Los incendios forestales representan una problemática ambiental grave debido a sus efectos sobre los ecosistemas; en algunas regiones del país estos fenómenos se presentan de manera recurrente, por lo que la identificación de las áreas con mayor susceptibilidad al fuego constituye un desafío para las labores de monitoreo, prevención y atención.
Bajo esa premisa, Miguel Ángel Guillén Ramos, estudiante de la Maestría en Ciencias en Ingeniería Mecatrónica del Instituto Tecnológico de Tuxtla Gutiérrez, desarrolló la tesis titulada “Identificación y clasificación de zonas de riesgo de incendios forestales mediante imágenes aéreas, parámetros meteorológicos e inteligencia artificial”.
Comentó que la investigación plantea el desarrollo de un sistema tecnológico capaz de identificar y clasificar espacialmente zonas de riesgo de incendios forestales mediante la integración de imágenes de alta resolución, información meteorológica, modelos de aprendizaje profundo y lógica difusa.
Procesamiento
Explicó que a través de redes neuronales, el sistema analiza las características del territorio y clasifica las áreas en cinco niveles de riesgo: bajo, moderado, alto, muy alto y extremo.
Como parte del proceso de investigación, evaluaron diferentes arquitecturas de redes neuronales con el propósito de seleccionar aquella que presentara el mejor desempeño.
Posteriormente, el modelo seleccionado se integró con un sistema de lógica difusa, capaz de incorporar variables meteorológicas como temperatura, humedad relativa y velocidad del viento. Esta combinación permite ajustar la estimación del riesgo de acuerdo con las condiciones ambientales presentes en una determinada zona.
El proyecto, denominado Geofire, genera mapas de riesgo que integran información sobre las características observadas en el territorio con las condiciones meteorológicas que pueden modificar su susceptibilidad a la ocurrencia y propagación de incendios forestales.
Reconocimiento internacional
Guillén Ramos platicó que este trabajo ha trascendido el ámbito académico y ha generado productos científicos, tecnológicos y de propiedad intelectual. Entre ellos destaca el artículo “Identification of Wildfire Risk Areas Through Semantic Segmentation”, presentado en el Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial (Comia 2025) y seleccionado para su indexación en la colección Communications in Computer and Information Science de Springer Nature.
Asimismo, obtuvo el primer lugar en la etapa regional de Innovatecnm 2025, consolidándose como una propuesta de innovación tecnológica orientada a la prevención y gestión de riesgos ambientales.
En materia de propiedad intelectual, el proyecto cuenta con el Registro Público del Derecho de Autor para el programa de computación denominado “Algoritmo de detección de zonas de riesgo de incendios forestales”, con número de registro 03-2025-072308014500-01.
La investigación también alcanzó difusión internacional mediante el artículo “A Neuro-Fuzzy Approach for Forest Fire Risk Identification Using Aerial Imagery and Meteorological Data”, publicado en la revista internacional AI*, indexada en Journal Citation Reports (JCR), con un factor de impacto reportado de 6.5.
Beca estatal
Además, el trabajo fue reconocido con la Beca Tesis Posgrado 2026, otorgada por la Agencia Digital Tecnológica del Estado de Chiapas, lo que representa un respaldo al desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial para atender problemáticas ambientales.
