La ocurrencia de incendios forestales en paisajes áridos y semiáridos está cada vez más impulsada por cambios en las condiciones climáticas y biofísicas, sin embargo, su dinámica sigue siendo poco comprendida en los entornos montañosos del oeste de Arabia Saudita. Este estudio modeló las probabilidades de incendios forestales en las regiones de Aseer, Al Baha, Meca Al-Mukarramah y Jazan a través de conjuntos de datos de observación de la Tierra de múltiples fuentes desde 2012 hasta 2025. Las detecciones de incendios activos de VIIRS se integraron con variables de reanálisis de ERA5-Land, índices de vegetación y topografía del DEM GLO30 de Copernicus. Se entrenó y validó un clasificador de bosque aleatorio mediante muestreo estratificado y validación cruzada para predecir las probabilidades de quema mensuales. La calibración, la evaluación de la fiabilidad y la validación temporal independiente confirmaron un sólido rendimiento del modelo (AUC-ROC = 0.96; Brier = 0.03). La sequedad climática (déficit de punto de rocío), la estructura de la vegetación (LAI_lv) y la humedad del suelo superficial emergieron como predictores dominantes, subrayando el acoplamiento entre el balance energético y la desecación del combustible. Los análisis de tendencias temporales (slope de Kendall y de Sen) revelaron la intensificación gradual de la probabilidad de incendio durante las temporadas de sequía a transición (febrero-abril y septiembre-noviembre), siendo Aseer la que mostró el riesgo más persistente. Estos hallazgos establecen un marco escalable para la alerta temprana de incendios forestales y la gestión del paisaje en ecosistemas áridos bajo un estrés climático acelerado.