Investigación y proyectos de la UE

    SEBELO se desarrolla mediante investigación aplicada, junto con empresas forestales, investigadores y servicios de bomberos de toda Europa. Estos son los proyectos que hay detrás de los sensores y de la plataforma.

    • 155,8 m

      de error medio al localizar dónde empezó un incendio en las pruebas de campo de JP20

    • 10

      pruebas controladas con humo en cinco emplazamientos piloto de Letonia

    • 14

      socios de 13 regiones de la UE en el proyecto IT4EST

    • 5

      países con demostraciones en directo de SEBELO en el marco de IT4EST

    JP20: localizar dónde empieza un incendio forestal

    Desarrollo de una plataforma intuitiva de monitorización del territorio con integración de sensores basada en IA para la silvicultura y la agricultura

    JP20 desarrolla un prototipo de plataforma que utiliza inteligencia artificial para avisar con antelación de los principales riesgos ambientales en los sectores forestal y agrícola. Funciona con distintos sensores LoRaWAN y con datos externos, como los datos meteorológicos y los mapas. En el proyecto, SEBELO se centra en el más crítico de estos riesgos: localizar dónde se ha originado un incendio forestal cuando todavía es pequeño.

    Ficha del proyecto

    Marco
    Proyecto de investigación del Centro de Competencias del Sector Forestal (Letonia)
    Financiación
    Mecanismo de Recuperación y Resiliencia (MRR) de la UE, proyecto del Fondo de Recuperación n.º 5.1.1.2.i.0/2/24/A/CFLA/001
    Socios
    SIA Falkors Group (SEBELO), SIA ZLM y SIA Animas
    Periodo
    De octubre de 2025 a octubre de 2026

    Cómo se estima el punto de origen

    200 m
    • Sensor
    • Mide más humo
    • Viento
    • Origen real
    • Origen estimado
    Ilustración. Los sensores situados a sotavento del incendio miden más humo. Al combinar sus lecturas con la dirección del viento, se acota el lugar del que procede el humo.

    Actividad 1: estudio industrial preliminar

    De enero a marzo de 2026Finalizada

    • Se encuestó a 28 personas en Letonia: agricultores, propietarios forestales y municipios.
    • Se consultó a los servicios de protección civil y a las autoridades regionales de Portugal, Francia, España y Grecia.
    • Se evaluaron más de 60 modelos de sensores LoRaWAN de seis categorías de riesgo, así como 15 fuentes de datos externas.
    • Se realizaron pruebas de campo y se recopiló un conjunto de datos de más de 5500 lecturas.
    • Se definieron los requisitos funcionales de la plataforma y los datos que necesitan los modelos de IA.

    Conclusión: en Letonia, los principales riesgos son las plagas, la sequía y las inundaciones; en el sur de Europa, los incendios forestales son el riesgo más crítico. Por eso se eligió como prioridad del trabajo con IA la detección temprana del lugar donde se origina un incendio forestal.

    Actividad 2: analítica con IA para localizar el origen del incendio

    De abril a octubre de 2026En curso

    • Una herramienta de IA combina las lecturas de la red de sensores LoRaWAN con los datos de viento y estima en tiempo real dónde se originó el incendio. Utiliza un modelo geoespacial bayesiano con una función de verosimilitud basada en un modelo de pluma gaussiana.
    • Siete módulos de software, entre ellos el control de calidad de los datos, la detección de anomalías, los datos de viento del Centro Letón de Medio Ambiente, Geología y Meteorología (LVĢMC) y la calibración.
    • Diez pruebas de campo controladas en cinco emplazamientos piloto de Letonia, junto con ZLM: se encendió una fuente de humo en unas coordenadas GPS registradas de antemano y se comparó la estimación de la herramienta con el punto real.
    • IA explicable: cada estimación va acompañada de una breve explicación en texto basada en las lecturas de los sensores y en cómo encajan con la dirección del viento.
    • Animas está preparando el prototipo de la plataforma: la arquitectura técnica, la especificación de la API y una conexión aislada para que el módulo de IA no pueda interferir en la plataforma existente.

    Hito: el prototipo ha alcanzado el nivel de madurez tecnológica 4 (TRL 4), validado en campo.

    Resultados de las pruebas de campo

    • 155,8 m

      de distancia media entre el punto de origen estimado y el real

    • 90 %

      de las pruebas quedaron dentro del objetivo de 200 m, mejor de lo que exigía la solicitud del proyecto

    • 329 → 156 m

      de error medio antes y después de la calibración

    Próximos pasos

    • Incorporar los datos del terreno de EU-DEM para tener en cuenta las pendientes y los valles.
    • Realizar más pruebas de campo en distintos tipos de bosque y condiciones meteorológicas.
    • Desarrollar el prototipo de la plataforma en torno al módulo de IA.

    IT4EST: bancos de pruebas europeos para la tecnología forestal

    Interregional Tech for forEst SusTainability

    IT4EST ayuda a las regiones europeas a llevar a la práctica nuevas tecnologías forestales para prevenir, limitar y reparar los daños causados por los incendios forestales y las plagas de insectos. Los socios combinan alerta temprana, inteligencia artificial, robótica, teledetección y tecnología de extinción de incendios, y las prueban de forma conjunta en bancos de pruebas repartidos por toda Europa.

    Ficha del proyecto

    Programa
    Instrumento de Inversiones en Innovación Interregional (I3), cofinanciado por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)
    Acuerdo de subvención
    N.º 101160993
    Consorcio
    14 socios de 13 regiones de la UE, ocho de las cuales son regiones menos desarrolladas
    Entidad participante de SEBELO
    SIA Falkors Group, Letonia
    Periodo
    De septiembre de 2024 a agosto de 2027

    Sitio web del proyecto

    Socios del proyecto IT4EST en la reunión de lanzamiento de septiembre de 2024
    El proyecto arrancó con la reunión de lanzamiento de los socios en septiembre de 2024. Sobre la reunión de lanzamiento

    El papel de SEBELO

    SEBELO aporta su red de sensores sobre el terreno para la detección temprana de incendios forestales y la muestra funcionando en directo en distintos paisajes y climas, junto con las tecnologías de los demás socios.

    Demostraciones en directo

    1. Rumanía2024

      Primera demostración pública del sistema SEBELO en el marco de IT4EST.

      Leer el informe

    2. PortugalMarzo de 2026

      Prueba de campo en el Centro Ciência Viva da Floresta.

      Leer el informe

    3. EspañaMayo de 2026

      Demostración en directo en RESIST (Valencia).

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    4. Grecia2026

      Banco de pruebas de IT4EST en Ática, en las canteras de mármol de Dionyssos: 12 sensores expuestos al polvo de mármol y a fuertes vientos, junto con tecnologías de extinción de incendios y de coordinación de incidentes.

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    5. FranciaSeptiembre de 2026

      Prueba en directo en el Meymac Test Bed.

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    Dónde empezó todo

    El primer proyecto de investigación de SEBELO fue el proyecto n.º VP-PI-2022/5, "Desarrollo e investigación del funcionamiento de un nodo sensor de calidad del aire basado en LoRa para la monitorización de incendios forestales", que SIA Sebelo llevó a cabo en virtud del acuerdo n.º SKV-L-2022/189, firmado el 10 de mayo de 2022 con la Agencia de Inversión y Desarrollo de Letonia en el marco de la medida "Promoción de la Competitividad Internacional", cofinanciada por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional.

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