Aegis Terrain — Plataforma de monitoreo y alerta temprana de incendios forestales
Aegis es una plataforma de monitoreo y alerta temprana de incendios forestales diseñada para transformar detecciones satelitales dispersas en señales operativas claras, priorizadas y verificables.
Integra múltiples fuentes satelitales, modelos meteorológicos y sistemas de inteligencia artificial para construir indicadores robustos, reducir falsos positivos y anticipar escenarios de riesgo.
No se limita a detectar calor.
Construye una señal operativa con evidencia, contexto y proyección.
Qué es Aegis
Aegis Terrain consolida detecciones térmicas provenientes de múltiples satélites —VIIRS, MODIS, GOES y fuentes de alta resolución — en una base unificada y consistente.
Cada detección se normaliza, se deduplica y se agrupa en eventos coherentes, evitando redundancias y señal fragmentada.
El resultado es una visión territorial integrada, comparable entre corridas y temporadas.
Arquitectura de datos
La plataforma opera sobre un pipeline estructurado:
- Ingesta multifuente
- Normalización y armonización de variables
- Deduplicación espacial y temporal
- Clusterización de eventos
- Asignación de identificadores únicos estables (ID)
Cada foco mantiene un ID persistente, lo que garantiza trazabilidad completa en mapas, alertas y reportes históricos.
La arquitectura está diseñada para continuidad operativa, consistencia temporal y auditoría posterior.
Inteligencia Artificial para construcción de indicadores
La IA en Aegis se utiliza para construir indicadores operativos confiables.
Indicador de probabilidad de incendio real
Se combinan variables físicas y contextuales:
- FRP (Fire Radiative Power)
- Persistencia temporal
- Confirmación cruzada entre satélites
- Condiciones meteorológicas
- Tipo de cobertura del suelo
- Historial térmico del área
El resultado es un score cuantitativo de confiabilidad que permite priorizar focos reales y reducir ruido operativo.
Indicadores de criticidad territorial
El sistema integra:
- Índice FWI
- Combustibilidad de vegetación
- Proximidad a infraestructura o zonas pobladas
- Tendencia de expansión del cluster
Los focos se clasifican no solo por intensidad, sino por impacto potencial.
Enriquecimiento inteligente de coordenadas
Cada coordenada detectada se enriquece automáticamente con capas contextuales:
- Clasificación de cobertura del suelo (Dynamic World – Google Earth Engine)
- Tipo de vegetación y nivel de combustible
- Variables meteorológicas locales
- Índice FWI
- Distancia a infraestructura crítica
La coordenada deja de ser un punto térmico aislado y pasa a ser un evento territorial contextualizado.
Predicción en Aegis
Aegis integra modelos orientados a anticipar evolución y riesgo.
1. Predicción de propagación de un foco específico
Basada en un modelo físico simplificado tipo Rothermel, considera:
- Vegetación
- Viento
- Humedad
- Pendiente
- FRP
Genera escenarios probabilísticos de avance (dirección, velocidad y elipses horarias).
Funciona como estimación de escenario bajo condiciones actuales, no como forecast determinístico calibrado con históricos exhaustivos.
2. Predicción de nuevas zonas de riesgo
Evalúa el territorio en una malla geoespacial (actualmente 5 km) considerando:
- Vegetación
- Humedad
- Viento
- FWI
- Temperatura
- Proximidad a focos activos
Genera un mapa de probabilidad relativa de ignición futura, útil para vigilancia preventiva.
3. Predicción de confiabilidad del foco (AI Score)
Estima la probabilidad de que una detección represente un incendio real.
Combina heurísticas físicas y, cuando existe dataset suficiente, modelos ML (Random Forest).
Su objetivo es mejorar la calidad de la señal antes de asignar recursos.
Casos de uso operativos
Monitoreo diario provincial o regional
Supervisión continua con priorización automática según probabilidad y criticidad territorial.
Gestión de temporada crítica
Análisis comparativo entre corridas y evaluación de acumulación de riesgo meteorológico.
Priorización de recursos
Asignación racional de brigadas y medios aéreos según probabilidad real, propagación estimada e impacto territorial.
Vigilancia preventiva
Identificación de zonas con alta probabilidad de ignición antes de que aparezcan focos activos.
Reportes ejecutivos
Informes estructurados con focos referenciados por ID y evidencia contextual verificable.
Auditoría posterior
Revisión de decisiones operativas y mejora continua del modelo mediante dataset validado.
Evaluación y control
Aegis incorpora mecanismos de control interno:
- Monitoreo estadístico del scoring
- Detección de drift
- Etiquetado semiautomático
- Construcción progresiva de dataset validado
La plataforma aprende sin perder auditabilidad.
Aegis combina monitoreo satelital, enriquecimiento geoespacial e inteligencia artificial dentro de una infraestructura orientada a decisión institucional.
Convierte coordenadas dispersas en señales contextualizadas.
Convierte señales en indicadores.
Convierte indicadores en anticipación.