Los incendios forestales representan una de las amenazas más graves para los ecosistemas mediterráneos en España. Cada año, miles de hectáreas de bosque y matorral son destruidas por el fuego, con graves consecuencias ecológicas, económicas y, en ocasiones, humanas. En este contexto, el desarrollo de sistemas predictivos basados en machine learning y procesamiento de datos geoespaciales está emergiendo como una herramienta fundamental para la prevención y gestión de estos desastres naturales.
El desafío de los incendios forestales en España
España es uno de los países europeos más afectados por los incendios forestales. Según datos del Ministerio para la Transición Ecológica, en los últimos 10 años se han registrado una media de más de 10.000 incendios anuales, con años especialmente devastadores como 2025, que dejó más de 300.000 hectáreas calcinadas.
El cambio climático está agravando esta situación, con periodos de sequía más prolongados, olas de calor más intensas y eventos meteorológicos extremos más frecuentes. A esto se suma el abandono rural, que ha llevado a una mayor acumulación de biomasa en los bosques, aumentando el riesgo de incendios de gran intensidad.
En este escenario, la prevención y la detección temprana se convierten en factores clave para minimizar los daños. Y es aquí donde la inteligencia artificial, el machine learning y los datos geoespaciales están marcando la diferencia.
Sistemas predictivos: combinando IA y geodatos
Los sistemas predictivos de incendios forestales basados en machine learning integran múltiples fuentes de datos geoespaciales para crear modelos capaces de identificar áreas de alto riesgo y prever el comportamiento del fuego. Estos sistemas suelen trabajar con:
- Datos satelitales: Imágenes multiespectrales e hiperespectrales que permiten evaluar el estado de la vegetación, niveles de humedad del suelo y otros parámetros relevantes.
- Datos meteorológicos: Información sobre temperatura, precipitaciones, humedad relativa, velocidad y dirección del viento, etc.
- Modelos digitales del terreno: Datos topográficos que influyen en la propagación del fuego, como pendientes, orientación de las laderas o altitud.
- Datos históricos: Registros de incendios anteriores que ayudan a identificar patrones recurrentes.
- Información sobre infraestructuras: Ubicación de carreteras, líneas eléctricas, núcleos de población, etc.
Mediante técnicas de aprendizaje automático como redes neuronales, random forests o máquinas de vectores de soporte, estos sistemas pueden:
- Generar mapas dinámicos de riesgo de incendio
- Predecir el comportamiento y evolución de un incendio una vez declarado
- Optimizar la distribución de recursos de extinción
- Identificar áreas prioritarias para acciones preventivas
Proyectos innovadores en España
FireRS: Sistema inteligente de detección temprana
El proyecto FireRS, desarrollado por un consorcio de empresas e instituciones de investigación españolas, integra datos de múltiples sensores (satélites, cámaras térmicas, sensores de humedad) con algoritmos de machine learning para detectar conatos de incendio en su fase más temprana.
El sistema ha sido implementado experimentalmente en varias zonas de alto riesgo de Galicia y la Comunidad Valenciana, logrando detectar focos de incendio con un tiempo medio de respuesta de menos de 5 minutos desde su inicio, lo que representa una mejora significativa frente a los métodos tradicionales de vigilancia.
La clave del éxito de FireRS radica en su capacidad para filtrar falsos positivos mediante algoritmos de deep learning entrenados específicamente para distinguir entre incendios reales y otras fuentes de calor o humo.
SIOSE-INNOVA: Mapas predictivos de riesgo
Este proyecto, liderado por el Instituto Geográfico Nacional en colaboración con varias universidades, utiliza los datos del Sistema de Información sobre Ocupación del Suelo de España (SIOSE) combinados con información meteorológica, topográfica e histórica para generar mapas dinámicos de riesgo de incendio con resolución de 10x10 metros.
El sistema emplea algoritmos de random forest y redes neuronales convolucionales para procesar imágenes satelitales y predecir con hasta 7 días de antelación las zonas con mayor probabilidad de sufrir incendios. Los resultados preliminares muestran una precisión superior al 85% en la identificación de áreas de alto riesgo.
La plataforma está diseñada para ser accesible tanto a gestores forestales como a servicios de emergencia, facilitando la toma de decisiones sobre:
- Ubicación óptima de recursos de vigilancia
- Priorización de trabajos selvícolas preventivos
- Planificación de quemas prescritas
- Restricciones de acceso a zonas de alto riesgo
SADFIE: Simulación avanzada de propagación
El Sistema Avanzado de Dinámica y Forecasting de Incendios Extremos (SADFIE), desarrollado por el Centro de Ciencia y Tecnología Forestal de Cataluña, va un paso más allá de la predicción del riesgo para simular la propagación potencial de los incendios una vez iniciados.
Este sistema utiliza técnicas de aprendizaje profundo para integrar datos meteorológicos en tiempo real, modelos digitales del terreno de alta resolución y características de la vegetación, generando simulaciones precisas que predicen la evolución del frente de llamas en diferentes escenarios.
La principal innovación de SADFIE es su capacidad para recalibrar automáticamente sus predicciones a medida que recibe nuevos datos sobre el comportamiento real del incendio, mejorando su precisión conforme avanza el evento.
Este sistema ha demostrado su eficacia en varios incendios recientes en Cataluña, ayudando a los equipos de extinción a anticipar cambios en el comportamiento del fuego y optimizar el despliegue de recursos.
Retos y limitaciones actuales
A pesar de los avances significativos en este campo, los sistemas predictivos basados en IA para la prevención de incendios forestales aún enfrentan importantes desafíos:
- Calidad y disponibilidad de datos: Aunque cada vez hay más fuentes de datos geoespaciales, sigue habiendo limitaciones en términos de resolución temporal y espacial, especialmente en zonas remotas.
- Complejidad del fenómeno: Los incendios forestales son eventos extremadamente complejos influenciados por numerosas variables, algunas de las cuales son difíciles de medir o predecir con precisión.
- Factor humano: Un gran porcentaje de los incendios forestales en España tienen origen humano, ya sea por negligencia o intencionalidad, un factor difícil de integrar en los modelos predictivos.
- Integración operativa: La incorporación efectiva de estos sistemas en los protocolos operativos de prevención y extinción requiere no solo avances tecnológicos, sino también cambios organizativos y formativos.
El futuro: hacia sistemas más precisos e integrados
El futuro de los sistemas predictivos de incendios forestales en España apunta hacia una mayor integración, precisión y accesibilidad:
- Redes de sensores IoT: La proliferación de sensores de bajo coste permitirá monitorizar parámetros relevantes (humedad, temperatura, estado de la vegetación) en tiempo real y con alta densidad espacial.
- Drones y vehículos autónomos: Estas plataformas, equipadas con cámaras multiespectrales y térmicas, complementarán los datos satelitales con información de mayor resolución y frecuencia.
- Computación en la nube y edge computing: Permitirán procesar grandes volúmenes de datos geoespaciales y ejecutar modelos complejos de IA incluso en dispositivos de campo.
- Sistemas colaborativos: Plataformas que integren información oficial con observaciones ciudadanas verificadas mediante IA, ampliando la capacidad de vigilancia.
- Gemelos digitales: Representaciones virtuales detalladas de los ecosistemas forestales que permitan simular con precisión múltiples escenarios de prevención y extinción.
Conclusión
La combinación de machine learning y datos geoespaciales está transformando radicalmente la forma en que España afronta el desafío de los incendios forestales. Los sistemas predictivos basados en IA no solo permiten anticipar el riesgo con mayor precisión, sino también optimizar los recursos disponibles para la prevención y extinción.
Si bien existen todavía importantes retos técnicos y operativos, los proyectos pioneros desarrollados en nuestro país demuestran el enorme potencial de estas tecnologías para proteger nuestros bosques y minimizar el impacto de los incendios forestales en un contexto de cambio climático.
El éxito final de estas iniciativas dependerá no solo de los avances tecnológicos, sino también de la colaboración efectiva entre instituciones científicas, administraciones públicas, empresas tecnológicas y la sociedad civil. Solo mediante un enfoque integrado y multidisciplinar podremos aprovechar plenamente el potencial del machine learning y los geodatos en la lucha contra uno de los mayores desafíos ambientales de nuestro tiempo.