El 15 de julio de 2026, a las 13:25 UTC, se declaró un incendio junto a Orés, en la comarca zaragozana de las Cinco Villas. Cinco días después estaba estabilizado, con cinco municipios evacuados (Orés, Asín, Malpica de Arba, Luesia y Uncastillo) y unos 460 efectivos en el terreno. La vicepresidenta del Gobierno de Aragón dio una cifra concreta de daño: “la zona realmente quemada se reduce a 14.400 hectáreas”, con un perímetro de 78 kilómetros y una superficie afectada de 15.700. Y lo interesante es de dónde salió ese número: de las imágenes del satélite Sentinel.
Esa es la parte que aquí nos importa. Una cicatriz de 14.400 hectáreas es un dato que se decide en un despacho a partir de una imagen, y esa imagen se puede recrear y comprobar. Lo hicimos con nuestra propia escena y con el mismo índice que usan los servicios de emergencia para medir severidad.
En color real, el fuego casi no se ve
Nuestra escena es del 23 de julio de 2026, la primera pasada limpia de Sentinel-2 sobre la zona tras darse el incendio por estabilizado. La recompusimos desde el Copernicus Data Space Ecosystem sobre un recuadro comarcal de unos 66 por 36 kilómetros centrado en el núcleo del incendio, entre Uncastillo, Luesia, Orés, Asín y Malpica de Arba. El catálogo devolvió esa fecha con 0,0 % de nube: ni una nube ni una columna de humo sobre la zona quemada.
La imagen de portada está en composición SWIR, NIR y rojo (bandas B12, B8A y B04). La cicatriz del incendio aparece como una mancha marrón rojiza compacta que no se confunde con nada. Ahora mira la misma escena, el mismo día y el mismo encuadre, con las mismas correcciones, en color real:
En color real, quien no sepa dónde ardió puede tomar la cicatriz por una zona de bosque oscuro o por una sombra del relieve. El infrarrojo de onda corta no deja esa duda, y no por casualidad.
Por qué el infrarrojo de onda corta delata el fuego
La razón está en dos bandas. La vegetación sana refleja mucho en el infrarrojo cercano (NIR) y poco en el infrarrojo de onda corta (SWIR); una superficie recién quemada hace justo lo contrario, poco NIR y mucho SWIR. Es la descripción literal de la práctica recomendada de UN-SPIDER: “Healthy vegetation shows a very high reflectance in the NIR, and low reflectance in the SWIR portion of the spectrum … the opposite of what is seen in areas devastated by fire”.
Ese contraste se resume en un número, el Normalized Burn Ratio, que en Sentinel-2 se calcula con las bandas B8A (NIR) y B12 (SWIR): NBR = (B8A - B12) / (B8A + B12). Un NBR alto es vegetación sana; uno bajo o negativo, suelo desnudo o quemado. Para estimar cuánto cambió una zona, se resta el NBR posterior al fuego del anterior y se obtiene el dNBR, y “a higher value of dNBR indicates more severe damage, while areas with negative dNBR values may indicate regrowth following a fire”. Es el método que enseña la propia guía de UN-SPIDER paso a paso con Sentinel-2.
Cuánto ardió, medido
Calculamos el NBR sobre dos escenas nuestras del mismo encuadre: una anterior al fuego (una composición de mínima nubosidad de la ventana del 20 de junio al 13 de julio) y la posterior del 23 de julio. Sobre la zona quemada, el índice se desploma: pasa de +0,36 de media antes del fuego a -0,18 después, un dNBR medio de +0,54. Sobre el terreno que no ardió, no se mueve: +0,33 antes y +0,33 después, un dNBR de 0,00. El índice cae justo donde ardió y se queda quieto donde no. Esa es la prueba de que mide el fuego y no otra cosa.
Con los rangos de severidad que propone el USGS y adopta UN-SPIDER, y contando solo el terreno que tenía vegetación antes del fuego, el reparto queda así:
| Severidad (dNBR) | Superficie | Parte de lo quemado (redondeada) |
|---|---|---|
| Baja (0,10 a 0,27) | 2.427 ha | 19 % |
| Moderada-baja (0,27 a 0,44) | 2.382 ha | 18 % |
| Moderada-alta (0,44 a 0,66) | 5.982 ha | 47 % |
| Alta (más de 0,66) | 2.000 ha | 16 % |
En total, el índice marca unas 12.800 hectáreas de vegetación quemada, de las que unas 10.400 arden con severidad moderada o alta y unas 2.000 con severidad alta. Es una estimación propia, con umbrales estándar y sin comprobación de campo, y queda por debajo de las 14.400 hectáreas oficiales. La diferencia tiene explicación: contamos solo el suelo que antes tenía vegetación, dejamos fuera el que ya estaba desnudo y aplicamos umbrales fijos que no se ajustan con comprobación de campo. Aun así, cae en el mismo orden que la cifra que el Gobierno de Aragón sacó de Sentinel, y con el mismo satélite. Lo que aporta el índice sobre el titular es el desglose: casi la mitad de lo quemado está en severidad moderada-alta, y hay unas 2.000 hectáreas donde el fuego fue severo.
El campo segado que parece quemado
Un dato así hay que mirarlo con cuidado. Entre finales de junio y el 23 de julio, en el secano aragonés se cosecha, y un campo de cereal segado también pierde NBR: para el índice, a secas, podría pasar por quemado. Por eso separamos el terreno que antes del fuego era vegetación del que no lo era. El filtro no es un adorno: sin él, el índice marcaba unas 13.600 hectáreas con severidad moderada o alta; al exigir que hubiera algo verde que quemar, bajan a 10.400. Esas 3.200 hectáreas de diferencia son sobre todo rastrojo, no incendio. La propia guía de UN-SPIDER avisa de lo mismo, de que agua, caminos o construcciones pueden colarse en la cuenta, y de que la interpretación fina pide validación sobre el terreno.
Qué decisión permite ese dato
El mapa de severidad no es un ejercicio: es lo que decide dónde se actúa primero cuando el fuego se apaga. El servicio de emergencias de Copernicus se activó para este incendio (activación EMSR896) con un encargo concreto, “initial rough estimation, wildfire extent, delineation and damage assessment”, sobre daños a masa forestal, vegetación natural, edificios e infraestructuras. Ese primer perímetro dice cuánto ardió; el dNBR dice cómo de fuerte, y ahí es donde cambian las decisiones.
Donde la severidad es alta, el suelo queda desnudo y sin raíces que lo sujeten, y esa es la parte con más riesgo de arrastre con las primeras tormentas de otoño. UN-SPIDER lo dice con todas las letras: los mapas de severidad “can be used to estimate not only the soil burn severity, but the likelihood of future downstream impacts due to flooding, landslides, and soil erosion”. Para las 2.000 hectáreas de severidad alta de las Cinco Villas, eso se traduce en prioridad de restauración, fajinas y control de escorrentía antes que en el resto. Y para los ganaderos de Luesia y los agricultores de Castiliscar, que se sumaron a la extinción con sus propios tractores, saber qué parcelas quedaron severamente quemadas y cuáles apenas es la diferencia entre replanificar una campaña y darla por perdida.
Lo que construimos con esto
Recrear la escena y medir el índice no es lo difícil; lo difícil es entregar el paso completo, de la imagen cruda al mapa de severidad por parcela, de forma reproducible y con las fuentes a la vista. Eso es lo que montamos en T3 AISAT para agua, agro, medio ambiente y emergencias: convertir una pasada de satélite en un dato que aguanta una decisión, con el procedimiento escrito para que se pueda repetir el mes que viene sobre otro incendio, otra sequía u otra lámina de agua, el mismo enfoque con el que medimos la altura de una tormenta por su sombra en el Véneto. Un mapa que nadie puede reconstruir vale poco; uno que cualquiera puede volver a calcular vale como prueba.
El incendio de las Cinco Villas fue el segundo mayor de la historia reciente de Aragón, solo por detrás del Maestrazgo de 1994. Cuando el fuego se apague del todo y toque decidir por dónde empieza la recuperación, ¿te fías del color de una foto o del número que puedes volver a medir?