Mapeo de aulagas, protección de comunidades: cómo SWCA utilizó ciencia sólida y soluciones creativas para abordar el riesgo de incendios forestales en Oregón

Las temporadas de incendios forestales son cada vez más largas e intensas en el oeste estadounidense debido, en gran parte, al cambio climático y a las condiciones áridas. Pero en el condado de Curry, Oregón, una amenaza diferente también alimenta la preocupación por los incendios forestales: el tojo (Ulex). Este arbusto espinoso y altamente inflamable, que alguna vez fue raro en el noroeste del Pacífico, ha invadido miles de acres a lo largo de la costa, convirtiendo paisajes exuberantes y pintorescos en potenciales focos de incendios forestales.

“El tojo es como la gasolina… es altamente inflamable”, dijo Victoria Amato, planificadora principal de incendios y silvicultura en SWCA. “Es una especie no autóctona que invade extensas áreas del condado de Curry y es bastante común en la costa de Oregón”. Si no se controla, el tojo no solo aumenta el riesgo de incendios forestales catastróficos, sino que también complica la modelización de incendios y las iniciativas de respuesta, dejando a las comunidades más vulnerables de lo que parecen a simple vista.

Durante años, los administradores de tierras, las agencias de bomberos y los defensores de la conservación se enfrentaron a un desafío fundamental: cartografiar con precisión las infestaciones de aulagas. Sin datos fiables, era muy difícil evaluar el riesgo, priorizar el tratamiento o solicitar financiación.

“Uno de los problemas para los administradores de tierras es la falta de un buen mapeo de las zonas de infestación de aulagas en el condado”, explicó Amato. “Cuando los modelos de combustible no están calibrados según la extensión de las aulagas, se da la impresión, erróneamente, de que estas zonas tienen un riesgo de incendio muy bajo”.

La tecnología avanzada y la colaboración se unen para una conservación eficaz

En 2023, SWCA intervino para ayudar a cambiar la situación. Erin Munster, líder del Distrito de Conservación de Suelo y Agua del Condado de Curry y una de las impulsoras del Grupo de Acción Gorse, contactó a SWCA con un reto: ¿Podría la tecnología avanzada ayudar a resolver un problema local de larga data? Con los fondos restantes del Plan Comunitario de Protección contra Incendios Forestales (CWPP) del condado, SWCA colaboró ​​con las partes interesadas locales para desarrollar una solución adaptada a las necesidades de la región. Como recordó Amato: "Esta no fue una situación en la que SWCA llegó y dijo: Tenemos una solución para usted—Erin ya había trabajado mucho por su cuenta. Fue una verdadera oportunidad de colaboración para que cumpliéramos con el lema de nuestra empresa: «soluciones creativas» para un problema identificado por un cliente.

Josh Bailey, científico de datos sénior de SWCA, aplicó técnicas modernas de aprendizaje automático a imágenes aéreas de décadas de antigüedad, revitalizando un conjunto de datos que antes solo había arrojado resultados limitados. "Aplicamos lo que ya intentaban hacer, pero con los métodos más recientes, y demostramos que era muy eficaz", afirmó Bailey. "Fue realmente prometedor". Bailey comenzó con un clásico. teledetección enfoque utilizando el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), luego superpuesto en herramientas de IA personalizadas que entrenó para distinguir el aulaga de vegetación similar.

Lo que hizo del proyecto un éxito especial fue la estrecha colaboración entre los científicos de SWCA y la comunidad local. Amato, Bailey y Munster revisaron los resultados de la IA en tiempo real, lo que ayudó a perfeccionar el modelo y a garantizar la precisión del mapa final.

Los mapas de salida muestran los resultados del modelo de visión artificial. El modelo delimita eficazmente los límites de las aulagas y las distingue de otros tipos de vegetación. Las imágenes de 4 bandas generaron resultados continuos con contornos bien definidos, lo que resalta su eficacia.

El aprendizaje automático se traduce en una planificación tangible ante incendios forestales

Para principios de 2025, SWCA ayudó a entregar algo nuevo: un mapa detallado y de alta precisión que muestra la concentración de aulagas en el condado de Curry y el vecino condado de Coos. Los organismos de bomberos tendrán la oportunidad de calibrar sus modelos para reflejar el riesgo real, los administradores de tierras contarán con una herramienta para priorizar las áreas de tratamiento más urgentes y los líderes comunitarios podrán fortalecer sus solicitudes de financiación para la mitigación de incendios forestales. "El objetivo de Erin es mostrar una evaluación más precisa del riesgo de incendios forestales, y eso realmente requiere esta calibración", señaló Amato.

En cuanto a la líder comunitaria Erin Munster y el Grupo de Acción Gorse, el impacto de este proyecto se extenderá más allá del simple modelado de incendios. Erin podrá usar los mapas actualizados para rastrear los tratamientos de tojo a lo largo del tiempo, medir el progreso y demostrar el impacto a los financiadores, lo que facilitará la optimización de los recursos limitados para obtener el máximo impacto. Lo que comenzó como una necesidad local tiene el potencial de convertirse en un caso de éxito regional, que aprovecha una sólida colaboración y un compromiso compartido con la innovación.

“Fue un caso práctico de proyecto realmente bueno… poniendo a prueba nuestras capacidades y viendo resultados altamente efectivos que pueden tener un gran impacto”, dijo Amato. “Fue una gran colaboración”. Bailey coincidió con esa opinión.

De cara al futuro, el equipo espera aprovechar este éxito adaptando el modelo para su uso en otras regiones donde la aulaga se está extendiendo, llegando incluso a Hawái y el Reino Unido. "Me encantaría poder conectar estos puntos", dijo Amato. "Dado que SWCA trabaja en diferentes regiones del país y a nivel mundial, me encantaría llevar algunos de estos recursos a otras zonas e intercambiar conocimientos sobre este tema".

Al combinar la innovación técnica, la participación local y un compromiso con soluciones creativas, SWCA ayudó al condado de Curry a transformar un peligro persistente en una oportunidad para una planificación más inteligente y una mayor Resiliencia. Este proyecto es un testimonio de lo que es posible cuando la ciencia sólida, la estrategia y la colaboración se unen para abordar desafíos ambientales complejos.

Los mapas de salida muestran los resultados del modelo de visión artificial. El modelo delimita eficazmente los límites de las aulagas y las distingue de otros tipos de vegetación. Las imágenes de 4 bandas generaron resultados continuos con contornos bien definidos, lo que resalta su eficacia.