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Precision forestry predicting fire

Gli avanzamenti nelle tecnologie per la predizione (reti wsn – sensoristica wireless – intelligenza artificiale – cloud – decision support systems – energy management) integrano le tecniche tradizionali di rilevamento degli incendi boschivi.

Nodi sensore, ciascuno in grado di rilevare i dati di sensori localizzati, possono essere distribuiti nelle aree naturali – nei boschi per la prevenzione degli incendi. I dati rilevati – raccolti dai nodi – sono inviati in modalità wireless al centro di controllo – attraverso reti – anche satellitari.

Il rilievo – efficiente – dei dati – attraverso reti di sensori – utili alla prevenzione degli incendi boschivi segue schemi collaudati – sperimentati in varie parti del mondo.

Il grado di efficienza è migliorato dalla integrazione del rilievo a terra con i dati – decodificati – offerti dai sistemi di monitoraggio delle immagini satellitari ad elevata risoluzione spettro radio metrica. Il contributo delle immagini satellitari – talvolta – è limitato dalle condizioni meteorologiche, di luce.

La tecnologia delle reti di sensori wireless (WSN) risolve molte delle criticità emerse nel corso delle sperimentazioni sul campo adottate dalle Autorità e dai Centri di Ricerca per la elaborazione di modelli relativi alle analisi predittive:  efficienza / consumi energetici, rilevamento / visualizzazione “in real time”, localizzazione di dettaglio, capacità predittiva (algoritmi / intelligenza artificiale), riduzione dei “falsi allarmi”, adattamento ad ambienti difficili (fauna, inaccessibilità, copertura wifi), sicurezza dei dati.

Gli algoritmi sintetizzano vari “indici” rappresentativi delle combinazioni di variabili base – suscettibili di procurare un allarme incendio: temperatura, umidità, vento, pioggia (FFMC – DMC – DC) – indicano livelli di rischio – da – basso a – estremo. Le nuove capacità di connessione radio – nella evidenza degli avanzamenti tecnologici dei protocolli – zigbee – bluetooth – hanno ampliato enormemente la possibilità di acquisire da un numero pressoché illimitato di sensori specializzati e da immagini video – spostando – nei fatti – il focus sui processi di elaborazione dei “big data” nella “precision forestry” (cloud – DSS).

Le utilità fornite dai sensori specializzati, ampliano la capacità di analisi e nuovi algoritmi, – elaborati dal cloud – sono in grado di fornire il supporto per nuovi processi decisionali – in modalità proattiva.

Possono essere raccolti dati localizzati relativi alle condizioni del meteo, del terreno, delle foglie, alla fenologia, alle movimentazioni.

I multi-sensori e le immagini divengono rilevatori di prossimità – in real time
integrando o sostituendo l’acquisizione manuale di dati – con rilevatori manuali di analisi termiche multi o iper-spettrali – riducendo così  l’onerosità dei rilievi in campo
rilevando – se del caso – (beacon sensors) movimenti (fisici, della fauna, di intrusi)