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COMBUS-IA CYL

CLASIFICACIÓN Y CUANTIFICACIÓN DE COMBUSTIBLES FORESTALES EN CASTILLA Y LEÓN


Agresta S. Coop.

Junta de Castilla y León

Clasificación dinámica y cuantificación de los combustibles forestales

¿Qué es y para qué sirve?

Es una plataforma basada en Inteligencia Artificial (IA), datos LiDAR e información satelital que genera cartografía dinámica de alta resolución de los combustibles forestales en Castilla y León. Sirve para clasificar modelos de combustibles de superficie, cuantificar cargas desglosadas de matorrales desarbolados (Erica australis) actualizadas en función de la edad y generar los parámetros del combustible de copas (CBH, CBD y CFL). Los resultados se ofrecen a través de una Infraestructura de Datos Espaciales (IDE) de código abierto (https://retechfor.agrestaweb.org/), lo que facilita su descarga para la utilización de las capas en planificación preventiva y extinción de incendios.

FICHA TÉCNICA
Entidad líder
Agresta S. Coop.
Administración
Junta de Castilla y León
Coordinadora
Beatriz de Torre Barrio (Coordinadora de Proyectos y socia de Agresta S. Coop)
Tecnologías
IA, Big data, IoT/Sensores, Satélites/drones, modelización
Público objetivo
Técnicos forestales, Administración, Emergencias, Empresas, Propietarios forestales, Ciudadanía
Marco de proyecto
RetechFOR · Next Generation EU
combus

El problema que resuelve


Resuelve la limitación de la rápida obsolescencia de los mapas de combustible tradicionales y estáticos. Ante ecosistemas en constante evolución territorial y las perturbaciones por incendio forestal favorecidas por el agravamiento del riesgo por el cambio climático. Por lo tanto, soluciona la necesidad de contar con cartografía continua y actualizada que refleje la estructura dinámica de la vegetación, siendo un factor clave para la predicción del comportamiento del fuego ante grandes incendios forestales extremos.

Inteligencia artificial y sensores remotos para una gestión dinámica, continua y actualizada de las cartografías de combustibles forestales en Castilla y León de utilidad para prevención y extinción de incendios.

¿Qué lo hace innovador?

Algoritmo de detección de cambios (EIKOS)

La actualización anual automatizada de las cartografías utilizando algoritmos de detección de cambios (EIKOS).

Modelos dinámicos


Modelos dinámicos de crecimiento del matorral para brezales, manteniendo el sistema vigente sin necesidad de continuos vuelos LiDAR.

Impacto esperado

A nivel ambiental, supone un salto cualitativo en la resiliencia del territorio y la planificación preventiva frente a los efectos del cambio climático e incendios forestales. A nivel socioeconómico, fortalece la seguridad y contribuye a la protección en la interfaz urbano-forestal, dotando a las administraciones y servicios de emergencia de herramientas tecnológicas avanzadas para anticipar el comportamiento del fuego y optimizar la toma de decisiones.