https://doi.org/10.37815/rte.v37nE1.1352

Artículos originales

Sistema de Detección y Alerta de Incendios Forestales Basado en
Procesamiento de Imágenes e IA

Forest Fire Detection and Alert System Based on Image
Processing and AI

Erick Alexander Castillo
Matamoros1 https://orcid.org/0009-0004-2558-5962, Robert
Sebastián Chalco Montalván1 https://orcid.org/0009-0001-3982-845X, Santiago Renán González Martínez1 https://orcid.

org/0000-0001-6604-889X

1Universidad de Cuenca, Departamento de Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones, Cuenca, Ecuador

[email-masked], [email-masked], [email-masked]

Enviado:

2025/06/27

Aceptado:

2025/08/20

Publicado:

2025/10/15

.

Esta obra
está bajo una licencia internacional Creative
Commons Atribución-NoComercial 4.0

Resumen

El objetivo del presente trabajo se enfoca en el diseño e implementación
de un sistema inteligente de bajo costo para la detección temprana de incendios
forestales, utilizando tecnologías de IoT (Internet of Things) e IA (Inteligencia Artificial). La metodología diseñada implicó el desarrollo
y la evaluación comparativa de múltiples algoritmos, divididos en dos enfoques: técnicas basadas
en el análisis de espacios de color (RGB, YCbCr, HSI, HSV y PJF)
y modelos de IA (CNN, YOLOv8 y Haar Cascade).
A partir de este análisis, se seleccionó una arquitectura híbrida que integra los dos métodos de mayor rendimiento: un
detector de objetos basado en YOLOv8 (Método 9) y un algoritmo cromático que fusiona los espacios PJF, RGB y YCbCr (Método 12). Este sistema
visual se complementa con un sensor
de partículas PM2.5
para validar la presencia
de humo y módulos GPS/4G para emitir alertas georreferenciadas. Como
resultado clave, el prototipo final validado en condiciones controladas
alcanzó métricas destacadas como un
99.82

% de exactitud, 99.64 % de sensibilidad y 100 % de
especificidad bajo condiciones de alta iluminación. También demostró eficiencia energética y estabilidad térmica mediante monitoreo
continuo de CPU, RAM y consumo de corriente. La principal contribución del trabajo consiste en una solución de campo validada,
cuya arquitectura híbrida demuestra ser precisa,
eficiente y adaptable,
confirmando su viabilidad para ser implementada en contextos de emergencia.

Palabras clave: sistemas embebidos, detección de incendios, monitoreo automatizado,

reconocimiento de
patrones, visión por computadora, inteligencia artificial.

Abstract

The objective of this work focuses on the design and
implementation of a low-cost intelligent system for the early detection of
forest fires, using IoT (Internet of Things) and AI (Artificial Intelligence) technologies. The designed
methodology involved the development and comparative evaluation of multiple
algorithms, divided into two approaches: techniques based on
the analysis of color spaces (RGB, YCbCr, HSI, HSV, and PJF) and AI models
(CNN, YOLOv8, and Haar Cascade). From this analysis, a hybrid architecture was
selected that integrates the two highest-performing methods:
an object detector
based on YOLOv8
(Method 9) and a chromatic algorithm that fuses the PJF, RGB, and YCbCr
spaces (Method 12). This visual system is complemented by a PM2.5 particle
sensor to validate the presence of smoke and GPS/4G modules to issue georeferenced alerts. As a key result, the final prototype validated
under controlled conditions achieved outstanding metrics such as 99.82%
accuracy, 99.64% sensitivity, and 100.00% specificity under high illumination
conditions. It also demonstrated energy efficiency and thermal stability through continuous monitoring of CPU, RAM, and current
consumption. The main
contribution of this work consists of a validated field solution, whose hybrid architecture proves to be accurate, efficient, and adaptable, confirming its feasibility for implementation in emergency contexts.

Keywords: embedded systems,
fire detection, automated monitoring, pattern recognition,

computer vision,
artificial intelligence.

Introducción

Los incendios forestales constituyen una
amenaza creciente para la sostenibilidad ambiental, la seguridad humana y el
desarrollo económico de numerosas regiones. Su recurrencia se ha
intensificado debido al cambio climático, la deforestación y la
expansión urbana descontrolada. A nivel global, las sequías
prolongadas y las olas de calor, reconocidas por organismos como la OMM
(Organización Meteorológica Mundial), han incrementado significativamente el riesgo de incendios (Organización Meteorológica Mundial, 2024). Ecuador
no ha sido la excepción; según el INAMHI,
en 2024 se atravesó la peor sequía en más de seis
décadas, particularmente en la región Sierra, lo que ha derivado
en la pérdida de miles de hectáreas de
vegetación, afectación a la biodiversidad y daños a
comunidades vulnerables (Secretaría Nacional de Gestión de Riesgos, 2024;
Secretaría Nacional de Gestión de Riesgos,
2025).

La mayoría de estos eventos son
provocados por actividades humanas, lo que subraya la urgencia de implementar
soluciones tecnológicas para su prevención y detección
oportuna. En muchas zonas rurales del país, la falta de sistemas
automatizados de monitoreo agrava el impacto
de estos desastres. Aunque se han impulsado medidas
de capacitación y sensibilización
ciudadana, estas deben complementarse con tecnologías emergentes como el IoT, la visión por computadora y la IA. Las soluciones basadas en sistemas inteligentes
capaces de operar en tiempo real, validar
condiciones ambientales, así como emitir alertas
georreferenciadas, pueden
transformar la gestión de riesgos, ofreciendo una respuesta más
rápida y precisa ante focos incipientes de incendio.

En este contexto, se propone una
arquitectura híbrida que integra algoritmos de visión por
computadora y de IA para un
análisis visual robusto. Esta detección se complementa con

sensores ambientales para validar la presencia de humo y
con módulos de comunicación para la emisión de alertas
georreferenciadas en tiempo real, todo implementado sobre hardware de bajo
consumo energético.

El resto del artículo se
encuentra organizado de la siguiente forma. En la sección de Trabajos
Relacionados, se revisan los enfoques más relevantes para la
detección de incendios basados en procesamiento de imágenes, IoT e IA. Posteriormente, en la sección Materiales y Métodos, se detalla la metodología
seguida para el desarrollo del sistema, incluyendo la implementación de
los algoritmos y la integración de sensores. A continuación,
en la sección Resultados y Discusión, se presentan las
métricas de evaluación obtenidas, tanto a nivel de
precisión como del rendimiento operativo del sistema. Finalmente, se
exponen las principales conclusiones del estudio.

Trabajos Relacionados

La creciente frecuencia de desastres
ambientales ha impulsado la integración de tecnologías emergentes para desarrollar sistemas
de monitoreo más eficientes. Por un lado,
el IoT ha transformado la interacción entre dispositivos y entornos,
habilitando el monitoreo continuo y la comunicación autónoma que son esenciales en aplicaciones ambientales (Xing et al., 2024).
Por otro lado, la IA, especialmente las CNN (Redes Neuronales Convolucionales),
ha revolucionado el procesamiento de imágenes al permitir la extracción
automática de características y la identificación de
patrones en tiempo real (Koschan y Abidi, 2008). La sinergia de estas tecnologías es hoy un pilar en las ciencias
ambientales; investigaciones recientes demuestran un crecimiento
exponencial de publicaciones en áreas como la monitorización de
la calidad del aire y agua, y la gestión de desastres (Alotaibi y Nassif, 2024).
Esta convergencia ha
facilitado sistemas integrados que utilizan
redes de sensores, drones y satélites para aplicar aprendizaje profundo en la detección activa
de fuego (Yang et al., 2024;Dilshad et al., 2024).

Impulsados por el aumento en el poder
computacional y la democratización de plataformas de bajo costo como Raspberry Pi, los avances en aprendizaje profundo han mejorado
significativamente la detección de incendios. Se han integrado
modelos como YOLO para la detección en tiempo real, U-Net para la
segmentación precisa y redes híbridas (CNN-LSTM) para el análisis temporal, logrando reducir falsos
positivos en entornos
complejos (Vasconcelos et al., 2024). Estos desarrollos permiten una identificación temprana de incendios, contribuyendo
a mitigar sus impactos ecológicos y humanos. A pesar del progreso en la precisión de los modelos
predictivos y la analítica en tiempo real,
persisten desafíos importantes como la calidad
de los datos, la interoperabilidad de los sistemas y diversas consideraciones éticas (Miller et al., 2025).

Un primer conjunto de soluciones para la
detección de incendios se basa en el análisis de imágenes
utilizando espacios de color básicos. En concreto, en el espacio de
color RGB se implementan reglas heurísticas como identificar regiones
con tonalidades características del fuego. Una de estas reglas se basa
en la relación entre los canales de color, expresada como:

(R(x,y) > G(x,y) > B(x,y))

Estas reglas se utilizan para
identificar regiones con tonalidades características del fuego, como rojos y naranjas intensos
(Buza y Akagic,
2022). A continuación, dichas
reglas se complementan con umbrales de intensidad para filtrar falsas
detecciones causadas por objetos
brillantes o reflejos. Sin embargo,
la sensibilidad a las variaciones de iluminación natural,
como la luz solar o las sombras, limita la eficacia de estas propuestas,
generando tasas elevadas de

falsos positivos en entornos no controlados (Celik
et al., 2007).
Para abordar estas
deficiencias, existen soluciones que exploran espacios de color
alternativos como YCbCr, que separa la luminancia (Y) de la crominancia (Cb,
Cr). En este enfoque, se definen condiciones como la siguiente:

(Y(x,y)> Cb(x,y) )

Y se incorpora lógica difusa para evaluar la probabilidad de presencia de fuego, mejorando la adaptabilidad a condiciones ambientales cambiantes (Celik et al., 2007).
Adicionalmente, en (Wu et
al., 2024) se propone combinar el espacio de color RGB con el espacio HSI
(Tono, Saturación, Intensidad), utilizando parámetros como la
saturación y la tasa de crecimiento de las llamas donde la tasa de
crecimiento (α) se define como:

Este
método reduce significativamente los errores al analizar el
comportamiento temporal de las llamas. Un hito en este ámbito fue el desarrollo del espacio de color PJF, específicamente
diseñado para optimizar
la detección de fuego. Este espacio mejora
la representación cromática de las llamas,
alcanzando una precisión del 99.8 % en entornos controlados, aunque su
rendimiento disminuye en escenarios reales con interferencias (Hamida et al.,
2022). En tal contexto, en la literatura se propone integrar técnicas de
procesamiento de imágenes como la umbralización adaptativa para segmentar regiones
de interés, el filtrado mediano
para eliminar ruido, las operaciones morfológicas para refinar contornos y la segmentación por regiones para analizar áreas complejas. Adicionalmente, se destaca el uso del
coeficiente de correlación de Pearson para validar la presencia de fuego
mediante el análisis de cambios entre fotogramas consecutivos,
aumentando la confiabilidad en entornos dinámicos (Anh et al., 2022). A pesar
de estos avances, los métodos tradicionales siguen enfrentando
desafíos en condiciones de iluminación variable y
confusión con objetos de colores similares, como luces artificiales o
reflejos solares.

Por otra parte,
la llegada de la IA marcó un cambio radical
en la detección de incendios forestales, al introducir
modelos capaces de aprender y adaptarse a patrones complejos sin depender de
reglas predefinidas. Una aplicación destacada de estas técnicas
es el análisis de imágenes satelitales, donde se utilizan datos
de instrumentos como Sentinel-1, Sentinel-2 y MODIS para la segmentación de áreas quemadas
a gran escala (Rashkovetsky et al., 2021).
Si bien estos sistemas
son potentes, enfrentan limitaciones como la cobertura de nubes, lo que ha llevado a proponer la fusión de datos de sensores ópticos y de radar
para garantizar la detección.
En sistemas terrestres, las CNN destacan por su capacidad para extraer
automáticamente características jerárquicas de las
imágenes, como bordes, texturas y formas, eliminando la necesidad de diseñar manualmente descriptores visuales. En el estudio
Altowaijri et al. (2021),
propone integrar CNN con sistemas
IoT para monitoreo
en tiempo real, utilizando descriptores binarios robustos que
optimizan el procesamiento en dispositivos de bajo costo y conservan la privacidad al evitar el almacenamiento
de imágenes crudas. Modelos preentrenados como ResNet50, ajustados
mediante transfer learning, han demostrado precisiones superiores al 99.0

% en la identificación de fuego, incluso
en datasets con alta diversidad (Moreno Rubio, 2021).

El algoritmo YOLO, conocido por su eficiencia en detección en tiempo real, ha sido

ampliamente adoptado en este campo.
En un caso práctico, se implementó en una Raspberry Pi

con cámaras tipo ojo de pez, logrando
un procesamiento rápido y preciso en entornos forestales, ideal para despliegues de bajo costo
(Lee et al., 2023). La versión de YOLOv8 ha demostrado
una alta efectividad, alcanzando precisiones del 97.1 % para la detección de fuego en entornos
de ciudades inteligentes (Talaat y ZainEldin, 2023) y precisiones de clasificación del 92.6

% en sistemas montados en UAVs (Bhargav y Singh, 2025). En
otra propuesta se plantea combinar YOLO con sensores IoT, como el MQ-2 para detectar humo, integrando datos visuales
y químicos para aumentar la robustez de las detecciones (Avazov
et al., 2023). Por su parte, el
clasificador en cascada de Haar, basado en características Haar-like,
ha ofrecido resultados prometedores en aplicaciones específicas. En el
estudio (Pranamurti et al., 2019), se combinó con IoT para generar
alertas en tiempo real, mientras que otra implementación (Shrestha, 2020),
optimizada con AdaBoost, alcanzó una precisión del 92 %,
aunque mostró limitaciones en detecciones a larga distancia
debido a la pérdida de resolución. Estos
enfoques avanzados han elevado los estándares de
precisión y velocidad en la detección de incendios. Sin embargo,
persisten retos como la optimización del consumo energético en dispositivos IoT, la cobertura en áreas remotas sin infraestructura de red y la integración efectiva de múltiples fuentes de datos (visuales,
térmicas y químicas) para minimizar falsos negativos. La
combinación de IA e IoT
está sentando las bases para sistemas más resilientes y
adaptables.

Materiales y Métodos

La Figura 1 presenta el diagrama metodológico diseñado para el desarrollo del sistema,
el cual se estructura en tres etapas.
La primera etapa
corresponde al procesamiento de imágenes
mediante algoritmos basados en espacios de color, incluyendo el diseño,
implementación y evaluación comparativa de distintos métodos de segmentación cromática aplicados a la detección
de fuego. La segunda etapa abarca el procesamiento de imágenes mediante
algoritmos basados en IA, en
particular las CNN optimizadas para tareas de clasificación y
detección de objetos, cuya efectividad también fue evaluada a
través de métricas específicas. Finalmente, la tercera
etapa corresponde al análisis integral
de las métricas obtenidas por los algoritmos desarrollados y la integración de un sistema
automatizado de generación de alertas, el cual valida
la presencia de un incendio
mediante parámetros visuales y ambientales antes de emitir
notificaciones georreferenciadas.

Procesamiento de imágenes mediante
espacios de color

En la primera
etapa de la metodología se desarrollaron algoritmos de procesamiento de imágenes basados en espacios de color, específicamente los métodos del 1 al 7. Estos algoritmos
fueron diseñados tomando como base referencias del estado del
arte en detección de fuego, empleando
modelos cromáticos como RGB (Red, Green,
Blue), YCbCr (Luma, Blue-difference Chrominance, Red-difference Chrominance), HSV (Hue, Saturation, Value) y PJF (Brightness, Red-Green, Yellow-Blue). No
obstante, cada uno de ellos fue objeto de ajustes estructurales y parametrización experimental, con el fin de adaptarlos a las condiciones particulares del entorno
de despliegue y optimizar su rendimiento frente a variaciones de
iluminación y presencia de elementos visualmente similares
al fuego. La Tabla 1 resume las principales características de estos algoritmos. Como resultado de una evaluación comparativa de estos métodos en escenarios
controlados, se identificó que el Método 7, basado en el espacio
de color PJF, ofrecía una de las mejores tasas de detección en términos de sensibilidad y especificidad. A partir de este hallazgo,
y con el objetivo
de mejorar aún más el rendimiento de los enfoques cromáticos, se desarrollaron
los métodos 11 al 14, los cuales integran operaciones adicionales como validación por canales RGB, segmentación lógica en YCbCr y HSI, así como técnicas de fusión de máscaras y filtrado
morfológico. Estas versiones fueron construidas como combinaciones estructuradas que amplían
las capacidades del Método 7, priorizando la detección robusta y la reducción de falsos positivos
en condiciones ambientales diversas.

Figura 1

Esquema de la metodología desarrollada para la detección y alerta de incendios forestales en tiempo real

Procesamiento de imágenes mediante
algoritmos de IA

En esta etapa se abordó el desarrollo de algoritmos de detección basados
en IA, correspondientes a los métodos 8, 9 y 10. Esta fase incluyó el diseño y entrenamiento de modelos

como CNN, el algoritmo de detección en tiempo real YOLO y el clasificador en cascada de Haar. Con el propósito de asegurar una generalización adecuada
y evitar problemas de sobreajuste, cada modelo fue sometido a un proceso de calibración mediante pruebas preliminares, evaluando
el equilibrio entre sensibilidad y especificidad en distintos niveles de entrenamiento. Para ello se
utilizaron bases de datos públicas como RoboFlow (Roboflow, 2020) y Kaggle (Kaggle, s/f), las cuales fueron
complementadas con un conjunto de imágenes generado
mediante la simulación controlada de un entorno
real de incendio. Esta estrategia permitió incluir condiciones visuales locales, mejorar
la representación de variabilidad en los datos y ajustar los modelos a los desafíos
propios del entorno de despliegue. La Tabla 1 detalla las
especificaciones técnicas de estos métodos, su estructura
operativa y el tipo de entrada que utilizan, permitiendo visualizar su
complementariedad frente a los algoritmos cromáticos desarrollados en la
primera etapa.

Tabla 1

Características principales de los algoritmos desarrollados, basados en espacios de color e IA

MÉTODO 1

Espacio de Color

RGB

Preprocesamiento

Extracción de canales R, G, B; cálculo de Rmedia

Filtrado

Cinco condiciones lógicas sobre R, G, B

Segmentación

Binarización, detección de contornos, filtrado por área mínima, agrupación de regiones

MÉTODO 2

Espacio de Color

RGB

Preprocesamiento

Supresión de valores < media geométrica de cada
canal

Filtrado

Ajuste de canal
rojo; umbralización global
Otsu para máscara γ; umbrales adaptativos locales en 6

franjas

Segmentación

Refinado de máscara (morfología, eliminación de ruido); intersección de máscaras horizontales y

verticales

MÉTODO 3

Espacio de Color

YCbCr

Preprocesamiento

Conversión a YCbCr;
máscara heurística preliminar

Filtrado

Cálculo de diferencia entre canales; sistema de inferencia difusa

Segmentación

Mapa de probabilidad; umbralización difusa; contornos y agrupación

MÉTODO 4

Espacio de Color

Paralelo en RGB y YCbCr

Preprocesamiento

Conversión a ambos espacios; cálculo de medias

Filtrado

RGB: umbrales fijos; YCbCr:
condiciones lógicas vs. medias

Segmentación

Intersección de
máscaras; morfología; contornos

MÉTODO 5

Espacio de Color

Paralelo en RGB y HSI

Preprocesamiento

Extracción de canales H, S, I; cálculo de saturación
media

Filtrado

Condiciones lógicas mixtas “RGB–HSI”; dilatación morfológica

Segmentación

Detección de contornos y filtrado por área mínima

MÉTODO 6

Espacio de Color

HSV

Preprocesamiento

Conversión a HSV; normalización de
rangos

Filtrado

Generación de dos máscaras via inRange para
H, S, V

Segmentación

Unión (OR) de
máscaras; contornos; agrupación de área mínima

MÉTODO 7

Espacio de Color

PJF

Preprocesamiento

Cálculo de componentes P, J, F

Filtrado

Máscaras fijas
elementales: P > 220, J > 60, F >
230

Segmentación

Combinación lógica (P*J + F*J);
detección de contornos y agrupación de áreas mínimas.

MÉTODO 8

Tipo de modelo

Clasificador binario

Algoritmo de IA

CNN

Procedimiento

1.
Recolectar imágenes y etiquetarlas como
“fuego” o “no fuego”.

2.
Separar los datos
en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.

3.
Aplicar transformaciones (rotaciones, recortes) para aumentar la variedad.

4.
Definir la arquitectura de la red y sus
capas.

5.
Entrenar el modelo ajustando pesos en cada pasada.

Datasets

Imágenes usadas para
el entrenamiento: 1828
con fuego y 3015 sin
fuego.

Épocas entrenadas

28

MÉTODO 9

Tipo de modelo

Detector de objetos

Algoritmo de IA

YOLOv8

Procedimiento

1.
Reunir imágenes con y sin
fuego, etiquetando posición en las positivas

2.
Organizar carpetas según formato YOLO (imágenes y etiquetas).

3.
Generar el archivo
de configuración data.yaml.

4.
Dividir el conjunto en entrenamiento,
validación y prueba.

5.
Ejecutar el entrenamiento con YOLOv8.

Datasets

Imágenes usadas para
el entrenamiento: 1828
con fuego y 914 sin
fuego.

Épocas entrenadas

25

MÉTODO 10

Tipo de modelo

Detector de objetos

Algoritmo de IA

Clasificador en cascada Haar

Procedimiento

1.
Generar listados de imágenes con y sin fuego en archivos de texto.

2.
Crear el archivo de muestras posi.vec con la
herramienta de OpenCV.

3.
Entrenar el clasificador en varias etapas
con OpenCV.

4.
Dividir el conjunto en entrenamiento, validación y prueba. Ajustar parámetros de etapas, tamaño de ventana y memoria asignada.

5.
Ejecutar el entrenamiento del modelo

Datasets

Imágenes usadas
para el entrenamiento: 1006 con fuego
y 3015 sin
fuego.

Épocas entrenadas

17

MÉTODO 11

Espacio de Color

PJF + RGB

Preprocesamiento

Conversión al espacio PJF y
extracción de canales R, G, B

Filtrado

Aplicación de condiciones lógicas combinadas sobre canales RGB y máscaras del Método 7

Segmentación

Máscaras refinadas por contorno y área mínima, combinadas lógicamente

MÉTODO 12

Espacio de Color

PJF + RGB + YCbCr

Preprocesamiento

Conversión simultánea a ambos espacios de color

Filtrado

Umbrales específicos para
canales RGB; condiciones lógicas sobre YCbCr
(Método 4)

Segmentación

Fusión de máscaras de ambos espacios; morfología para refinar

MÉTODO 13

Espacio de Color

PJF + HSV

Preprocesamiento

Conversión a HSV y cálculo de componentes del
modelo PJF

Filtrado

Aplicación de condiciones sobre
saturación y máscaras HSV

Segmentación

Combinación lógica con máscara PJF;
refinamiento por contornos y área

MÉTODO 14

Espacio de Color

PJF + RGB + HSI

Preprocesamiento

Extracción de canales R, G, B, y cálculo de H, S,
I (Método 5)

Filtrado

Condiciones sobre
saturación y factor
de ajuste K; combinación con máscaras RGB

Segmentación

Operaciones morfológicas (dilatación) y fusión final
de máscaras

Sistema de evaluación y
alerta

Para evaluar el desempeño general del sistema desarrollado, se definieron dos categorías de
métricas: las métricas de evaluación del modelo y las
métricas de rendimiento del sistema. En el primer grupo se consideraron
indicadores clásicos como la exactitud (ACC, Accuracy),

la tasa de verdaderos positivos (TPR, True Positive Rate) y la tasa de verdaderos negativos (TNR, True Negative Rate). Estas
métricas permiten cuantificar la capacidad del sistema para detectar
correctamente tanto la presencia como la ausencia de eventos de incendio, y
fueron calculadas a partir de pruebas controladas bajo diferentes condiciones
ambientales. En cuanto al rendimiento operativo, se monitorearon
parámetros como la corriente de operación en miliamperios, el
porcentaje de uso del CPU, el consumo de memoria RAM y la temperatura del
procesador durante el funcionamiento continuo. Para esta última
categoría se utilizó un módulo INA219 (Texas Instruments, 2008), encargado de realizar mediciones en tiempo real del consumo eléctrico del sistema. Este componente, integrado
físicamente dentro del encapsulado
electrónico, se visualiza en el esquema de la Figura 4 y fue fundamental
para asegurar la eficiencia energética del sistema en condiciones reales
de despliegue.

El sistema final
implementado integra una lógica híbrida de verificación que combina el Método 9, basado en IA, y el Método 12, basado en segmentación cromática. El flujo de decisión
inicia con el análisis visual mediante ambos métodos; si el Método 9 detecta fuego con un nivel
de confianza superior a 0.25, se activa directamente la siguiente fase de
validación.

Figura 2

Diagrama de funcionamiento de la solución integral (sistema final)
desarrollado, desde la

adquisición
de imágenes en tiempo real hasta la generación de la alerta

En caso contrario, se evalúa si
el Método 12 también identifica fuego y si existe una coincidencia espacial significativa entre ambas segmentaciones. Solo si se cumple esta condición
se considera la detección como válida. Una vez superada
esta verificación visual, el sistema ejecuta una etapa adicional
mediante el sensor PMS5003 (Zhou y Zheng, 2016), encargado de medir la concentración de partículas PM2.5 en el aire. Si dicha concentración supera el

umbral de 100 μg/m³ definido
experimentalmente, el sistema
confirma la presencia del siniestro y se
procede con la activación del sistema de alerta. La lógica
detallada de esta arquitectura se
representa en la Figura 2, donde se esquematiza el flujo completo desde la
adquisición de imágenes hasta la validación ambiental.
Para corroborar la funcionalidad del sistema en un entorno representativo, se realizó una implementación de campo simulando
condiciones reales de
incendio. La Figura 3 muestra el montaje final del prototipo, evidenciando la
disposición de los sensores, la orientación de la cámara y la operación autónoma en condiciones naturales.

Figura 3

Montaje del escenario final en un entorno real controlado

(a)  Encapsulado del hardware - prototipo

(b)  Montaje de un escenario controlado

(c)  Instalación del prototipo a 8 metros de altura

Figura 4

Esquema de conexiones de todos los componentes que conforman el hardware del prototipo

El sistema de alerta fue diseñado para emitir notificaciones automáticas en tiempo real
una vez confirmada la presencia de un incendio. Estas notificaciones incluyen
una imagen del evento detectado, las coordenadas geográficas obtenidas mediante
el módulo GPS y un enlace a Google Maps para facilitar la localización remota del siniestro. El mensaje es enviado a través de la red celular 4G mediante el módulo SIM7600X (Waveshare, 2021) hacia un grupo de Telegram
configurado como canal de alerta. Esta funcionalidad garantiza una
respuesta rápida por parte de las autoridades o personal designado, incluso en zonas
sin infraestructura de red fija.
Todos los componentes, incluyendo la Raspberry Pi 4B, la cámara
digital, el sensor PMS5003, el módulo
GPS, el módulo SIM7600X y el INA219, están organizados dentro de un encapsulado compacto y resistente, diseñado para soportar condiciones ambientales adversas. La disposición
física y lógica de estos elementos se detalla en el
esquema eléctrico y de conexión presentado en la Figura 4.

Resultados y Discusión

La presente sección expone los
resultados obtenidos tras la evaluación del sistema propuesto, abordando tanto el desempeño de los algoritmos de detección como las condiciones operativas del sistema en un entorno
de prueba. Para una mejor
organización, los resultados se presentan en tres bloques principales: primero, se analizan
las métricas de evaluación de los algoritmos desarrollados en dos escenarios controlados; posteriormente, se detallan las métricas
de rendimiento del sistema desde el punto de vista energético y
computacional; y finalmente, se describe el comportamiento operativo
del sistema final durante su despliegue en un entorno simulado.

Métricas de evaluación del modelo

Con base en el flujo metodológico
descrito en la Figura 1, esta sección presenta los resultados obtenidos
tras la aplicación de los algoritmos desarrollados a distintos
escenarios de prueba. En el escenario 1 se evalúan los métodos del 1 al 14, considerando tanto algoritmos
basados en espacios de color
como técnicas de IA. Esta evaluación se realiza sobre
un conjunto mixto compuesto
por imágenes de bases públicas y registros obtenidos en
simulaciones controladas. Por otro lado, el escenario 2 corresponde a pruebas
realizadas exclusivamente en un entorno real,
en el cual se evalúa el desempeño del sistema final
implementado, ya integrado con su lógica
híbrida de decisión y validación ambiental.

Escenario 1

Al analizar este primer escenario, los
resultados presentados en la Tabla 2 revelan un claro contraste en el rendimiento de los algoritmos. Entre los enfoques
basados en espacios
de color, el Método 12 se posiciona como el más robusto, alcanzando una exactitud del 99.37 %. Por su parte, el Método 9,
basado en YOLOv8, lidera entre las
técnicas de IA con un 99.21 %
de exactitud.

El éxito del Método 12 radica en su arquitectura de fusión multiespacio, que hereda y combina
las estrategias más efectivas de otros métodos. Su base es el
Método 7, utilizando el espacio de color PJF que está
específicamente diseñado para resaltar las características
de luminancia (P) y cromaticidad (J, F) del fuego; sobre este, aplica una
segmentación inicial mediante umbrales fijos y una combinación lógica de máscaras.
A esta detección primaria, el Método 12 le
superpone la lógica del Método 4, realizando un filtrado dual:
primero, en el espacio RGB, aplica umbrales cromáticos fijos para
validar el perfil de color de un incendio; y
segundo, en el espacio YCbCr, utiliza
condiciones lógicas que comparan los valores de los canales contra sus
promedios para añadir robustez frente a variaciones de
iluminación. Es la

fusión final mediante la intersección de
estas máscaras lo que le otorga su alta precisión; un
píxel solo se clasifica como fuego si cumple simultáneamente los criterios en los tres dominios
analíticos, reduciendo drásticamente los falsos positivos.

Tabla 2

Resumen de las métricas estadísticas obtenidas en la evaluación de los algoritmos basados en espacios de color, IA y algoritmos combinados en el
escenario 1

MÉTODO

ACCURACY (ACC)

TRUE POSITIVE RATE (TPR)

TRUE NEGATIVE RATE (TNR)

Espacios de color

1

96.20 %

97.50 %

94.87 %

2

90.66 %

85.00 %

96.47 %

3

72.63 %

49.69 %

96.15 %

4

95.25 %

97.81 %

92.63 %

5

86.87 %

79.06 %

94.87 %

6

92.09 %

88.75 %

95.51 %

7

97.31 %

99.69 %

94.87 %

IA

8

98.58 %

98.44 %

98.72 %

9

99.21 %

99.69 %

98.72 %

10

72.94 %

63.12 %

83.01 %

Espacios de color

11

96.99 %

94.38 %

99.68 %

12

99.37 %

99.38 %

99.36 %

13

83.70 %

68.44 %

99.36 %

14

94.15 %

88.75 %

99.68 %

Figura 5

Matrices de confusión de los métodos con mejor desempeño en el escenario
1

(a) Método 12 basado en espacios de color                    (b)
Método 9 basado en IA

En contraste, el Método 9 (YOLOv8) destaca
por una razón diferente: su capacidad de aprender características jerárquicas y contextuales directamente de los datos. A diferencia de los métodos basados
en reglas fijas
(ej. R>G>B), YOLOv8
no solo identifica el color, sino también patrones más
abstractos como la textura, la forma y la distribución espacial que caracterizan una llama, lo que le confiere una capacidad de generalización superior. Por otro lado,
métodos con menor rendimiento como el Método 3 (Lógica Difusa) y el Método 10 (Haar Cascade) mostraron
dificultades. El primero, a pesar de su sofisticación, depende de
funciones de membresía predefinidas que pueden no ajustarse a la
variabilidad del entorno simulado, mientras que el segundo utiliza
características rectangulares simples,
poco adecuadas para detectar fenómenos amorfos y de textura
variable como el fuego.

Estos resultados adquieren especial relevancia dado que el conjunto de validación

incorpora imágenes capturadas en un entorno realista
simulado, confirmando la robustez y capacidad de generalización de los algoritmos líderes. Para complementar este análisis, la Figura
5 presenta las matrices de confusión del Método 12 y el Método 9. Ambas reflejan
un alto grado de
precisión; el Método 12 clasificó correctamente 318 imágenes con fuego y 310 sin fuego (4 errores), mientras que el
Método 9 detectó 319 con fuego y 308 sin fuego (5 errores). La
baja cantidad de fallos en ambos enfoques confirma
su fiabilidad y justifica plenamente su selección
para ser integrados en la arquitectura del sistema final.

Escenario 2

Los resultados obtenidos durante la
validación de este escenario se presentan en la Tabla 3 y se ilustran
comparativamente en la Figura 6, permitiendo evaluar el desempeño del
Método 9 basado en IA, el Método 12 basado en espacios de color y
la solución integrada (sistema final) frente a las variaciones de este
escenario, como se presenta en la Figura 7. En
dicha figura se visualizan las tres condiciones representativas consideradas: (a) alta iluminación donde predomina la incidencia solar
directa, característico de una época de estiaje en la zona de
interés; (b) interferencia visual, caracterizada por elementos de colores similares al fuego, como objetos o ropa de color rojo; y (c) escenario estándar, que representa condiciones normales de un día en la ciudad
de Cuenca. Estas variaciones permiten
analizar el comportamiento del sistema frente a
escenarios reales con distintos niveles de complejidad visual. Cabe destacar
que para esta validación se utilizaron un total de 6600 imágenes,
distribuidas equitativamente en cada condición con 1100 imágenes
con fuego y 1100 sin fuego por variación.

Figura 6

Métricas estadísticas del método 9, método 12 y solución integral (sistema final)
frente a

diferentes desafíos del escenario 2

(a) Accuracy                                               (b) True Positive Rate

(c)
True Negative Rate

Tabla 3

Resumen de las métricas estadísticas del método 9, método 12 y solución integral (sistema

final) frente a diferentes desafíos del escenario 2

MÉTODO

ACCURACY (ACC)

TRUE POSITIVE RATE (TPR)

TRUE NEGATIVE RATE (TNR)

Alta iluminación

9

98.73 %

99.82 %

97.64 %

12

94.82 %

90.36 %

99.27 %

Sistema
Final

99.82 %

99.64 %

100.00 %

Interferencia visual

9

97.55 %

99.64 %

95.45 %

12

71.91 %

97.18 %

46.64 %

Sistema
Final

96.59 %

99.73 %

99.45 %

Condiciones estándar

9

98.14 %

99.64 %

96.64 %

12

98.59 %

97.18 %

100.00 %

Sistema
Final

99.36 %

99.73 %

99.00 %

Figura 7

Imágenes capturadas en cada variación del escenario 2

(a)  Escenario con alta
iluminación solar

(b)  Escenario
con interferencia visual presente

(c)  Escenario
con condiciones estándar
(iluminación media)

El sistema final híbrido
demostró una notable robustez y un rendimiento superior al de sus componentes individuales en las
tres condiciones evaluadas, tal como se resume en la Tabla 3. En el escenario de alta iluminación, crítico para contextos de sequía, el sistema alcanzó un desempeño casi perfecto, con una exactitud del 99.82 % y una especificidad del 100 %. La
matriz de confusión (Figura 8a) confirma esta fiabilidad, al no registrar
un solo falso positivo y únicamente 4 falsos negativos entre 2200 imágenes, validando su eficacia
ante la alta radiación
solar.

Para el desafío de interferencia
visual, la arquitectura híbrida demostró su principal ventaja: la
mitigación de falsos positivos. Mientras que el Método 12 basado
en color falló (especificidad del 46.64 %), el sistema final lo
compensó eficazmente, alcanzando una especificidad del 93.45 %. La Figura
8b evidencia esta corrección, mostrando
cómo el sistema redujo drásticamente los errores
para identificar correctamente 1028 imágenes sin fuego, lo que
valida la complementariedad de los enfoques.

Finalmente, en condiciones estándar, el sistema mantuvo una operación estable y precisa con una
exactitud del 99.36 %. En este caso, priorizó una alta sensibilidad del
99.73 % para garantizar la detección de casi todos los eventos
reales (1097 de 1100, ver Figura 8c), a cambio de un número mínimo y aceptable de falsas alarmas (11). Esta compensación es estratégicamente
deseable en aplicaciones de seguridad, donde es preferible una alerta de más a omitir un evento
real.

Figura 8

Matrices de confusión de las pruebas
del sistema final en cada variación del escenario 2

(a)
Escenario con alta iluminación                  (b) Escenario con interferencia visual

(c) Escenario con condiciones estándar

Es relevante contextualizar el sistema
propuesto frente a los enfoques basados en satélites, que, si bien son fundamentales para el monitoreo de incendios a gran escala,
presentan limitaciones para la detección temprana
debido a la latencia en sus revisitas y a la obstrucción
por nubes o humo. En este contexto,
el sistema terrestre
desarrollado no busca reemplazar a los
satélites, sino actuar como una solución complementaria de alta
resolución para la detección inmediata de la ignición en zonas críticas. Mientras los sistemas
satelitales son invaluables para el seguimiento a macroescala de la propagación de
grandes incendios, este prototipo ofrece la ventaja táctica de generar una alerta en
segundos tras la aparición de las primeras llamas, habilitando una respuesta rápida para extinguir el fuego antes de que se extienda
y llenando así un vacío crítico
que la tecnología satelital no puede cubrir.

Adicionalmente, es importante destacar
que la validación del sistema se centró en condiciones controladas, diseñadas para simular
los escenarios de alta luminosidad diurna más
comunes durante la época de estiaje en la región de estudio. En
consecuencia, los umbrales fijos empleados en los algoritmos basados en
espacios de color fueron optimizados para estas condiciones específicas.
Si bien este enfoque garantiza un alto rendimiento en el contexto evaluado, se reconoce que una generalización a otros entornos
con diferente vegetación o clima requeriría un reajuste de dichos
parámetros. Asimismo, el alcance del presente estudio no
incluyó pruebas en condiciones de baja iluminación o nocturnas, lo que constituye una línea de trabajo
futuro. Finalmente, para escenarios donde la visibilidad se vea reducida por
humo denso, el sistema mitiga la dependencia visual mediante la
integración del sensor de partículas PM2.5, que actúa como
un mecanismo de confirmación no visual de la combustión.

Métricas de rendimiento del sistema

Para complementar el análisis de
precisión, a continuación se evalúa la eficiencia
operativa de cada algoritmo. Se monitorearon métricas clave como el
consumo de CPU, uso de RAM, temperatura del procesador y consumo de corriente para identificar los métodos más adecuados para un sistema
embebido de bajos recursos.

Evaluación de los algoritmos desarrollados

El gráfico correspondiente a la Figura 9 exhibe el porcentaje de uso de CPU registrado durante la ejecución de
cada uno de los algoritmos evaluados. Se observa que el Método 10,
correspondiente al clasificador Haar, alcanza un valor significativamente alto
(84.5 %), lo que indica una alta
demanda computacional y lo posiciona como una opción menos adecuada para
sistemas embebidos. En contraste, el resto de los métodos muestra un uso
de CPU considerablemente más bajo y estable, con valores que oscilan entre el 15.3 % y el 37.3 %, lo que los convierte en alternativas más eficientes y apropiadas para entornos con recursos limitados, al minimizar el riesgo de
sobrecarga del procesador.

En cuanto al consumo de corriente, en la
Figura 10 se observa que la mayoría de los métodos mantiene
un consumo dentro
del rango de 311 mA a 335 mA, lo cual resulta
adecuado para sistemas con suministro energético limitado. No
obstante, destacan tres métodos con consumos más elevados: el
Método 8 (345.9 mA), el Método 9 (351.4 mA) y especialmente el Método 10, que alcanza los 419
mA. Este último representa una carga considerablemente mayor, lo que puede
comprometer la autonomía energética en contextos remotos o alimentados por batería. Por
tanto, algoritmos como los Métodos 6, 7 y 11 resultan más
favorables para implementaciones eficientes desde el punto de vista
energético.

Respecto al uso de memoria RAM, en la Figura 11 se evidencia que el Método 10 destaca por su elevado consumo, alcanzando un 45.7
%, lo cual puede representar una limitante en sistemas embebidos con recursos
restringidos. Le siguen el Método 9 (39.9 %) y el Método 8 (37.0 %), ambos significativamente por encima del promedio general. En contraste, los métodos
restantes mantienen un perfil de uso más moderado, entre 22 % y 32 %, lo que los convierte en opciones más eficientes para dispositivos con
capacidad limitada de memoria volátil.

Finalmente, la Figura 12 presenta el
comportamiento térmico del sistema, mostrando la temperatura de la CPU.
Se observa un comportamiento térmico estable en la mayoría de los métodos, con valores promedio
entre 31.4 °C y 35.8 °C. La única excepción notable es el
Método 10, que alcanza una temperatura máxima de 40.6 °C,
reflejo de su mayor exigencia computacional. Esta estabilidad térmica general resulta fundamental para garantizar la fiabilidad
del sistema en aplicaciones de operación continua, y contribuye a
preservar la integridad del hardware en entornos embebidos.

Con base en los resultados, se confirma que la selección de los Métodos 12 y 9 representa un balance deliberado entre
precisión y eficiencia computacional. Se reconoce que el Método 9
(YOLOv8) presenta una de las demandas más altas de recursos, con un
consumo de 351.4 mA y un 39.9 % de
uso de RAM. Si bien este costo es manejable para la Raspberry Pi 4B del
prototipo, sería un factor decisivo en dispositivos más
limitados. No obstante, la arquitectura híbrida del sistema final está diseñada para mitigar esta carga, ya que no depende exclusivamente
del modelo YOLOv8, sino que lo complementa con el Método 12,
computacionalmente más ligero. Para un futuro despliegue en microcontroladores de menor capacidad, se podrían aplicar técnicas de
optimización como la cuantización del modelo o el uso de
versiones más ligeras para asegurar la viabilidad energética y de
procesamiento.

Figura 9

Uso de
CPU mediante la ejecución de cada algoritmo

Figura 10

Corriente consumida
por el sistema mediante la ejecución de cada algoritmo

Figura 11

Uso de memoria RAM mediante la ejecución de
cada algoritmo

Figura 12

Temperatura de la CPU mediante
la ejecución de cada algoritmo

Evaluación del sistema final

Para este apartado se evaluó el
rendimiento operativo del sistema final en condiciones reales, considerando
todos los módulos activos descritos en la Figura 4. Adicionalmente, se
incorporó un sistema de ventilación automática, el cual se
activa cuando la temperatura de la CPU supera los 60 °C, con el objetivo de
preservar condiciones térmicas seguras durante la operación
continua del sistema.

Las figuras 13 y 14 resumen las
métricas obtenidas bajo dos configuraciones: con ventilación desactivada (Figura 13) y con ventilación activada (Figura 14). En ambos casos se monitorearon las métricas de uso
de CPU, uso de RAM, temperatura del sistema y consumo de corriente. En la
configuración sin ventilación, el sistema final presentó
un uso de CPU del

38.3 %, RAM del 49.5 %, temperatura promedio de 58.7 °C
y corriente de 475.8 mA. Si bien estos valores se mantienen dentro de
márgenes aceptables, la temperatura se acerca al umbral de seguridad
térmica.

Figura 13

Métricas de rendimiento del sistema integral
con el sistema de ventilación desactivado

Una vez activada la ventilación,
la temperatura del sistema se redujo drásticamente hasta 39.3 °C,
asegurando una operación estable y prolongada. El resto de los
parámetros se mantuvieron similares: el uso de CPU fue de 33.2 %, la RAM se estabilizó en 48.7 % y el

consumo de corriente aumentó levemente a 519.9 mA debido al funcionamiento del ventilador.
Esta compensación resulta razonable considerando la mejora
térmica obtenida.

Figura 14

Métricas de rendimiento del sistema integral
con el sistema de ventilación activado

Al comparar estos valores con los
obtenidos en el escenario 1, se observa que la integración del sistema
final, pese a añadir nuevos módulos como el sensor de partículas, el GPS y la conectividad 4G, mantiene un perfil de consumo equilibrado. De hecho, el uso de recursos
sigue siendo menor o comparable al de métodos individuales, lo cual confirma la viabilidad de implementar esta solución en entornos reales.
En conjunto, el sistema final no solo destaca por su precisión, sino
también por su eficiencia operativa y robustez en condiciones
prolongadas.

Funcionamiento
del sistema final

El sistema final implementado integra
múltiples componentes que trabajan de manera conjunta para detectar incendios forestales y generar
alertas en tiempo
real. El proceso
se inicia con la
adquisición continua de imágenes mediante una cámara
instalada en el encapsulado del
sistema. Las imágenes, capturadas cada 3 segundos, tienen una
resolución de 960×720 píxeles. Esta configuración fue seleccionada de forma empírica, ya que proporciona un equilibrio
adecuado entre fluidez de procesamiento y calidad de imagen. La alta definición es especialmente
importante debido a la ubicación elevada de la cámara, lo cual exige un nivel de detalle suficiente
para permitir la detección temprana de focos de incendio, incluso
cuando las llamas aún son pequeñas. En la Figura 7 se muestra una
imagen capturada de cada variación del escenario.

Una vez adquiridas las imágenes, estas son procesadas por los algoritmos de detección.
En esta etapa, se evalúan tres enfoques distintos: el procesamiento
mediante el Método 12 basado en espacios de color, el Método 9
fundamentado en IA con YOLOv8 y, finalmente, el procesamiento
combinado implementado en el sistema final.

La Figura 15 muestra ejemplos representativos del comportamiento de cada uno de estos métodos frente a las tres variaciones del escenario evaluado.
Se puede observar
que, si bien los
métodos individuales presentan ciertos errores, como omisiones en la
detección por parte del algoritmo de espacios de color o detecciones
erróneas en el modelo de IA, la combinación de ambos en el sistema
final permite una corrección de estas inconsistencias. Esto se debe a la lógica
de fusión implementada, la cual refuerza las detecciones
únicamente cuando ambos métodos coinciden o cuando se detecta una
región de fuego dominante por uno de los algoritmos y es respaldada
parcialmente por el otro. Una vez detectado visualmente un posible foco de incendio,
el sistema procede a validar dicha alerta mediante la medición de
partículas en el aire.

Figura 15

Imágenes obtenidas mediante el procesamiento del método 9, método 12 y solución integral en cada variación del escenario 2

(a) Método 12                            (b)
Método 9                     (c)
Procesamiento final

(d)  Método 12                            (e)
Método 9                      (f)
Procesamiento final

(g) Método 12                            (h)
Método 9                      (i)
Procesamiento final

Figura 16

Registro del censado
de partículas finas en el aire en el momento
del incendio

La Figura 16 presenta la evolución de la concentración de partículas PM2.5 posterior a la detección por procesamiento de
imágenes. Si bien los incrementos registrados no alcanzan niveles
extremos, sí se observan picos que superan el umbral establecido de 100
µg/m3, confirmando la presencia de humo en el entorno.

Figura 17

Alerta generada automáticamente por el sistema
final una vez detectado y confirmado el

siniestro hacia la aplicación de Telegram

Esta variabilidad en las mediciones se
explica tanto por la distancia entre el foco de fuego y el encapsulado como por
la acción del viento, que en ciertos momentos alejaba la
concentración de humo del sensor.
No obstante, cuando
la dirección del viento coincidió con la
ubicación del encapsulado, se registraron concentraciones
significativamente elevadas. Estas coincidencias temporales entre las
detecciones visuales y los picos de material particulado refuerzan la
fiabilidad del sistema final para validar siniestros en tiempo real.

Finalmente, una vez verificada la presencia de un incendio,
el sistema procede
a emitir una alerta en tiempo real a través de la aplicación de mensajería Telegram. La Figura 17 muestra

un ejemplo de este mensaje automático, el cual
incluye una imagen del evento detectado, las coordenadas geográficas
exactas del siniestro y un enlace directo para visualizar la ubicación
en Google Maps. Esta funcionalidad, soportada por el módulo GPS, permite
una respuesta rápida y precisa
por parte de los equipos
encargados de la atención de emergencias, facilitando la verificación visual
y la activación del protocolo correspondiente.

Conclusiones

Este trabajo presentó el desarrollo y la validación de un sistema inteligente de
detección y alerta temprana de incendios forestales, basado en tecnologías IoT e IA. En la etapa de desarrollo se diseñaron y evaluaron 14
algoritmos distintos, abarcando enfoques basados en espacios de color y modelos de inteligencia artificial. A partir de esta evaluación comparativa, se consolidó una arquitectura
híbrida que integra los métodos de mayor desempeño: un
detector de objetos YOLOv8 (Método 9) y un algoritmo cromático multiespacio (Método 12), empleando una lógica
de verificación cruzada.
La validación del sistema final en escenarios realistas demostró su alta
robustez, logrando una precisión del 99.82 % y una especificidad del 100
% en condiciones críticas de alta iluminación, superando
significativamente el rendimiento de los métodos individuales.

Más allá de la precisión visual, la fiabilidad del sistema se ve reforzada por un mecanismo de doble verificación que utiliza un sensor de partículas PM2.5 para confirmar
la presencia de humo, reduciendo eficazmente los falsos
positivos. Su utilidad práctica se maximiza con la integración de
módulos GPS y 4G, que permiten emitir alertas georreferenciadas en
tiempo real a través de Telegram. Operativamente, el prototipo demostró ser viable
para despliegues en campo, manteniendo un consumo
energético moderado (519.9
mA) y una temperatura estable (39.3 °C) durante sesiones
prolongadas. Estas métricas confirman la viabilidad de una solución precisa, eficiente y
adaptable a otras aplicaciones de monitoreo ambiental.

Es fundamental reconocer que la efectividad de la funcionalidad de alerta en tiempo real depende de la disponibilidad de
cobertura 4G, una limitación en áreas rurales remotas donde la
infraestructura de telecomunicaciones es a menudo inexistente. Para superar
esta barrera y abordar la escalabilidad para un despliegue masivo, el sistema
actual ha sido concebido como un nodo concentrador dentro de una futura
arquitectura de red de sensores distribuida.

Como trabajo a futuro, se planea expandir
la solución mediante
la implementación de
múltiples nodos sensores de bajo consumo que se comuniquen a
través de la tecnología LoRaWAN, integrando en cada uno el sensor
INA219 para un monitoreo constante de su rendimiento energético, tal como se validó en la sección de resultados de este estudio.
En este esquema, los nodos
periféricos realizarían la captura de datos y enviarían
alertas preliminares al nodo concentrador (el prototipo actual), el cual se
encargaría del procesamiento avanzado, la confirmación del evento
y la conexión con un punto lejano con cobertura para así emitir
la alerta a las entidades pertinentes. Para asegurar la durabilidad y el bajo mantenimiento en dicho
despliegue, se propone
el uso de encapsulados con certificación IP67,
protegiendo el hardware de condiciones ambientales
adversas y reduciendo la frecuencia de las revisiones técnicas, un
factor clave en áreas de difícil acceso.

Reconocimientos y Declaraciones

Los autores agradecen al Departamento de Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
de
la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Cuenca (DEET), por el apoyo brindado durante
el desarrollo del presente trabajo de investigación.

Los autores declaran que, en la
elaboración del presente artículo, se han utilizado herramientas
de inteligencia artificial, como Gemini 2.5 Flash, de forma complementaria. Su uso ha sido sutil, principalmente para la reducción de texto en la sección de trabajos relacionados,
con el fin de cumplir la normativa de extensión del
artículo, y para estructurar de manera más clara las ideas en la
sección de introducción.

Los autores
declaran la contribución y participación equitativa de roles de
autoría para

esta publicación.

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