LANDSAT-BASED DETECTION AND SEVERITY ANALYSIS OF BURNED SUGARCANE PLOTS IN TARLAC, PHILIPPINES USING DIFFERENCED NORMALIZED BURN RATIO (dNBR)

Abstract

The Philippines has a booming sugarcane industry contributing about PHP 70 billion annually to the local economy through raw sugar, molasses and bioethanol production (SRA, 2012). Sugarcane planters adapt different farm practices in cultivating sugarcane, one of which is cane burning to eliminate unwanted plant material and facilitate easier harvest. Information on burned sugarcane extent is significant in yield estimation models to calculate total sugar lost during harvest. Pre-harvest burning can lessen sucrose by 2.7% - 5% of the potential yield (Gomez, et al 2006; Hiranyavasit, 2016). This study employs a method for detecting burn sugarcane area and determining burn severity through Differenced Normalized Burn Ratio (dNBR) using Landsat 8 Images acquired during the late milling season in Tarlac, Philippines. Total burned area was computed per burn severity based on pre-fire and post-fire images. Results show that 75.38% of the total sugarcane fields in Tarlac were burned with post-fire regrowth; 16.61% were recently burned; and only 8.01% were unburned. The monthly dNBR for February to March generated the largest area with low severity burn (1,436 ha) and high severity burn (31.14 ha) due to pre-harvest burning. Post-fire regrowth is highest in April to May when previously burned areas were already replanted with sugarcane. The maximum dNBR of the entire late milling season (February to May) recorded larger extent of areas with high and low post-fire regrowth compared to areas with low, moderate and high burn severity. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was used to analyse vegetation dynamics between the burn severity classes. Significant positive correlation, rho = 0.99, was observed between dNBR and dNDVI at 5% level (p = 0.004). An accuracy of 89.03% was calculated for the Landsat-derived NBR validated using actual mill data for crop year 2015-2016.

Mapa de quema de caña de azúcar durante la zafra 2021-2022 en San Luis Potosí, México

“…Por ejemplo, Baloloy et al (2016) utilizaron el NBR para evaluar la severidad de la quema en el cultivo de caña de azúcar en Filipinas, y utilizaron la clasificación del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS, por sus siglas en inglés), modificando la paleta de colores para su representación.…”

“…Para la representación se utilizó la clasificación USGS (Tabla 1), y se discriminaron los rangos inferiores a 0.100 (100 en rango escalado) para facilitar la visualización, ya que estas escalas obedecen a áreas no quemadas o con rebrotes. Un mayor valor de dNBR indica un daño más severo, mientras que los valores negativos de dNBR pueden indicar el rebrote de la vegetación después del incendio (Baloloy et al, 2016).…”

Remote Sensing Approach to Detect Burn Severity Risk Zones in Palo Verde National Park, Costa Rica

“…As a way of radiometric correction and preprocessing, the digital numbers were converted to Top of Atmosphere (ToA) reflectance values to correct the effect of the solar zenith angles. ToA reflectance was calculated with Equations (1) and (2) below, using the reflectance rescaling coefficients of the datasets [49]:…”

EFECTO DE LA QUEMA AGRÍCOLA EN UN VERTISOL DE TABASCO MÉXICO: FOSFORO, pH Y CONDUCTIVIDAD ELÉCTRICA

“…La quema de la caña de azúcar es una práctica que ha sido objeto de aceptación y rechazo, sin embargo, tanto la evaluación de su severidad, como sus impactos al suelo aun no tienen antecedentes suficientes en México, por lo que se requiere sentar las bases científicas y técnicas que permitan el diseño de planes de manejo sustentables en este cultivo. Con base en la magnitud de los efectos acumulados de la quema sobre una comunidad ecológica, Baloloy et al (2016) clasificó la severidad de la quema de la caña de azúcar en siete clases, e indicaron que, la quema en este cultivo, en su mayoría son de baja a moderada severidad, por lo que hipotéticamente, en esta investigación no se esperan cambios drásticos en los niveles de fertilidad del suelo. Sin embargo, de acuerdo con Vega et al (2013);Estrada-Herrera et al (2017) y Delač, et al (2020, es posible registrar cambios a través de la inclusión de variables sensibles a quemas de baja severidad, asequibles que definan con mayor precisión el estado actual de la fertilidad de los suelos y evidencien su degradación.…”