Prevención de incendios forestales con sensores Decentlab y tecnología LoRaWAN

Los incendios forestales representan uno de los principales riesgos ambientales para muchas regiones europeas. Los periodos prolongados de sequía, el aumento de las temperaturas, la baja humedad, el viento y la acumulación de vegetación seca pueden crear condiciones especialmente favorables para que un incendio se inicie y se propague con rapidez.

Ante esta situación, las administraciones forestales necesitan disponer de información local, precisa y actualizada. Las previsiones meteorológicas generales son útiles, pero no siempre permiten conocer el estado real de cada bosque, valle o zona agrícola.

Para responder a esta necesidad, el Departamento Forestal de Salzburgo, en Austria, ha implantado un sistema de prevención de incendios basado en sensores ambientales Decentlab, comunicaciones LoRaWAN y una plataforma centralizada de recopilación y análisis de datos.

El proyecto permite monitorizar de forma continua las condiciones meteorológicas y el estado del suelo en distintas zonas forestales. Su objetivo principal es identificar con antelación aquellas situaciones en las que aumenta el riesgo de incendio.

No se trata, por tanto, de un sistema diseñado únicamente para detectar un incendio cuando ya se ha producido. Su función principal es preventiva: observar la evolución del entorno, calcular el peligro existente y ayudar a las autoridades a tomar decisiones antes de que la situación alcance niveles críticos.

Un proyecto para mejorar la gestión del riesgo forestal

Antes de la implantación del sistema, la evaluación del peligro de incendio dependía en gran medida de las consultas entre los responsables forestales y el servicio meteorológico austríaco.

Este procedimiento permitía obtener una visión general de la situación, pero presentaba algunas limitaciones. Las condiciones ambientales pueden variar significativamente entre zonas próximas debido a la altitud, la orientación, el tipo de suelo, la exposición solar, la vegetación o la presencia de precipitaciones locales.

Una región podía presentar un riesgo elevado de incendio mientras otra situada a pocos kilómetros mantenía todavía niveles adecuados de humedad.

Además, la disponibilidad limitada de técnicos dificultaba realizar inspecciones frecuentes sobre el terreno. Revisar manualmente grandes superficies forestales requiere tiempo, desplazamientos y personal especializado.

Esta falta de información local podía provocar que determinadas restricciones se aplicaran sobre territorios demasiado amplios. Por ejemplo, una prohibición relacionada con el uso del fuego podía afectar a agricultores o ciudadanos de zonas donde las condiciones no eran especialmente peligrosas.

El nuevo sistema permite sustituir parte de estas observaciones manuales por una red de dispositivos que mide las condiciones ambientales de forma automática.

La información obtenida ayuda a establecer restricciones más ajustadas a la realidad de cada territorio y a explicar mejor las decisiones adoptadas por la administración.

Una red de monitorización sobre 350 kilómetros cuadrados

La solución desplegada en Salzburgo cubre aproximadamente 350 kilómetros cuadrados.

Para obtener datos representativos del territorio se instalaron quince dispositivos Decentlab y seis gateways LoRaWAN. Estos gateways reciben la información enviada por los sensores y la transmiten hacia la infraestructura digital encargada de procesarla.

La red incluye:

• Siete estaciones meteorológicas.
• Siete sensores de humedad del suelo.
• Un sensor de perfil capaz de medir la humedad y la temperatura a diferentes profundidades.

Los equipos se instalaron en ubicaciones estratégicas para recoger información de distintas áreas forestales.

Gracias a esta distribución, los responsables del proyecto pueden comparar datos entre diferentes zonas y detectar cambios locales que no aparecerían en una previsión meteorológica convencional.

El sistema mide tanto las condiciones atmosféricas como el estado hídrico del terreno. Esta combinación resulta especialmente importante porque el riesgo de incendio no depende únicamente de la temperatura o del viento.

Un bosque puede experimentar una jornada relativamente moderada y, sin embargo, acumular semanas de sequedad en el suelo y la vegetación. Del mismo modo, una precipitación puntual puede humedecer la superficie sin recuperar realmente las reservas de agua de las capas más profundas.

Por esta razón, el proyecto combina estaciones meteorológicas con sensores instalados directamente en el terreno.

Datos ambientales para anticipar el peligro de incendio

Las estaciones meteorológicas registran variables relacionadas con la temperatura, la humedad, las precipitaciones, la radiación solar y el viento.

Estos parámetros ayudan a conocer la velocidad con la que se seca la vegetación y las condiciones que podrían favorecer la propagación de un incendio.

La humedad relativa y la temperatura permiten estimar el nivel de sequedad del aire. La radiación solar ayuda a evaluar el calentamiento del entorno, mientras que las precipitaciones muestran si una zona ha recibido agua suficiente.

El viento es otro factor fundamental. Una velocidad elevada puede facilitar que un pequeño foco se extienda rápidamente y dificulte las tareas de control.

Sin embargo, los datos atmosféricos no ofrecen por sí solos una visión completa. Por eso, el sistema también analiza el contenido de agua y la temperatura del suelo.

La humedad del terreno permite conocer si la zona está experimentando una sequía superficial o una pérdida de agua más profunda. Esta información es especialmente útil para detectar periodos prolongados de estrés hídrico.

Al combinar todos estos datos, los responsables forestales pueden observar cómo evoluciona el riesgo a lo largo del tiempo y no limitarse a analizar una situación puntual.

Los sensores Decentlab utilizados en el proyecto

El sistema de prevención de incendios forestales emplea tres modelos de sensores Decentlab: DL-ATM41G2, DL-TRS12 y DL-SMTP.

Cada dispositivo recoge un tipo de información diferente. En conjunto, permiten conocer las condiciones atmosféricas, el estado de la superficie del suelo y la evolución de la humedad en capas más profundas.

Decentlab DL-ATM41G2

El DL-ATM41G2 funciona como estación meteorológica y mide diferentes parámetros ambientales, entre ellos la temperatura, la humedad relativa, las precipitaciones, la radiación solar, la presión atmosférica y el viento.

Su función dentro del proyecto es proporcionar una visión detallada de las condiciones meteorológicas de cada área monitorizada.

Decentlab DL-TRS12

El DL-TRS12 mide la humedad, la temperatura y la conductividad eléctrica del suelo.

Estos datos permiten conocer el estado hídrico del terreno y observar cómo responde cada zona a la falta de lluvia, al calor o a los cambios estacionales.

Decentlab DL-SMTP

El DL-SMTP analiza la humedad y la temperatura a diferentes profundidades del suelo.

En el proyecto de Salzburgo se utiliza una sonda de 60 centímetros con varios puntos de medición. Esto permite comprobar si el agua permanece únicamente en la superficie o si ha penetrado hasta las capas inferiores.

La combinación de estos tres dispositivos ofrece una visión conjunta de la atmósfera, la superficie y las zonas más profundas del terreno.

LoRaWAN para conectar sensores en zonas forestales

Los sensores Decentlab transmiten la información mediante tecnología LoRaWAN.

LoRaWAN es especialmente adecuada para proyectos ambientales porque permite enviar pequeñas cantidades de datos a largas distancias con un consumo energético reducido.

Esta característica facilita la instalación de dispositivos en bosques, terrenos agrícolas y zonas montañosas donde puede resultar difícil disponer de una conexión eléctrica o de una red de comunicaciones convencional.

Los sensores funcionan mediante baterías y envían periódicamente sus mediciones hacia los gateways LoRaWAN.

Desde los gateways, la información se transmite a la infraestructura de LORIOT, responsable de gestionar la red y dirigir los datos hacia la aplicación utilizada por el Departamento Forestal de Salzburgo.

De este modo, los técnicos pueden consultar la información sin desplazarse continuamente hasta cada punto de medición.

Cálculo automático del riesgo de incendio

Los datos recogidos por los sensores se utilizan para calcular el Fire Weather Index, conocido como FWI.

Este índice permite estimar el peligro de incendio a partir de diferentes variables meteorológicas y ambientales.

La plataforma procesa las mediciones y muestra los resultados en un panel de control. También puede generar informes automáticos para facilitar el seguimiento de cada región.

Los responsables forestales disponen así de una visión actualizada de las zonas con mayor riesgo.

Esta información puede utilizarse para:

• Establecer restricciones temporales.
• Prohibir el uso de fuego en determinadas áreas.
• Alertar a agricultores y ciudadanos.
• Priorizar las inspecciones sobre el terreno.
• Mejorar la coordinación entre organismos.
• Justificar las decisiones mediante datos objetivos.

El sistema no elimina la intervención de los especialistas forestales, pero les proporciona una herramienta adicional para tomar decisiones con mayor rapidez y precisión.

Restricciones más precisas y mejor comunicación

Uno de los principales beneficios del proyecto es la posibilidad de aplicar medidas preventivas de forma más localizada.

En lugar de imponer restricciones sobre grandes territorios, las autoridades pueden valorar el riesgo específico de cada zona.

Esto ayuda a reducir medidas innecesariamente amplias y facilita que agricultores, propietarios forestales y ciudadanos comprendan mejor los motivos de cada decisión.

Cuando una restricción está respaldada por datos ambientales medidos en el propio territorio, resulta más sencillo comunicar su necesidad y duración.

El sistema también mejora la capacidad de respuesta de los equipos técnicos, ya que permite identificar rápidamente qué zonas requieren una revisión adicional o una intervención preventiva.

Un modelo aplicable a otros territorios

La experiencia de Salzburgo demuestra que la combinación de sensores ambientales, tecnología LoRaWAN y plataformas de análisis puede mejorar significativamente la prevención de incendios forestales.

Este tipo de solución puede implantarse en parques naturales, explotaciones agrícolas, zonas montañosas, áreas rurales o territorios próximos a núcleos urbanos.

También puede ampliarse progresivamente. Una administración puede comenzar monitorizando las zonas de mayor riesgo y añadir nuevos sensores conforme aumentan sus necesidades.

Además de la prevención de incendios, los datos recopilados pueden resultar útiles para estudiar sequías, gestionar recursos hídricos, analizar la salud del suelo o planificar trabajos forestales.

Prevención basada en datos ambientales reales

El proyecto desarrollado en Salzburgo transforma un modelo basado principalmente en observaciones puntuales en un sistema continuo de vigilancia ambiental.

Los sensores Decentlab aportan información sobre el clima y el suelo, mientras que LoRaWAN permite transmitir estos datos desde zonas extensas y de difícil acceso.

La plataforma centraliza la información, calcula el nivel de peligro y facilita la toma de decisiones.

El resultado es una gestión más preventiva, localizada y eficiente.

La tecnología no puede evitar por sí sola que se produzca un incendio forestal. Sin embargo, sí puede ayudar a reconocer con antelación las condiciones que aumentan el riesgo, activar medidas preventivas y reducir tanto los daños ambientales como el peligro para las poblaciones próximas.

Fuente y artículo original del proyecto:
Wildfire Prevention System – LORIOT