{"id":903,"date":"2026-06-23T06:39:17","date_gmt":"2026-06-23T06:39:17","guid":{"rendered":"https:\/\/catedraeniaupvds.webs.upv.es\/?p=903"},"modified":"2026-06-23T13:06:33","modified_gmt":"2026-06-23T13:06:33","slug":"una-metodologia-basada-en-ia-analiza-la-estructura-tridimensional-de-los-bosques-mediterraneos-para-ayudar-en-la-prevencion-y-gestion-de-incendios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/catedraeniaupvds.webs.upv.es\/index.php\/2026\/06\/23\/una-metodologia-basada-en-ia-analiza-la-estructura-tridimensional-de-los-bosques-mediterraneos-para-ayudar-en-la-prevencion-y-gestion-de-incendios\/","title":{"rendered":"Una metodolog\u00eda basada en IA analiza la estructura tridimensional de los bosques mediterr\u00e1neos para ayudar en la prevenci\u00f3n y gesti\u00f3n de incendios"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><u>Val\u00e8ncia, 23 de junio de 2026.<\/u><\/strong> Una nueva metodolog\u00eda basada en inteligencia artificial permite clasificar autom\u00e1ticamente nubes de puntos LiDAR (Light Detection and Ranging) -coordenadas tridimensionales- de parcelas forestales obtenidas mediante esc\u00e1ner l\u00e1ser terrestre (TLS) y un dispositivo m\u00f3vil de bajo coste (MLS-iPad), e identificar los elementos de la vegetaci\u00f3n seg\u00fan su especie o estrato.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El sistema emplea un modelo de deep learning especializado en el procesamiento directo de datos tridimensionales y ha demostrado ser viable para caracterizar la estructura tridimensional de la vegetaci\u00f3n en parcelas forestales. De este modo, &nbsp;constituye una herramienta relevante para disponer de datos precisos de forma eficiente y evaluar la distribuci\u00f3n y continuidad de la vegetaci\u00f3n. Estos son aspectos claves, por ejemplo, para el desarrollo de an\u00e1lisis relacionados con el comportamiento del fuego, la prevenci\u00f3n y la gesti\u00f3n de incendios.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El autor de esta metodolog\u00eda es el alumno de la UPV, Juan Ram\u00f3n Valencia, quien fue premiado recientemente con uno de los acc\u00e9sits de los mejores TFG y TFM de la C\u00e1tedra ENIA-UPV, que cuenta con Nunsys Group como empresa promotora.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El estudio se llev\u00f3 a cabo en el Parque Natural de La Serra d\u00b4Espad\u00e0 (Castell\u00f3n, Comunitat Valenciana). Una zona de gran biodiversidad, pero tambi\u00e9n altamente vulnerable a incendios forestales debido a su clima mediterr\u00e1neo, su relieve abrupto y la alta complejidad estructural del bosque.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Numerosos escenarios forestales<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La metodolog\u00eda se bas\u00f3 en la creaci\u00f3n de un cat\u00e1logo de individuos vegetales escaneados en campo, a partir del cual se generaron, de forma aleatoria, numerosos escenarios forestales semirreales. Esto permiti\u00f3 multiplicar y diversificar los datos disponibles. Con estos escenarios se entrenaron los modelos de deep learning, que posteriormente fueron evaluados en escenarios semirreales y en parcelas reales para comprobar su capacidad de generalizaci\u00f3n fuera del entorno de entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A trav\u00e9s de esta metodolog\u00eda, \u201c<em>los resultados mostraron que la clasificaci\u00f3n por estratos de vegetaci\u00f3n -suelo, arbustos, arbustos altos y \u00e1rboles- alcanza las mejores m\u00e9tricas de validaci\u00f3n frente a la clasificaci\u00f3n por especies. En escenarios semirreales se obtuvieron valores de IoU (Intersecci\u00f3n sobre Uni\u00f3n) superiores al 90%. Mientras que en parcelas reales, el \u00edndice se situ\u00f3 entre el 80% y el 91% para la vegetaci\u00f3n arb\u00f3rea. Y entre el 35% y el 65% para la vegetaci\u00f3n arbustiva y arbustiva-arb\u00f3rea<\/em>\u201d, explica el alumno de la UPV, Juan Ram\u00f3n Valencia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aunque la ca\u00edda del IoU en parcelas reales evidencia la necesidad de incorporar m\u00e1s datos reales y ampliar la diversidad de escenarios utilizados para el entrenamiento, los resultados confirman la viabilidad de este enfoque para desarrollar modelos m\u00e1s robustos, capaces de analizar extensas superficies forestales con mayor eficiencia en tiempo y recursos. Adem\u00e1s, el trabajo demuestra el potencial de dispositivos MLS de bajo coste, como el iPad, para el diagn\u00f3stico r\u00e1pido y el seguimiento estructural de los bosques, lo que permitir\u00eda reducir costos operativos de adquisici\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Informaci\u00f3n precisa<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se trata de una forma en la que la inteligencia artificial puede facilitar una monitorizaci\u00f3n m\u00e1s eficiente del estado de los bosques, mejorar la planificaci\u00f3n de actuaciones preventivas y favorecer una gesti\u00f3n forestal m\u00e1s adaptada a los desaf\u00edos del cambio clim\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"367\" src=\"https:\/\/catedraeniaupvds.webs.upv.es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/clasificacion_a_nivel_especies_y_estratos-1024x367.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-905\" srcset=\"https:\/\/catedraeniaupvds.webs.upv.es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/clasificacion_a_nivel_especies_y_estratos-1024x367.jpg 1024w, https:\/\/catedraeniaupvds.webs.upv.es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/clasificacion_a_nivel_especies_y_estratos-300x108.jpg 300w, https:\/\/catedraeniaupvds.webs.upv.es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/clasificacion_a_nivel_especies_y_estratos-768x275.jpg 768w, https:\/\/catedraeniaupvds.webs.upv.es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/clasificacion_a_nivel_especies_y_estratos.jpg 1091w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tal y como explica el director de la C\u00e1tedra ENIA-UPV, Vicent Botti, \u201c<em>esta nueva metodolog\u00eda es un ejemplo del papel que la inteligencia artificial puede desempe\u00f1ar en el desarrollo sostenible para ayudar a la protecci\u00f3n de la biodiversidad y a la sostenibilidad del planeta, acercarnos a los Objetivos de Desarrollo Sostenible pero tambi\u00e9n de la necesidad de que todas los profesionales t\u00e9cnicos tengan una formaci\u00f3n m\u00ednima para vincularla de forma transversal con sus desarrollos<\/em>\u201d. &nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Sobre C\u00e1tedra ENIA-UPV &nbsp;&nbsp;&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La C\u00e1tedra ENIA-UPV nace con el objetivo de formar a los egresados de las titulaciones de la UPV en inteligencia artificial para resolver problemas de desarrollo sostenible, ya que la IA se est\u00e1 convirtiendo en una tecnolog\u00eda transversal requerida en la formaci\u00f3n de diversas titulaciones. En esta labor cuenta con el respaldo de la firma tecnol\u00f3gica Nunsys Group como empresa promotora y concienciada con el reto de hacer llegar a cualquier compa\u00f1\u00eda, independientemente de su tama\u00f1o, todas las tecnolog\u00edas disponibles en la actualidad.&nbsp;&nbsp; &nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Otro de los objetivos de esta c\u00e1tedra es fomentar la cooperaci\u00f3n entre los mejores equipos de investigaci\u00f3n de la UPV y crear un sello de calidad dentro del sistema universitario mundial. Esta c\u00e1tedra pretende ser un revulsivo para el modelo productivo de la Comunitat Valenciana y ayudar al sector empresarial para que incorpore en sus procesos la IA, y evitar as\u00ed la brecha digital.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El estudio emplea modelos de deep learning para clasificar autom\u00e1ticamente nubes de puntos LiDAR, lo que permite obtener informaci\u00f3n detallada para evaluar la distribuci\u00f3n y la continuidad de los combustibles 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