Este estudio presenta un novedoso marco de aprendizaje jerárquico de adaptación de dominio diseñado para mejorar las capacidades de detección de incendios forestales, abordando las limitaciones inherentes en las redes neuronales convolucionales tradicionales en diversos entornos forestales. El marco emplea de manera innovadora un enfoque de doble conjunto de datos, integrando conjuntos de datos tanto no forestales como específicos de bosques para entrenar un modelo capaz de manejar diversos escenarios de incendios forestales. La metodología aprovecha un marco novedoso que combina capas compartidas para la extracción de características amplias con capas especializadas para detalles específicos de bosques, demostrando versatilidad en modelos base. Inicialmente demostrado con EfficientNetB0, este enfoque adaptable podría ser aplicable con varias arquitecturas avanzadas, mejorando la detección de incendios forestales. El análisis comparativo de la investigación, comparando con metodologías convencionales, muestra el rendimiento mejorado del enfoque propuesto. Destaca especialmente en precisión, puntuación F1, especificidad, MCC y AUC-ROC. Esta investigación reduce significativamente los falsos positivos en la detección de incendios forestales a través de una novedosa combinación de aprendizaje multi-tarea, entrenamiento con doble conjunto de datos y adaptación jerárquica de dominio. Nuestro enfoque avanza en el aprendizaje profundo en entornos complejos y limitados en datos, ofreciendo una herramienta crítica para la conservación ecológica y la protección comunitaria contra incendios forestales.