Investigadores de la Universidad de León (ULe) han liderado el desarrollo de CROWNFIRE-AI, una plataforma diseñada para predecir con antelación el riesgo de que se produzcan incendios de copa, considerados los más peligrosos
En un avance significativo para la gestión ambiental y la protección civil, un equipo de investigadores españoles ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir la propagación y el comportamiento de los incendios forestales más peligrosos con hasta 16 días de antelación. La nueva tecnología integra modelos avanzados de aprendizaje automático con observaciones satelitales en tiempo real; su actuación procura una mejora sustancial en la lucha global contra los desastres naturales.
La respuesta ante los incendios forestales se ha basado en la reacción inmediata y en la predicción meteorológica a muy corto plazo. Un enfoque que a menudo resulta insuficiente frente a la velocidad y virulencia de los grandes incendios de sexta generación.
Investigadores de la Universidad de León (ULe) han liderado el desarrollo de CROWNFIRE-AI. Una plataforma de inteligencia artificial diseñada para predecir con antelación el riesgo de que se produzcan «incendios de copa». Estos incendios son considerados los más peligrosos debido a su extrema intensidad, su rápida propagación (que puede ser entre dos y cuatro veces superior a la de los fuegos de superficie). Y la enorme dificultad que presentan para las labores de extinción.
La nueva herramienta logra desplazar el foco hacia la prevención proactiva y la planificación estratégica a mediano plazo. Este sistema digital permite predecir hasta con dos semanas de margen los fuegos forestales de alta intensidad. Es decir, aquellos que avanzan velozmente arrasando las puntas de los árboles.
Una IA anticipa los incendios forestales
El trabajo ha sido dirigido por José Manuel Fernández Guisuraga, investigador vinculado al Instituto para el Medio Ambiente y el Cambio Global (IMACG) de la Universidad de León, junto con especialistas de esa institución académica, de la Universidad de Valladolid y de la empresa tecnológica leonesa Vexiza SL. El estudio detalla el uso de la IA para anticipar los incendios forestales, y ha sido publicado en la revista científica Ecological Informatics.
Explican los autores que esta plataforma gratuita combina las imágenes satelitales, las previsiones meteorológicas y los inventarios de vegetación mediante unos algoritmos avanzados. Ofreciendo mapas de riesgo sencillos de interpretar para agilizar las tareas operativas de las brigadas de extinción de incendios, específicamente en las copas de árboles.
La frecuencia de este tipo de incendios está aumentando en distintas regiones del mundo debido a factores como el cambio climático, las olas de calor, las sequías prolongadas. Así como el abandono rural y la acumulación de combustible vegetal en los montes. Para desarrollar la herramienta, los investigadores analizaron información procedente de 33 grandes incendios ocurridos en España entre 2017 y 2024. Además, construyeron una base de datos con 18.874 puntos de referencia que permitieron entrenar el algoritmo de inteligencia artificial.
El núcleo de la innovación radica en la capacidad de procesar terabytes de datos orbitales diarios. Los satélites de observación de la Tierra —que monitorizan constantemente variables críticas como la humedad del suelo, el estrés hídrico de la vegetación, las temperaturas de la superficie y los patrones atmosféricos— alimentan una red neuronal profunda. Esta red es capaz de identificar patrones ocultos y microclimas de riesgo extremo semanas antes de que se produzca la primera chispa de fuego. Permitiendo a los servicios de emergencia prever qué zonas sufrirán los impactos más devastadores.
Los mejores datos en tiempo real
La plataforma CROWNFIRE-AI destaca por integrar múltiples fuentes de datos de alta precisión a través de la computación en la nube. El sistema procesa de forma automatizada información procedente de los satélites Sentinel-1 y Sentinel-2 de la Agencia Espacial Europea (ESA) y datos MODIS de la NASA. También cartografía topográfica detallada, inventarios forestales actualizados y previsiones meteorológicas del modelo global GFS (Global Forecast System).
Para lograr una capacidad predictiva tan precisa a medio plazo, el modelo arquitectónico de la plataforma fusiona dos tecnologías punteras de aprendizaje automático e inteligencia artificial:
- XGBoost. Un modelo de aprendizaje supervisado altamente eficaz para el tratamiento y análisis de datos estructurados complejos.
- ConvLSTM. Una red neuronal especializada en capturar simultáneamente la evolución temporal y la estructura espacial del territorio.
Esta integración permite al sistema procesar millones de registros históricos, incluyendo datos de incendios registrados entre los años 2007 y 2022. Con especial foco en aquellos que superaron las 15,6 hectáreas para identificar patrones complejos de comportamiento de la vegetación, el relieve, densidad humana y variables meteorológicas.
A diferencia de los índices tradicionales de peligro de incendio, que suelen actualizarse de forma general o a corto plazo, CROWNFIRE-AI genera mapas diarios de probabilidad de ignición a una escala detallada de 1 km2. Esta granularidad espacial proporciona muchos beneficios. Permite a los gestores forestales, administraciones públicas y servicios de protección civil identificar qué áreas concentran las condiciones más críticas para el desarrollo de un fuego extremo.
Gestión forestal más resiliente
El comportamiento de copa, que la herramienta predice con antelación, suele desencadenar velocidades de avance entre dos y cuatro veces superiores a las de los incendios convencionales de superficie. Multiplicando el riesgo para las poblaciones locales y los equipos de extinción. Con un margen de hasta 16 días, los organismos encargados de la seguridad pueden optimizar la planificación de recursos. Así como reforzar la vigilancia en zonas vulnerables y desplegar acciones preventivas antes de que se produzca la emergencia.
Castilla y León, una de las regiones con mayor superficie forestal de España y habitualmente expuesta a grandes episodios de incendios forestales, se sitúa en el epicentro de la innovación tecnológica de IA aplicada a la conservación ambiental. El sistema ha sido entrenado y validado con rigor científico en el contexto peninsular. Pero sus creadores señalan que la metodología subyacente cuenta con un gran potencial de escalabilidad y adaptación para ser implementada en otras regiones del planeta. Igualmente propensas a catástrofes similares, previa calibración local.
Con el despliegue operativo de CROWNFIRE-AI, la investigación universitaria demuestra cómo la ciencia de datos y la observación de la Tierra pueden unirse para dotar a la sociedad de un escudo tecnológico preventivo sin precedentes frente a los desafíos climáticos.
Gracias a esta ventana de tiempo, los organismos competentes pueden planificar y anticiparse implementando preventivas en el territorio. Como restringir el acceso a áreas críticas, reubicar recursos de vigilancia o reforzar preventivamente las brigadas de extinción en los puntos con mayor probabilidad de catástrofe.
Esta tecnología pionera de reciente consolidación académica. Su despliegue operativo masivo en todos los servicios de emergencia autonómicos y nacionales todavía se encuentra en una fase de adopción y transferencia directa al terreno
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