Introducción

Los incendios forestales representan una de las mayores amenazas para los ecosistemas naturales de España, causando cada año daños irreparables a la biodiversidad, emisiones masivas de CO2 y, en ocasiones, pérdidas humanas. En las últimas décadas, factores como el cambio climático, el abandono rural y la acumulación de biomasa han incrementado tanto la frecuencia como la intensidad de estos eventos.

Sin embargo, la convergencia de la inteligencia artificial y los datos geoespaciales está abriendo nuevas posibilidades para predecir, prevenir y combatir incendios forestales de manera más eficaz. En este artículo, exploraremos cómo estas tecnologías están transformando la gestión de incendios en España y qué avances podemos esperar en los próximos años.

La dimensión del problema en España

España es uno de los países europeos más afectados por incendios forestales. Según datos del Ministerio para la Transición Ecológica, entre 2010 y 2020 se registraron una media de 12.000 incendios anuales, con años especialmente devastadores como 2012, 2015 y 2017.

El noroeste peninsular (Galicia, Asturias, Cantabria y norte de Castilla y León) concentra aproximadamente el 60% de los incendios, aunque en términos de superficie afectada, las regiones mediterráneas y del sur también sufren episodios de gran magnitud, especialmente durante los meses de verano.

El coste económico de estos desastres es astronómico: entre gastos de extinción, pérdidas de recursos forestales, daños a infraestructuras y costes de restauración, cada gran incendio puede suponer decenas de millones de euros. Y lo que no tiene precio: la pérdida de vidas humanas y de ecosistemas únicos que tardan décadas en recuperarse.

De la reacción a la predicción: el papel de la IA

Tradicionalmente, la gestión de incendios forestales ha sido principalmente reactiva: una vez detectado el fuego, se movilizaban recursos para combatirlo. Sin embargo, el paradigma está cambiando hacia un enfoque predictivo y preventivo, donde la inteligencia artificial juega un papel fundamental.

Modelos predictivos basados en aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático están demostrando una gran capacidad para identificar patrones complejos y predecir la probabilidad de incendios. Estos modelos analizan múltiples variables como:

• Datos históricos de incendios: Ubicación, época del año, causas y evolución de incendios pasados.
• Variables meteorológicas: Temperatura, humedad relativa, velocidad y dirección del viento, precipitaciones acumuladas.
• Características del terreno: Pendiente, orientación, altitud, accesibilidad.
• Tipo y estado de la vegetación: Especies presentes, densidad, contenido de humedad, carga de combustible.
• Actividad humana: Proximidad a núcleos urbanos, carreteras, áreas recreativas, prácticas agrícolas.

El Centro de Coordinación de Emergencias de la Generalitat Valenciana, en colaboración con universidades y centros tecnológicos, ha desarrollado un sistema de alerta temprana que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para predecir el riesgo de incendio con una antelación de hasta 7 días y una precisión geoespacial de 1 km². Las pruebas realizadas en 2023 mostraron una tasa de acierto superior al 85% en la identificación de zonas de alto riesgo.

Simulación y propagación de incendios

Una vez que un incendio ha comenzado, predecir su comportamiento es crucial para tomar decisiones operativas efectivas. Los modelos tradicionales de propagación de incendios se están potenciando con IA para mejorar su precisión y velocidad.

El proyecto FireSim, desarrollado por la Universidad Politécnica de Cataluña y el Centro Tecnológico Forestal de Cataluña, combina modelos físicos de propagación con algoritmos de aprendizaje por refuerzo que se adaptan en tiempo real a medida que reciben nuevos datos del incendio. El sistema puede simular múltiples escenarios en cuestión de segundos, permitiendo a los gestores de emergencias anticipar la evolución del fuego y optimizar la distribución de recursos.

El poder de los datos geoespaciales

Si la IA es el cerebro de estos nuevos sistemas, los datos geoespaciales son sus ojos. La capacidad de recopilar, procesar y analizar información georreferenciada a diferentes escalas está revolucionando la gestión de incendios forestales.

Imágenes satelitales y teledetección

Los satélites ofrecen una visión global y continua del territorio, proporcionando datos invaluables para la prevención y gestión de incendios:

• Índices de vegetación: Como el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), que permite evaluar el estado de la vegetación y detectar cambios en su vigor o estrés hídrico.
• Detección de puntos calientes: Satélites como MODIS o VIIRS pueden detectar focos de calor que podrían corresponder a incendios incipientes.
• Cartografía de áreas quemadas: Esencial para evaluar daños, planificar tareas de restauración y actualizar los modelos de riesgo.

El programa Copernicus de la Unión Europea, con satélites como la constelación Sentinel, proporciona imágenes de alta resolución que están siendo utilizadas por los servicios forestales españoles. Por ejemplo, el Sistema de Vigilancia Forestal de Andalucía analiza diariamente imágenes satelitales mediante algoritmos de IA para detectar cambios sospechosos en la cobertura vegetal que podrían indicar incendios en fase inicial.

LiDAR y modelos 3D del terreno

La tecnología LiDAR (Light Detection and Ranging) permite crear modelos tridimensionales detallados del terreno y la vegetación. Estos datos son cruciales para:

• Calcular con precisión la cantidad y distribución vertical de combustible forestal
• Identificar zonas con alta acumulación de biomasa que requieren tratamientos preventivos
• Planificar cortafuegos y otras infraestructuras preventivas
• Mejorar la precisión de los modelos de propagación al incorporar la estructura 3D del terreno y la vegetación

El Plan Nacional de Observación del Territorio ha generado una cobertura LiDAR de toda España que se actualiza periódicamente. Estos datos están siendo utilizados por proyectos como ForestWatch, una iniciativa de la Universidad de Vigo que combina datos LiDAR con IA para crear mapas dinámicos de riesgo de incendio con resolución de 10 metros.

Redes de sensores y datos en tiempo real

La capacidad de obtener datos en tiempo real es fundamental para la detección temprana y el seguimiento de incendios. En diferentes regiones españolas se están desplegando:

• Estaciones meteorológicas específicas para incendios: Que miden variables como la humedad del combustible vivo y muerto.
• Cámaras térmicas y ópticas: Ubicadas en puntos estratégicos para la detección automática de columnas de humo.
• Sensores IoT: Dispositivos pequeños y autónomos que pueden desplegarse en grandes áreas forestales para monitorizar variables ambientales.

La Diputación de Barcelona ha implementado un sistema de 95 cámaras de vigilancia forestal conectadas a un software de IA que analiza las imágenes en tiempo real para detectar humo. El sistema puede identificar un incendio en sus fases iniciales con una fiabilidad del 96%, reduciendo drásticamente el tiempo de respuesta.

Casos de éxito en España

Sistema FireWatch en Galicia

Galicia, una de las regiones más afectadas por incendios forestales en España, ha desarrollado FireWatch, un sistema integrado de predicción y gestión de incendios. Combinando modelos de IA con datos geoespaciales, el sistema:

• Genera mapas diarios de riesgo con resolución de 250 metros
• Asigna recursos preventivos (patrullas, vigilancia aérea) según el nivel de riesgo
• Detecta automáticamente incendios mediante análisis de imágenes satelitales y cámaras terrestres
• Simula la propagación y propone estrategias de extinción

Desde su implementación en 2022, FireWatch ha contribuido a reducir el tiempo medio de detección de incendios en un 35% y la superficie media quemada por incendio en un 28%.

Proyecto EFFIS+ en la Comunidad Valenciana

Tras los devastadores incendios de 2012, la Comunidad Valenciana puso en marcha EFFIS+ (European Forest Fire Information System Enhanced), un sistema que integra:

• Modelos predictivos basados en redes neuronales que analizan más de 30 variables
• Datos satelitales de múltiples fuentes (Sentinel, MODIS, VIIRS)
• Red de sensores terrestres que miden condiciones meteorológicas y estado de la vegetación
• Drones equipados con cámaras térmicas para vigilancia en zonas de alto riesgo

El sistema ha permitido intervenir de forma preventiva en áreas identificadas como críticas, realizando tratamientos silvícolas, quemas prescritas y otras acciones que han reducido significativamente el riesgo.

SIOSE-INNOVA en Andalucía

Andalucía ha desarrollado SIOSE-INNOVA, un sistema de información que combina el Sistema de Información sobre Ocupación del Suelo de España (SIOSE) con tecnologías de IA para gestión forestal y prevención de incendios. El sistema:

• Actualiza automáticamente los mapas de combustible mediante análisis de imágenes satelitales
• Identifica cambios en los patrones de uso del suelo que pueden aumentar el riesgo de incendio
• Detecta actividades humanas potencialmente peligrosas en zonas forestales
• Prioriza áreas para tratamientos preventivos según múltiples criterios de riesgo

Este enfoque ha permitido optimizar los recursos destinados a prevención, concentrándolos en las áreas donde pueden tener mayor impacto.

Desafíos y limitaciones

A pesar de los avances significativos, la aplicación de IA y datos geoespaciales para la gestión de incendios forestales enfrenta varios desafíos:

Calidad y disponibilidad de datos

Los modelos de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Aunque la disponibilidad de datos geoespaciales ha mejorado enormemente, aún existen limitaciones:

• Resolución temporal insuficiente en algunas fuentes satelitales
• Cobertura nubosa que limita la utilidad de imágenes ópticas
• Registros históricos de incendios con información incompleta o imprecisa
• Falta de datos actualizados sobre el estado de la vegetación en tiempo real

Complejidad de los incendios

Los incendios forestales son fenómenos extremadamente complejos influenciados por múltiples factores interrelacionados, algunos de los cuales son difíciles de predecir con precisión:

• Cambios repentinos en las condiciones meteorológicas
• Comportamiento no lineal del fuego (transición a incendios de copa, tormentas de fuego)
• Factor humano (tanto en la ignición como en las tareas de extinción)

Integración con sistemas de gestión existentes

Implementar nuevas tecnologías en los sistemas de emergencia existentes plantea desafíos organizativos y técnicos:

• Necesidad de formación para el personal
• Integración con protocolos y sistemas legacy
• Resistencia al cambio en organizaciones tradicionales

El futuro: tendencias emergentes

El campo de la gestión de incendios forestales mediante IA y geodatos continúa evolucionando rápidamente. Algunas de las tendencias más prometedoras incluyen:

Gemelos digitales de ecosistemas forestales

La creación de réplicas virtuales completas de áreas forestales, que incluyan no solo la topografía y vegetación, sino también las dinámicas ecológicas, hidrológicas y atmosféricas. Estos gemelos digitales permitirán simular con gran precisión diferentes escenarios y evaluar el impacto de distintas estrategias de gestión.

Edge computing y procesamiento distribuido

El despliegue de capacidades de procesamiento avanzado directamente en el campo (en drones, vehículos o estaciones remotas) permitirá el análisis de datos en tiempo real sin necesidad de conexión constante con centros de datos centralizados, acelerando la detección y respuesta a incendios.

Integración de modelos sociales

Los futuros sistemas incorporarán modelos que consideran factores sociales, económicos y comportamentales en la predicción del riesgo y la propagación de incendios. Esto es especialmente relevante en España, donde una gran proporción de los incendios tiene origen humano (accidental o intencionado).

Robótica avanzada para extinción

Vehículos terrestres y aéreos no tripulados equipados con IA que puedan operar de forma autónoma o semiautónoma en tareas de vigilancia, evaluación y extinción de incendios, reduciendo el riesgo para el personal y aumentando la eficacia de las operaciones.

Conclusiones

La combinación de inteligencia artificial y datos geoespaciales está transformando la forma en que España aborda uno de sus desafíos ambientales más graves: los incendios forestales. La transición desde un enfoque reactivo hacia uno predictivo y preventivo promete reducir significativamente tanto el número como el impacto de estos eventos devastadores.

Sin embargo, la tecnología por sí sola no es la solución completa. Para maximizar su efectividad, estos avances deben integrarse en un enfoque holístico que incluya:

• Políticas de gestión forestal sostenible que reduzcan la vulnerabilidad de los bosques
• Educación y concienciación ciudadana para prevenir igniciones accidentales
• Revitalización de zonas rurales y fomento de actividades económicas compatibles con la conservación forestal
• Adaptación de normativas y protocolos para incorporar estas nuevas capacidades tecnológicas

España, con su rica biodiversidad forestal y su avanzado ecosistema tecnológico, tiene la oportunidad de posicionarse como referente internacional en la aplicación de IA y geodatos para la protección de sus bosques. Los éxitos ya conseguidos demuestran que estamos en el camino correcto, pero queda mucho por hacer para aprovechar plenamente el potencial de estas tecnologías y hacer frente al creciente desafío de los incendios forestales en un contexto de cambio climático.

El futuro de nuestros bosques dependerá, en gran medida, de nuestra capacidad para combinar el conocimiento tradicional sobre el territorio con las más avanzadas herramientas tecnológicas, en un esfuerzo coordinado que involucre a administraciones públicas, comunidad científica, empresas tecnológicas y sociedad civil.