GEATFIRE-IA

Un ecosistema digital para todo el ciclo del incendio

Cuatro soluciones tecnológicas. Una visión integrada.

Del riesgo previo al incendio a la evaluación de sus impactos y el seguimiento de la recuperación. GEATFIRE-IA reúne cuatro herramientas desarrolladas en el ámbito de la investigación aplicada para transformar datos satelitales, modelos físicos, inteligencia artificial y observaciones de campo en información útil para la gestión de los incendios forestales.

Un ecosistema que comparte una misma filosofía de transferencia: rigor científico, automatización, procesamiento en la nube y herramientas accesibles, diseñadas para responder a las necesidades de sus usuarios.




01 · ANTES DEL INCENDIO

CROWNFIRE-AI

Anticipar el riesgo de fuego de copas.

Combina inteligencia artificial, información satelital y meteorología para identificar condiciones favorables a la propagación del fuego por las copas, evaluar el riesgo actual y explorar escenarios futuros.

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Methodology for burned areas delimitation and fire severity assessment using Sentinel-2 data. A case study of forest fires occurred in Spain between 2018 and 2023 - Recent Advances

02 · TRAS EL INCENDIO

FIREMAP

Cartografiar el impacto y seguir la regeneración.

Integra aprendizaje automático, modelos físicos y Google Earth Engine para delimitar áreas quemadas, estimar la severidad del incendio y analizar la recuperación de la vegetación, facilitando la planificación de actuaciones de restauración y seguimiento.

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Frate L, Fabrizio M, Ciaschetti G, Spera M (2018). Analisi spaziale dell’incendio del Morrone nel Parco Nazionale della Majella mediante l’utilizzo di immagini satellitari. Forest@ 15: 59-64.

03 · EVALUACIÓN AVANZADA

PHYRESEV-IA

Evaluar la severidad con mayor fundamento físico.

Combina inteligencia artificial y modelos de transferencia radiativa para perfeccionar la estimación de la severidad del fuego, buscando una mayor precisión y capacidad de aplicación en distintos territorios y condiciones ambientales.

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Meet the Scientists of Black Mammalogists Week! | WILDLABS

04 · DIAGNÓSTICO EN CAMPO

SEVESCAN

Convertir fotografías de campo en información científica.

Integra datos de referencia validados sobre el terreno, modelos de aprendizaje profundo y técnicas de recuperación por similitud para apoyar una clasificación consistente de la severidad del incendio a partir de fotografías digitales de campo.

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