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Mapping fuels in the Chihuahuan Desert borderlands using remote sensing, geographic information systems, and biophysical modeling

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This study integrated field, geographic information systems, and remotely sensed data to generate spatially explicit fuel maps for Big Bend National Park in Texas and the Maderas del Carmen Protected Area in Coahuila, Mexico. We used hierarchical cluster analysis, and classification and regression trees to (i) identify the dominant fuel types in each of the study areas and (ii) build spatially explicit predictive fuels maps. Four fuel types were identified that differed significantly in their live and dead fuel characteristics. Spectral characteristics, topographic position, soil moisture, and solar radiation were the major influences on fuel distribution patterns. Fine-fuel loads were highest in open woodlands on lower topographic positions that had high grass cover. The highest shrub loadings were found on exposed, upper topographic positions. Timber-type fuel loads with high 1, 10, 100, and 1000 hour fuels loads dominated high-elevation valley bottoms. The error rates of the maps were approximately 16%, which falls within the range of typical fuel mapping misclassification rates. The map products from this study are currently being used as inputs for landscape-scale fire modeling and for guiding fuel-reduction treatments using fire and fire surrogates, such as thinning.

Cette étude intègre des données de terrain, de systèmes d'information géographique et de télédétection pour générer des cartes de combustibles spatialement explicites pour le parc national Big Bend, au Texas, et l’aire protégée de Maderas del Carmen à Coahuila, au Mexique. Nous avons utilisé la classification hiérarchique ainsi que les arbres de régression et de classification pour (i) identifier les types dominants de combustibles dans chacune des aires d’étude et (ii) construire des cartes prédictives spatialement explicites des combustibles. Quatre types de combustibles dont les caractéristiques des combustibles vivants et morts sont significativement différentes ont été identifiés. Les caractéristiques spectrales, la position topographique, la teneur en humidité du sol et le rayonnement solaire étaient les principaux facteurs qui influençaient les patrons de distribution des combustibles. La charge de combustibles légers était la plus élevée dans les boisés ouverts dans les positions topographiques basses. Les charges les plus élevées d’arbustes ont été observées dans les positions topographiques hautes et exposées. Les charges de combustibles dont le type inclus le bois des arbres, avec des temps de séchage élevés de 1, 10, 100 et 1000h, dominaient le fond des vallées à haute altitude. Le taux d’erreur des cartes était approximativement de 16%, ce qui se situe dans la gamme des taux de classification erronée typiques de la cartographie des combustibles. Les cartes issues de cette étude sont présentement utilisées comme intrants pour la modélisation des incendies à l’échelle du paysage et pour la planification des traitements de réduction des combustibles à l’aide du feu ou de substituts du feu comme l’éclaircie.

Document Type: Research Article

Publication date: October 1, 2009

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  • Published since 1971, this monthly journal features articles, reviews, notes and commentaries on all aspects of forest science, including biometrics and mensuration, conservation, disturbance, ecology, economics, entomology, fire, genetics, management, operations, pathology, physiology, policy, remote sensing, social science, soil, silviculture, wildlife and wood science, contributed by internationally respected scientists. It also publishes special issues dedicated to a topic of current interest.
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