Detección de incendios forestales: sistemas avanzados de alerta temprana

Los incendios forestales han aumentado en frecuencia y tamaño durante la última década, causando daños generalizados a los ecosistemas y los asentamientos humanos. Las innovaciones en análisis predictivo, teledetección e integración de datos están permitiendo alertas tempranas y más precisas, mitigando los desastres por incendios forestales.

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Agencia Espacial Europea Se estima que los incendios forestales han afectado aproximadamente a cuatro millones de kilómetros cuadrados de tierra en todo el mundo. Sólo en los Estados Unidos, Centro Nacional Interagencial de Bomberos Informó de 50 grandes incendios forestales entre el 1 de enero y el 29 de junio del año pasado, superando el promedio de 10 años y quemando alrededor de 192,016 acres.¹

Si bien es imposible una prevención completa, la posible devastación causada por los incendios forestales se puede reducir significativamente mediante una detección temprana y una geolocalización precisa en sus etapas iniciales.

Desafíos en la detección de incendios forestales

Es difícil detectar incendios forestales durante sus primeras etapas. Las áreas vulnerables a los incendios forestales suelen consistir en terrenos remotos y accidentados con conectividad y visibilidad limitadas.

Los incendios iniciales en altitudes bajas pueden pasar desapercibidos durante mucho tiempo, porque pueden producir indicadores observables limitados, como pequeñas columnas de humo o ligeros aumentos de temperaturas y gases. La detección tradicional de incendios forestales también depende en gran medida de la probabilidad de informes de testigos.

Por lo tanto, se necesitan métodos automatizados, independientes de la participación humana, para un seguimiento más eficiente y preciso de áreas vastas y remotas.

Innovaciones recientes en sistemas de detección temprana de incendios forestales

Redes de sensores inteligentes

Las redes de sensores terrestres interconectados proporcionan una solución eficaz para monitorear incendios forestales en amplias áreas geográficas. Estas redes detectan incendios forestales en sus primeras etapas monitoreando la temperatura, la humedad, las partículas del aire y los gases. Alerta de forma inalámbrica a los sistemas de control central antes de que aparezcan llamas abiertas o humo visible.

Redes de dríadasUna startup alemana ha desarrollado sensores alimentados por energía solar que actúan como «narices electrónicas» que detectan las sustancias químicas del humo liberadas durante las primeras etapas de un incendio. Los sensores están entrenados utilizando inteligencia artificial (IA) para distinguir el humo de los incendios forestales de otras fuentes, como los vehículos.

Se han desplegado casi 400 sensores en el bosque de Brandeburgo en Alemania, y se envían alertas a las autoridades en un plazo de 10 a 15 minutos si se detecta humo, mucho más rápido que los socorristas humanos.² Esta notificación rápida permite una respuesta oportuna mientras los incendios aún son pequeños y manejables.

Sin embargo, los sensores están limitados por la línea de visión, por lo que se necesitan múltiples redes distribuidas para un monitoreo integral.

Sistemas de detección de aire

Los sistemas aéreos, como drones y satélites, brindan una visión integral para monitorear los incendios forestales en desarrollo.

En respuesta a la alta incidencia de incendios forestales en California, Universidad de California en Davis Los investigadores han propuesto un nuevo enfoque para la detección temprana de incendios forestales utilizando vehículos aéreos no tripulados (UAV).

Este método implica una red de sensores terrestres en múltiples ubicaciones, que monitorean la temperatura, la humedad y la velocidad del viento. Los drones octocópteros se despliegan para inspección cuando estos sensores detectan condiciones propicias para incendios forestales, como clima cálido y seco y vientos fuertes.

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Los drones contienen tubos de llenado especializados para recolectar muestras de humo y sensores químicos para proporcionar datos en tiempo real sobre el dióxido de carbono.₂ Y partículas de humo. Esto permite mapear las firmas químicas de los incendios en paisajes complejos antes de que se detecten visualmente.^.4

«La detección química es más sensible que la visual. Si estás caminando por tu vecindario y ves a alguien quemando leña en su chimenea, no verás nada, pero lo olerás». dice Anthony Wexler, director del Centro de Investigación de la Calidad del Aire de la Universidad de California, Davis.³

La movilidad y la variedad de sistemas meteorológicos brindan visibilidad a través de la interfaz urbana y silvestre. Sin embargo, los desafíos climáticos, la duración de los vuelos y la autonomía siguen siendo barreras para el despliegue masivo.

Inteligencia artificial y visión por computadora

Se están utilizando algoritmos de inteligencia artificial y visión por computadora cada vez más complejos para detectar automáticamente los primeros incendios forestales. Los modelos de aprendizaje profundo se entrenan con miles de imágenes de fuego y humo para reconocer indicadores visuales altamente confiables. También mejoran constantemente sus capacidades capacitándose con nuevos datos.

agencia de bomberos de california, fuego calUtiliza software de inteligencia artificial para analizar imágenes de más de 1.000 cámaras ubicadas en las cimas de las montañas de todo el estado. Los modelos de aprendizaje profundo detectan firmas de humo visibles y notifican a los bomberos sobre incendios emergentes en tiempo real. Durante las pruebas, el sistema de inteligencia artificial identificó 77 incendios antes de las llamadas al 911, lo que permitió una respuesta más rápida mientras los incendios aún eran pequeños.⁵

Sin embargo, la tecnología se limita a áreas visibles para las cámaras y requiere control humano para reducir las alertas falsas.

Pano AI 5G Firewatch

La tecnología 5G facilita una transmisión de datos y una conectividad más rápidas, lo que permite el despliegue de sensores avanzados, drones e inteligencia artificial para detectar incendios forestales en tiempo real. Las capacidades de alta velocidad y baja latencia de 5G mejoran la comunicación entre los socorristas y mejoran la coordinación general durante los esfuerzos de respuesta a emergencias.

Banú I Utiliza cámaras de ultra alta definición, cámaras de 360 ​​grados e inteligencia artificial en una red 5G para identificar y monitorear rápidamente los incendios forestales. La integración 5G mejora la transmisión de datos y la conectividad, lo que permite tiempos de respuesta más rápidos en ubicaciones remotas y alerta a audiencias cercanas a través de transmisión de video en tiempo real.

Con más de 100 sistemas desplegados en Estados Unidos y Australia, esta tecnología ha detectado y ayudado a contener más de 50.000 incendios desde su lanzamiento en 2020.⁶

Detección de incendios forestales integrada por IA en entornos en evolución

Estudio publicado en Teledetección del medio ambiente propuso un nuevo modelo basado en IA para la detección de incendios forestales que combina datos satelitales con datos de modelos numéricos utilizados en el pronóstico del tiempo, lo que permite un enfoque más completo y adaptable para el monitoreo y la respuesta a los incendios forestales.⁷

El modelo de aprendizaje profundo de la red neuronal convolucional de dos módulos (DM CNN) evalúa múltiples variables simultáneamente, incluida la humedad relativa, la temperatura de la superficie y el ángulo de observación del satélite. Este enfoque mejora la precisión de la detección a pesar de los cambios en las condiciones ambientales, lo que proporciona una ventaja significativa sobre las técnicas existentes.

La escala espacial más amplia de esta tecnología compensa la menor resolución del satélite, lo que la convierte en un avance prometedor en la tecnología global de detección de incendios forestales que sigue siendo eficaz a pesar de las variaciones en las condiciones de seguimiento y los factores ambientales.

Desafíos y aspiraciones futuras

A pesar del uso de sistemas avanzados como satélites y torres de observación, la detección de incendios forestales en sus primeras etapas sigue siendo un desafío. Es posible que estos sistemas no identifiquen de inmediato los incendios emergentes, lo que genera falsos positivos que agotan los recursos de primeros auxilios.

Sin embargo, la innovación continua en los métodos de detección y análisis permitirá una tecnología de alerta temprana más inteligente para mitigar la creciente amenaza de incendios forestales.

Referencias y lecturas adicionales

1. Mohapatra, A., Trinh, T. (2022). Técnicas de detección temprana de incendios forestales en la práctica: una revisión. Sostenibilidad. doi.org/10.3390/su141912270.
2. Maine, R. (2023). Estas «narices» electrónicas pueden oler incendios forestales y alertar a los bomberos mediante inteligencia artificial [Online] euronoticias. En línea en: https://www.euronews.com/next/2023/07/20/these-electronic-noses-can-sniff-out-wildfires-and-alert-fire-authorities-using-ai.
3. Heath, J. (2023). Una nueva investigación con drones mejora el seguimiento de los incendios forestales. [Online] Universidad de California en Davis. En línea en: https://www.ucdavis.edu/climate/news/new-drone-research-advances-wildfire-monitoring.
4. Rajbir, pág. et al. (2023). Recopilación y análisis de datos de tóxicos en el aire de incendios forestales con drones. Sensores. doi.org/10.3390/s23073561.
5. Smith, H. (2023). A medida que los incendios en California empeoran, ¿puede la inteligencia artificial acudir al rescate? [Online] Los Ángeles Times. En línea en: https://www.latimes.com/california/story/2023-08-24/can-ai-fight-wildfires-california-is-counting-on-it.
6. Slott, S. (2023). La herramienta de detección de incendios forestales con tecnología 5G ayuda a los socorristas a contener los incendios más rápido. [Online] Interesado en el comercio. En línea en: https://www.businessinsider.com/pano-ai-5g-wildfire-detection-tool-contains-fires-faster-2023-9.
7. Kang, Y., Song, T., Im, J. (2023). Hacia un modelo adaptativo de aprendizaje profundo para el monitoreo satelital de incendios forestales considerando las condiciones ambientales. Teledetección del medio ambiente. doi.org/10.1016/j.rse.2023.113814.

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