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Sistema de Información de Incendios para la Gestión de Recursos (FIRMS)

El Sistema de Información de Incendios para la Gestión de Recursos (FIRMS, por sus siglas en inglés) proporciona acceso, con un retraso mínimo, a imágenes satelitales, incendios/puntos críticos activos y productos relacionados para identificar la ubicación, el alcance y la intensidad de la actividad de incendios forestales. Las herramientas y aplicaciones de FIRMS proporcionan datos, productos y servicios geoespaciales para apoyar a la comunidad más amplia de manejo de incendios e informar al público en general. Los datos globales están disponibles dentro de las 3 horas posteriores a la observación satelital; Las detecciones de incendios activos de EE. UU. y Canadá están disponibles en tiempo real.

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Learn how to use FIRMS

MODIS Active Fire Products

Each MODIS active fire/thermal hotspot location represents the center of a 1km pixel that is flagged by the algorithm as containing one or more fires within the pixel. Combined (Terra and Aqua) MODIS NRT active fire products ( MCD14DL) are processed using the standard MOD14/MYD14 Fire and Thermal Anomalies algorithm.

MODIS Collection 61 has been available since April 2021. C61 processing does not contain any change to the science algorithm; the update is from changes and enhancements to the calibration approach used in the generation of the Terra and Aqua MODIS Level 1B products. For further details on C61 calibration changes and other changes user is encouraged to refer to the pdf summarizing Collection 6.1 specific changes. For the most up to date information, please refer to the MODIS Collection 6 and 6.1 Version 1.0 Active Fire Product User's Guide (updated May 2021).

VIIRS (375m) Active Fire Products

Each VIIRS active fire/thermal hotspot location represents the center of a 375m pixel. The VIIRS data complement the MODIS fire detections but the improved spatial resolution of the 375 m data provides a greater response of fires over relatively small areas and has improved nighttime performance. Read more on VIIRS Active Fire products.

VIIRS NRT 375 m active fire products are from: Suomi NPP ( VNP14IMGTDL_NRT); NOAA-20, formally known as JPSS-1 ( VJ114IMGTDL_NRT); and NOAA-21, formally known as JPSS-2 ( VJ214IMGTDL_NRT).

Please note, in an effort to standardize VIIRS file names from Suomi NPP, the short name for VIIRS NRT 375 m product was changed from VNP14IMGT to VNP14IMGTDL_NRT (18 April 2016).

Please note: MODIS and VIIRS active fire/thermal anomaly data may be from fire, hot smoke, agriculture, or other sources.

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Fire Information for Resource Management System (FIRMS) | Earthdata

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The Earth Observing System Data and Information System is a key core capability in NASA's Earth Science Data Systems Program. It provides end-to-end capabilities for managing NASA's Earth science data from various sources-satellites, aircraft, field measurements, and various other programs.

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La herramienta Firecast de Conservacion Internacional está diseñada para ayudar a prevenir los efectos destructivos de los incendios en los habitats naturales y el bienestar humano.

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Mapa mundial de incendios e imágenes satelitales.

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Fire Information for Resource Management System

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Mapa de Peligro de Incendio, Servicio Meteorológico Nacional 

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El Servicio Nacional de Manejo del Fuego (SNMF), en forma conjunta con el Servicio Meteorológico Nacional (SMN), empezaron a confeccionar los primeros pronósticos especiales para incendios. De esta manera se dio inicio al trabajo conjunto entre ambos organismos para brindar el apoyo meteorológico al manejo del fuego, actividad que continúa hasta la actualidad.

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El **sistema de evaluación de peligro y alerta temprana de incendios forestales y rurales** surge de la necesidad de poder anticipar situaciones críticas en relación al combate de incendios forestales y de campo. El 21 de enero de 1994, 25 bomberos voluntarios del cuartel de bomberos de Puerto Madryn, Chubut, murieron combatiendo un incendio rural en las proximidades de dicha localidad.

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﻿El Niño/Oscilación del Sur (ENOS) es un fenómeno natural caracterizado por la fluctuación de las temperaturas del océano en la parte central y oriental del Pacífico ecuatorial, asociada a cambios en la atmósfera. Este fenómeno tiene una gran influencia en las condiciones climáticas de diversas partes del mundo.

El ENOS es uno de los patrones más importantes de la llamada variabilidad climática interanual, que incluye modificaciones de la circulación de la atmósfera que pueden durar desde varios meses a pocos años. El Niño y La Niña son los componentes oceánicos, mientras que la Oscilación del Sur es el componente atmosférico, y ambos dan origen al término El Niño/Oscilación del Sur. Este fenómeno comprende tres fases: El Niño, La Niña y una fase neutra.

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Muchas investigaciones realizadas sobre estos eventos, infieren que existe una relación entre el “Fenómeno Niño Oscilación Sur” y la ocurrencia de los incendios ya que inciden en forma directa en el déficit y exceso de agua, originando períodos de sequías o inundaciones.

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FireAId (AI-Driven Early Fire Detection): Este sistema, basado en la tecnología de inteligencia artificial, fue desarrollado para ayudar a los bomberos y las agencias de gestión de emergencias a identificar incendios de manera temprana. Utiliza imágenes satelitales y sensores en tierra para detectar anomalías en áreas rurales y bosques remotos. Al identificar cambios súbitos en la temperatura o presencia de humo, FireAId puede enviar alertas en tiempo real a las autoridades para que respondan rápidamente.

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A bird's-eye view of a forest wildfire, highlighting the urgent need for AI in wildfire prediction and prevention across the globe.
Image: Getty Images/iStockphoto

- Levent Çakıroğlu, Chief Executive Officer, Koç Holding

- David Thogmartin, Director of AI and Data Analytics, Deloitte Risk Advisory

The interactive wildfire risk map: A milestone in AI in wildfire prediction and prevention',

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The power of AI in wildfire prediction and prevention

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The FireAId initiative is addressing the increasing frequency of wildfires in Türkiye, This initiative is using AI in wildfire prediction and prevention.

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El cambio climático exige que adoptemos nuevas estrategias para prevenir estas catástrofes. La aplicación de modelos predictivos basados en inteligencia artificial sobre imágenes obtenidas por satélite es una de las muchas herramientas que mejoran la prevención de incendios forestales.

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Prevención de incendios forestales con ia | Agforest

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Descubre como podemos ayudar a prevenir incendios a través de la Inteligencia Artificial y sus modelos predictivos.

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La lucha contra los incendios forestales y la tecnología están actualmente más unidas que nunca. Los avanzadísimos aviones que sobrevuelan estos desastres naturales en España son solo la punta de lanza de todo un ecosistema plagado de inteligencia artificial, Big Data e imágenes por satélite.

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La Inteligencia Artificial contra los incendios forestales: así se usa para detectarlos y apagarlos

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Algunas comunidades autónomas como Galicia cuentan con aplicaciones de Inteligencia Artificial capaces de detectar humo y dar la alarma de incendio autónomamente.

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La inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta poderosa en diversos campos, y su aplicación en la prevención y control de incendios forestales es un ejemplo notable de su potencial para enfrentar desafíos ambientales críticos. Investigadores de la Universidad del Sur de California (USC) han desarrollado un sistema basado en IA que promete revolucionar la manera en que detectamos y respondemos a los incendios forestales.

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El portal de noticias para la transformación digital de la construcción 4.0

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Inteligencia Artificial para la Detección de Incendios Forestales: Un Avance Crucial en la Lucha contra el Cambio Climático, El portal de noticias para la transformación digital de la construcción 4.0

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La inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta poderosa en diversos campos, y su aplicación en la prevención y control de incendios…

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Históricamente, los investigadores han tenido dificultades para mapear la sequedad de los bosques, un indicador clave del riesgo de incendios forestales, debido a su alta variabilidad en el espacio y el tiempo. La IA ahora los está ayudando a mapear la sequedad de los bosques en alta resolución por primera vez en el oeste de los Estados Unidos.

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Researchers have historically struggled to map forest dryness, a key indicator of wildfire risk. AI is now helping us do so at high resolution.

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In accordance with the decision of the former Inter-Agency Task Force for Disaster Reduction (IATF/DR) of the UN International Strategy for Disaster Reduction (UNISDR), the Global Wildland Fire Network (GWFN) and the UNISDR Wildland Fire Advisory Group (WFAG) were created in 2004 under the auspices of UNISDR. The GWFN provides an umbrella of 14 independent Regional Wildland Fire Networks of different / individual origins and mandates. Its mission is to: