El IRF-M es un índice predictivo clave que integra datos satelitales (imágenes hiperespectrales) con modelos de Inteligencia Artificial para evaluar el riesgo de incendio forestal con hasta 72 horas de antelación. Es el primer índice específico para la vegetación mediterránea de la zona POCTEP.
El desarrollo del IRF-M se basa en algoritmos de Aprendizaje Automático (Machine Learning) que procesan la reflectancia de la vegetación para calcular parámetros críticos, como el Contenido de Humedad del Combustible Fino (CHCF) y la Clorofila. Estos datos se contrastan con las condiciones meteorológicas en tiempo real. La herramienta permite a los organismos de Protección Civil identificar zonas de alto riesgo de forma proactiva, optimizando la asignación de recursos. El índice se valida trimestralmente y está integrado en el Collaborative Data Hub.
*BP: Secretaría general de Interior, Emergencias y Protección Civil, BE2: Centro de Investigaciones Científicas y Tecnológicas de Extremadura (CICYTEX), BE3: Universidad de Extremadura.
