[ca] Els incendis forestals que arriben a la interfície urbana-forestal (WUI, de l'anglès) suposen una amenaça important per a les comunitats, ja que causen danys sobre les estructures i col·lapsen les rutes d'evacuació. Per tant, és crucial quantificar la vulnerabilitat al foc de les estructures i les carreteres a nivell de mesoescala i a nivell comunitari. Aquest treball pretèn refinar i millorar l'eina Wildland Urban Interface Index (WUIX), que avalua les vulnerabilitats de les comunitats WUI a través de l'índex WUIX, que depèn de la continuïtat de la vegetació dins la comunitat i de la distància entre la vegetació i les estructures. Utilitzant informació georreferenciada, s'han establert procediments per crear mapes ràster d'entrada per a l'eina WUIX. Aquests ràsters s'han generat a partir d'ortofotos, i mapes cadastrals o dades d'OpenStreetMaps. S'han desenvolupat models addicionals per identificar la vegetació, les cases i les carreteres a partir d'imatges de satèl·lit d'alta resolució utilitzant tècniques d'aprenentatge automàtic. S'han realitzat anàlisis de sensibilitat per a la resolució de les ortofotos. S'ha pogut concloure que l'ús d'una imatge de 25 cm de resolució proporciona millors resultats en comparació amb les resolucions que van de 10 a 60 m, que es poden obtenir dels satèl·lits Sentinel. També s'ha dut a terme una comparació de les mides dels ràsters, i s'ha pogut concloure que les mides més petites (2 m o 3 m) capten detalls més fins en comparació amb els ràsters de 5 m o 10 m. Els valors òptims per a la resolució gruixuda, utilitzada per calcular l'índex WUIX, oscil·len entre 30 i 50 m, ja que aquesta resolució evita la sobreestimació del resultat WUIX. La metodologia s'ha aplicat a tres àrees WUI d'Espanya. La primera havia estat afectada recentment per un incendi forestal, i s'ha determinat que les cases danyades estaven situades en àrees definides per l'eina WUIX com de vulnerabilitat mitjana-alta a molt alta, validant així l'eina WUIX. Per a le

[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