🔥 Taller de Sistema de Alerta de Incendios Forestales con Python
En este taller vas a aprender a crear un sistema automatizado de alerta temprana de incendios forestales, utilizando datos satelitales de NASA FIRMS MODIS, Google Earth Engine, Python, GeoPandas y envío automático de alertas por Gmail SMTP.
El objetivo es que puedas construir un flujo completo de trabajo: desde la consulta de datos satelitales en tiempo casi real, hasta la generación de archivos geoespaciales y el envío de un email automático con los resultados.
¿Qué vas a construir?
Vas a desarrollar un sistema capaz de:
✅ Consultar datos satelitales de incendios activos desde NASA FIRMS.
✅ Detectar hotspots dentro de un área de interés real.
✅ Usar límites provinciales oficiales mediante FAO/GAUL.
✅ Filtrar puntos de calor por confianza y temperatura.
✅ Clasificar el nivel de riesgo en bajo, medio, alto o extremo.
✅ Convertir detecciones satelitales en capas vectoriales.
✅ Exportar resultados en formato Shapefile y GeoJSON.
✅ Generar estadísticas de temperatura e intensidad.
✅ Enviar un email automático con tabla de resultados y archivos adjuntos.
Tecnologías que vas a usar
🛰️ Google Earth Engine
🐍 Python
🌎 NASA FIRMS MODIS
🗺️ GeoPandas
📍 FAO/GAUL
📧 Gmail SMTP
📓 Google Colab
Contenido del taller
Módulo 1 — Fundamentos, entorno y autenticación
Vas a configurar el entorno de trabajo en Google Colab, instalar las librerías necesarias y autenticar tu cuenta de Google Earth Engine desde Python.
Aprenderás la diferencia entre procesamiento del lado servidor y del lado cliente, un concepto clave para trabajar correctamente con GEE.
Módulo 2 — Área de interés con polígonos reales
Aprenderás a definir un área de análisis usando límites administrativos reales, evitando errores típicos de trabajar con bounding boxes.
Trabajaremos con el dataset FAO/GAUL para seleccionar provincias, departamentos o municipios como área de estudio.
Módulo 3 — Datos satelitales FIRMS MODIS
Vas a conocer cómo funciona el sistema FIRMS de NASA para detección de fuego activo.
Aprenderás a consultar datos MODIS, aplicar filtros por fecha, ubicación, temperatura de brillo y confianza de detección.
Módulo 4 — Vectorización de hotspots
Convertirás los píxeles detectados como fuego activo en una capa vectorial de puntos.
También aprenderás a crear atributos útiles como latitud, longitud, temperatura, diferencia térmica y nivel de riesgo.
Módulo 5 — Estadísticas y nivel de riesgo
Vas a calcular métricas del período analizado: cantidad de hotspots, temperatura máxima, temperatura promedio y clasificación general del riesgo.
Esto permite transformar datos satelitales en información clara para la toma de decisiones.
Módulo 6 — Email automático con archivos adjuntos
Aprenderás a generar un email HTML profesional con los resultados del análisis.
El sistema adjunta automáticamente los archivos geoespaciales generados para poder abrirlos luego en QGIS, ArcGIS u otros visores GIS.
¿A quién está dirigido?
Este taller es ideal para:
🌍 Profesionales GIS y geógrafos.
🌲 Técnicos ambientales, forestales y territoriales.
🏛️ Equipos de municipios, provincias, defensa civil y emergencias.
🐍 Programadores que quieran aplicar Python al monitoreo ambiental.
🎓 Estudiantes avanzados de geografía, ambiente, ingeniería o informática.
Requisitos recomendados
Para aprovechar mejor el taller se recomienda tener:
✅ Conocimientos básicos de Python.
✅ Nociones generales de GIS.
✅ Cuenta de Google.
✅ Acceso a Google Earth Engine.
✅ Cuenta de Gmail con verificación en dos pasos para configurar alertas.
No necesitás instalar software local, porque todo el taller se trabaja desde Google Colab.
Modalidad
📌 Taller online.
📌 Material teórico-práctico.
📌 Script completo en Google Colab.
📌 Explicación paso a paso.
📌 Proyecto aplicable a casos reales.
📌 Duración estimada: 4 horas.
📌 Nivel: intermedio.
Resultado final
Al finalizar el taller vas a tener un sistema funcional que detecta incendios activos, genera archivos GIS y envía alertas automáticas por correo.
Es una herramienta práctica que podés adaptar a cualquier provincia, municipio, área protegida, campo, cuenca o zona de interés.
