El uso inadecuado del fuego ha provocado incendios que han transformado progresivamente lospaisajes en Ecuador. En 2021 se registraron 600 incendios forestales, afectando 3.520,45hectáreas, de las cuales el 19,07 % correspondieron a la provincia de Loja, donde el cantón Pindalpresentó 133,8 hectáreas quemadas ese año, ubicándose entre las más afectadas del país. Anteesta problemática, esta investigación modeló la susceptibilidad de ocurrencia de incendiosforestales en el cantón Pindal. Mediante el Factor de Inflación de la Varianza, se identificarondos variables de entrada asociadas a factores ambientales y antrópicos (Moisture y NDVI). Seimplementaron tres algoritmos de aprendizaje automático supervisado (RL, MARS y LMT) enun conjunto de datos compuesto por 88 muestras etiquetadas como incendio y no incendio,correspondientes al período 2018-2021. Los datos se dividieron en subconjuntos deentrenamiento (75%) y validación (25%) para desarrollar y evaluar el rendimiento de losmodelos. El algoritmo MARS mostró el mejor rendimiento, con un AUC de 0,929 en el conjuntode entrenamiento y 0,893 en el conjunto de validación. Con este modelo, se generó un mosaicode probabilidad de ocurrencia de incendios forestales para el periodo enero-diciembre de 2023,con el fin de realizar la zonificación del riesgo mediante un análisis espacio-temporal. Lazonificación del riesgo de incendios forestales identificó a la parroquia de Los Órganos como unazona de riesgo muy alto, especialmente durante la temporada seca de agosto a enero. Las zonasurbanas mantienen una alta probabilidad de incendios durante todo el año debido a presenciaconstante de factores antrópicos. La evaluación de la ocurrencia de incendios mediante algoritmosde aprendizaje automático resulta ser un método integral para la gestión, extinción y prevenciónde incendios.
Director: Ing. Carlos Guillermo Chuncho Morocho
Codirector: Fernando González, Fabián Reyes, Julia Loján
