El aumento en el número de incendios forestales en los últimos años en diferentes partes del mundo ha causado una creciente preocupación entre la población, ya que las consecuencias de estos incendios van más allá de la destrucción del ecosistema. Con la creciente relevancia de la industria del Internet de las Cosas (IoT), desarrollar soluciones para la detección temprana de incendios es de vital importancia. Este documento propone una red de bajo costo basada en tecnología Long-Range (LoRa) para evaluar de manera autónoma el nivel de riesgo de incendio y la presencia de un fuego en áreas rurales. El sistema consiste en varios nodos LoRa con sensores para medir variables ambientales como temperatura, humedad, monóxido de carbono, calidad del aire y velocidad del viento. Los datos recopilados se envían a una puerta de enlace central, donde se almacenan, procesan y luego se envían a un sitio web para la visualización gráfica de los resultados. En este documento, se realizó una encuesta de los requisitos de los dispositivos y sensores que componen el sistema. Después de esta encuesta, se llevó a cabo un estudio de mercado de los sensores disponibles, finalizando con una comparación entre los sensores para determinar cuáles cumplían con los objetivos. Utilizando los sensores elegidos, se realizó un estudio de posibles soluciones de energía para este prototipo, considerando las condiciones de uso esperadas. El sistema fue probado en un entorno real, y los resultados demuestran que es posible cubrir un área circular con un radio de 2 km utilizando una sola puerta de enlace. Nuestro sistema está preparado para activar alarmas de riesgo de incendio cuando, por ejemplo, las señales de humedad relativa, temperatura ambiente y velocidad del viento están por debajo o son iguales al 30%, por encima o son iguales a 30 grados Celsius, y por encima o son iguales a 30 m/s, respectivamente (comúnmente conocida como la regla 30-30-30).