Resumen
El proyecto aplica inteligencia artificial y teledetección 3D para estimar variables clave de estructura, combustibilidad y contenido de humedad (LFMC) en vegetación mediterránea usando datos LiDAR, imágenes satelitales y mediciones de campo. Se entrenarán modelos deep learning multiescala (PointNet, DGCNN, PCT, entre otros) para predecir biomasa, carga combustible, densidad y parámetros de copa, optimizando también la distribución espacial 3D mediante técnicas de voxelización y corrección de intensidades. Los resultados alimentarán simulaciones físicas con Fire Dynamics Simulator para analizar la sensibilidad del comportamiento del fuego a factores estructurales, topográficos y meteorológicos. El proyecto mejorará la resolución de los modelos de propagación y contribuirá a estrategias más eficaces de prevención y adaptación frente a incendios forestales.
