Aplicaciones de inteligencia artificial para la prevención y gestión de incendios forestales en España. Cómo la combinación de imágenes satelitales, sensores térmicos y algoritmos predictivos está ayudando a proteger nuestros bosques.
El desafío de los incendios forestales en España
España se enfrenta a uno de los mayores riesgos de incendios forestales de Europa, con una media de 12.000 incendios al año que afectan a aproximadamente 100.000 hectáreas de superficie forestal. El cambio climático, con temperaturas más altas y períodos de sequía más prolongados e intensos, está agravando esta situación.
Según datos del Ministerio para la Transición Ecológica, el coste económico directo de estos incendios supera los 1.000 millones de euros anuales, sin contar las pérdidas en biodiversidad, servicios ecosistémicos y, en los casos más graves, vidas humanas.
Ante este escenario, la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial combinadas con datos geoespaciales está emergiendo como una herramienta fundamental para mejorar tanto la prevención como la gestión de incendios forestales.
Monitorización en tiempo real mediante satélites y drones
La detección temprana es crucial en la lucha contra incendios forestales. Las nuevas tecnologías de observación terrestre combinadas con IA están revolucionando este aspecto:
- Análisis de imágenes satelitales: Satélites como los de la constelación Sentinel del programa Copernicus de la UE proporcionan imágenes de alta resolución que son procesadas mediante algoritmos de deep learning para detectar anomalías térmicas y columnas de humo.
- Drones con cámaras térmicas: Flotas de drones equipados con cámaras termográficas y de espectro visible patrullan zonas de alto riesgo. Los algoritmos de visión artificial analizan estas imágenes en tiempo real para identificar focos de calor anómalos antes de que se conviertan en incendios declarados.
- Sistemas de alerta temprana: La combinación de estas tecnologías permite crear sistemas que pueden detectar un incendio minutos después de su inicio, cuando aún es fácilmente controlable.
En Galicia, una de las regiones más afectadas históricamente por incendios forestales, el proyecto "ForestWatch AI" ha implementado una red de monitorización que combina datos satelitales, drones y torres de vigilancia con sensores térmicos. Este sistema ha permitido reducir en un 40% el tiempo de respuesta ante incendios incipientes durante su fase piloto en 2023.
Modelado predictivo del riesgo de incendios
Más allá de la detección, la IA está permitiendo desarrollar modelos predictivos cada vez más precisos para anticipar el riesgo de incendios:
- Integración de múltiples fuentes de datos: Los modelos actuales combinan información meteorológica, topográfica, tipo y estado de la vegetación, presencia humana y datos históricos de incendios.
- Análisis temporal: Algoritmos de series temporales que analizan la evolución de la vegetación y su contenido de humedad a lo largo de las estaciones.
- Mapas dinámicos de riesgo: Generación de mapas de riesgo actualizados diariamente con resolución espacial de hasta 250 metros, permitiendo una gestión preventiva mucho más precisa.
La Comunidad Valenciana ha implementado el sistema "FireRisk AI", desarrollado por investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia en colaboración con el Centro de Coordinación de Emergencias. Este sistema analiza diariamente más de 50 variables diferentes para generar mapas de riesgo que guían la distribución de recursos de vigilancia y prevención. Durante el verano de 2023, este sistema predijo correctamente el 85% de las zonas donde se iniciaron incendios, permitiendo una respuesta más rápida y eficaz.
Simulación y gestión de incendios activos
Una vez declarado un incendio, los sistemas basados en IA pueden ayudar a optimizar la respuesta:
- Modelos de propagación en tiempo real: Algoritmos que predicen la evolución del incendio basándose en condiciones actuales de viento, topografía, tipo de vegetación y humedad.
- Optimización de recursos: Sistemas de apoyo a la decisión que sugieren la distribución óptima de medios terrestres y aéreos para contener el fuego.
- Análisis de escenarios: Simulaciones que evalúan diferentes estrategias de contención para identificar la más efectiva en cada situación.
El Centro de Coordinación Operativa (CECOP) de Castilla-La Mancha utiliza desde 2022 el sistema "FireTactic", que integra datos en tiempo real del frente de fuego (obtenidos mediante drones y helicópteros equipados con cámaras térmicas) con modelos predictivos para simular la evolución del incendio en las próximas horas. Este sistema ha demostrado una precisión superior al 75% en la predicción del perímetro de incendios a 6 horas vista, proporcionando información crucial para los equipos de extinción.
Gestión forestal preventiva
La prevención efectiva requiere una gestión forestal adecuada, y también aquí la IA y los geodatos están jugando un papel transformador:
- Identificación de zonas prioritarias para tratamientos silvícolas: Algoritmos que analizan la continuidad del combustible vegetal, accesibilidad, proximidad a núcleos habitados y otros factores para priorizar actuaciones preventivas.
- Diseño optimizado de cortafuegos y áreas cortafuegos: Sistemas que sugieren la ubicación óptima de estas infraestructuras para maximizar su eficacia con el mínimo impacto ambiental y económico.
- Gestión adaptativa de la vegetación: Recomendaciones específicas sobre el tipo y la intensidad de los tratamientos necesarios en cada zona del territorio.
En Andalucía, el Plan INFOCA ha incorporado la herramienta "ForestMap AI", que utiliza imágenes satelitales multiespectrales e información LiDAR procesadas mediante algoritmos de machine learning para clasificar automáticamente la vegetación según su tipo, densidad y carga de combustible. Esta información permite planificar de forma mucho más precisa las actuaciones preventivas, optimizando la asignación de recursos que siempre son limitados.
Pastoreo dirigido mediante IA
Una aproximación innovadora que combina tradición y tecnología es el pastoreo dirigido asistido por IA:
- Identificación de zonas estratégicas: Algoritmos que determinan dónde el pastoreo puede tener mayor impacto en la reducción de combustible vegetal.
- Seguimiento del ganado: Collares GPS conectados a plataformas IA que monitorizan los patrones de movimiento y alimentación.
- Planificación dinámica: Sistemas que sugieren rutas y tiempos de pastoreo óptimos en función del estado de la vegetación y las necesidades de gestión forestal.
En la Sierra de Gredos, el proyecto "GreenShepherd" está utilizando un rebaño de 500 cabras equipadas con collares GPS para mantener controlada la vegetación en áreas cortafuegos naturales. Un sistema de IA analiza imágenes satelitales para determinar qué zonas necesitan mayor presión de pastoreo, y los pastores reciben estas recomendaciones a través de una aplicación móvil, que también les muestra la ubicación exacta de su ganado.
Análisis post-incendio y regeneración
Tras un incendio, las tecnologías basadas en IA también contribuyen a la evaluación de daños y la planificación de la recuperación:
- Evaluación automática de la severidad: Algoritmos que analizan imágenes satelitales pre y post-incendio para clasificar el nivel de daño en diferentes zonas.
- Identificación de áreas con riesgo de erosión: Modelos que combinan la severidad del fuego con pendiente, tipo de suelo y precipitaciones previstas para identificar zonas donde son prioritarias las actuaciones de emergencia.
- Monitorización de la regeneración: Seguimiento mediante imágenes satelitales del proceso de regeneración natural, permitiendo intervenir si es necesario.
- Planificación de reforestaciones: Sistemas de recomendación que sugieren las especies y técnicas más adecuadas para cada zona afectada.
Tras el gran incendio de Sierra Bermeja (Málaga) en 2021, que afectó a más de 10.000 hectáreas, la Junta de Andalucía utilizó el sistema "ReForestAI" para evaluar la severidad del incendio y planificar las actuaciones post-incendio. Este sistema clasificó automáticamente el territorio en cinco niveles de severidad, identificó las zonas con mayor riesgo erosivo, y generó recomendaciones específicas para cada área, desde la no intervención en zonas con buena capacidad de regeneración natural hasta reforestaciones intensivas en las más severamente afectadas.
Desafíos y consideraciones
A pesar de su enorme potencial, la aplicación de IA y geodatos en la gestión forestal y la lucha contra incendios aún enfrenta importantes desafíos:
- Calidad y disponibilidad de datos: Los modelos de IA son tan buenos como los datos con los que han sido entrenados. Es necesario continuar mejorando las redes de sensores y la calidad de los inventarios forestales.
- Integración con conocimiento local: Los sistemas basados en IA deben complementar, no reemplazar, el conocimiento y la experiencia de gestores forestales, bomberos y comunidades locales.
- Brecha de implementación: Existe una distancia significativa entre los desarrollos de investigación y su aplicación práctica en el terreno, que requiere protocolos de validación rigurosos y formación específica.
- Sostenibilidad de los sistemas: Muchos proyectos piloto no logran mantenerse a largo plazo por falta de financiación continuada o capacidad técnica para su mantenimiento.
El futuro: hacia un sistema integrado de gestión forestal inteligente
El futuro de la gestión forestal y la prevención de incendios en España apunta hacia sistemas cada vez más integrados y proactivos:
- Interoperabilidad: Plataformas que integren datos de múltiples fuentes (satélites, drones, sensores IoT, maquinaria forestal, etc.) en un sistema unificado.
- Automatización: Mayor autonomía en la recogida y análisis de datos, con sistemas que generen alertas y recomendaciones sin necesidad de intervención humana constante.
- Adaptación al cambio climático: Modelos que incorporen escenarios climáticos futuros para anticipar cambios en los patrones de riesgo y adaptar las estrategias de gestión.
- Participación ciudadana: Aplicaciones que faciliten la contribución de los ciudadanos tanto en la vigilancia como en la toma de decisiones sobre la gestión de los espacios forestales.
El proyecto "SmartForest España", que comenzará en 2025 con financiación del PERTE de digitalización del ciclo del agua, pretende crear un sistema nacional integrado que conecte todas las iniciativas regionales existentes, proporcionando una plataforma común para la gestión inteligente de los espacios forestales españoles.
Conclusiones
La combinación de inteligencia artificial y datos geoespaciales está transformando la forma en que entendemos y gestionamos los incendios forestales en España. Estas tecnologías permiten pasar de un enfoque principalmente reactivo a uno más preventivo y adaptativo, mejorando significativamente nuestra capacidad para proteger los bosques y los servicios ecosistémicos que proporcionan.
El reto ahora es consolidar y escalar las experiencias exitosas, asegurar la sostenibilidad de estos sistemas, y continuar innovando para adaptarnos a un contexto de cambio climático que hace cada vez más compleja la gestión de los espacios forestales. La tecnología, por muy avanzada que sea, sólo es una herramienta: su efectividad dependerá de cómo se integre en estrategias integrales que consideren también factores sociales, económicos y ambientales.
