[en] Wildfires that reach the Wildland-Urban Interface (WUI) pose a significant threat to communities, causing structural damages and obstructing evacuation routes. It is therefore crucial to quantify vulnerability to wildfires of structures and roads at mesoscale (i.e., community level). This thesis aims to analyze, refine and improve the Wildland Urban Interface Index (WUIX) tool, which evaluates vulnerabilities of WUI communities through the WUIX index, which depends on vegetation continuity within the community and the distance between vegetation and structures. Using georeferenced data, procedures were established for creating input rasters for the WUIX tool. These rasters were generated from orthophotos, and cadastral maps or OpenStreetMaps data. Additional models were developed to identify vegetation, houses, and roads from high-resolution satellite imagery using machine learning techniques. Sensitivity analyses were performed for the resolution of orthophotos, which concluded that using a 25 cm resolution image provides better output compared to resolutions ranging from 10 to 60 m, which can be obtained from Sentinel satellites. A comparison of raster pixel sizes was also performed, finding that smaller sizes (2 m or 3 m) capture finer details compared to 5 m or 10 m pixels. Calculation of WUIX involves defining a coarse mesh that is the product of pixel size of raster and number of pixel cells in the x or y direction. The optimal value for the coarse mesh was found to be 50 m, as this resolution avoids overestimation of WUIX output. The methodology was applied to three WUI areas located in Spain. The first one was recently impacted by a wildfire, and it was found that damaged houses were located in areas defined by the WUIX tool as having medium-high vulnerability range (926-1388.99) to very high vulnerabilities range (1852-2315) in m2, validating the WUIX tool. For the other two regions, vulnerability was evaluated and quantified, indicating that structures in

[es] Los incendios forestales que alcanzan la interfaz urbana-forestal (WUI, del inglés) suponen una importante amenaza para las comunidades, ya que causan daños sobre las estructuras y colapsan las rutas de evacuación. Por lo tanto, es crucial cuantificar la vulnerabilidad a los incendios forestales de las estructuras y las carreteras a nivel de mesoescala y a nivel comunitario. Este trabajo pretende refinar y mejorar la herramienta Wildland Urban Interface Index (WUIX), que evalúa las vulnerabilidades de las comunidades WUI a través del índice WUIX, que depende de la continuidad de la vegetación dentro de la comunidad y de la distancia entre la vegetación y las estructuras. Utilizando información georreferenciada, se han establecido procedimientos para crear mapas ráster de entrada para la herramienta WUIX. Estos rásters se han generado a partir de ortofotos, y mapas catastrales o datos de OpenStreetMaps. Se han desarrollado modelos adicionales para identificar la vegetación, las casas y las carreteras a partir de imágenes de satélite de alta resolución utilizando técnicas de aprendizaje automático. Se han realizado análisis de sensibilidad para la resolución de las ortofotos. Se ha podido concluir que el uso de una imagen de 25 cm de resolución proporciona mejores resultados en comparación con las resoluciones que van de 10 a 60 m, que pueden obtenerse de los satélites Sentinel. También se ha llevado a cabo una comparación de los tamaños de los rásters, y se ha concluido que los tamaños más pequeños (2 m o 3 m) captan detalles más finos en comparación con los rásters de 5 m o 10 m. Los valores óptimos para la resolución gruesa, utilizada para calcular el índice WUIX, oscilan entre 30 y 50 m, ya que esta resolución evita una sobreestimación del resultado WUIX. La metodología desarrollada se ha aplicado en tres áreas WUI de España. La primera de ellas había sido afectada recientemente por un incendio forestal, y se ha determinado que las casas dañadas en el incendio est