to detect their impact through remote sensing. The fire also affected the surroundings of Doñana National Park, increasing pressure on an already vulnerable ecosystem and leaving a significant erosive footprint. Overall, the study highlights the usefulness of GIS and remote sensing in wildfire assessment and post-fire management in agroforestry environments.