14/05/2012 - Capteurs mobiles pour la prévention des incendies de forêt

Menéame

Des chercheurs de l’Université polytechnique de Madrid (UPM) ont mis au point un modèle de surveillance des risques d’incendie de forêt au moyen de réseaux sans fil utilisant des capteurs mobiles.

Malgré les nombreux travaux de recherche sur les réseaux de capteurs sans fil et la surveillance des risques d’incendie de forêt, aucun d’entre eux n’a jusqu'à présent exploité les possibilités offertes par la mobilité de certains capteurs sur le réseau.

Mais c’est ce que ces chercheurs de l’UPM ont abordé, en particulier l’opportunité d’adapter la couverture spatiale des capteurs à la dynamique du risque d’incendie.

La surveillance du risque d’incendie de forêt vise à déterminer lieu et le moment le plus probable lorsqu'un incendie de forêt se produit. C’est pourquoi la surveillance est une activité importante, tant pour la prévention des incendies que pour la prévention d’éventuels dommages à l’environnement et aux personnes.

Dans ce domaine, les techniques de détection à distance ont été largement utilisées; toutefois, lorsqu ' une réponse immédiate est nécessaire, fondée sur une surveillance constante et en temps réel, l’utilisation de capteurs in situ.

Les réseaux de capteurs sans fil sont des systèmes d’observation capables de réaliser une telle surveillance de manière autonome et en temps réel. Ces réseaux sont composés de capteurs géographiquement localisés très proches du phénomène d’intérêt. Les capteurs sont autonomes, auto-configurables, petits, légers et avec une capacité d’énergie et de communication limitée. Ceux-ci ont la capacité de devenir des capteurs mobiles lorsqu'ils sont attachés à des objets mobiles tels que des robots, des personnes et des vélos.

La recherche a porté sur la mise au point d’un modèle permettant de déterminer le comportement des capteurs mobiles en temps réel, à savoir décider si le capteur doit modifier sa localisation, s ’, ou non, son fonctionnement. Ces comportements visent à adapter la couverture géographique/spatiale que les capteurs mobiles offrent au phénomène dynamique en observation, en considérant l’état actuel de ce phénomène comme l’état du réseau de capteurs.

Un indice canadien

Pour vérifier le modèle, on a simulé le déploiement d’un réseau sans fil de capteurs mobiles. La surveillance a été basée sur le code Fine Fuel Moisture (FFMC) du Canadian Forest fire weather index  comme indicateur de la facilité relative avec laquelle un incendie peut être déclenché. Deux types de scénarios ont été simulés pour évaluer le modèle et en déduire le comportement des capteurs mobiles. Le premier à faible risque d’incendie, principalement pour vérifier si le modèle implique le comportement "dormir des capteurs" lorsqu'il y a plus de capteurs déployés que nécessaire.

Le deuxième scénario simule un risque élevé d’incendie pour vérifier comment le modèle influe sur le comportement de mobilité. Les deux scénarios ont adopté la même répartition spatiale initiale des capteurs, bien qu’ils aient observé différents états du phénomène. Les résultats des simulations ont montré que le modèle infernal avait réussi à infecter les comportements: "dormir des capteurs," "mouvoir des capteurs" ou "déployer d’autres capteurs" pour améliorer la couverture spatiale conformément à l’état actuel du phénomène et du réseau de capteurs.

Les résultats du travail peuvent intéresser à la fois la communauté scientifique et les experts en matière de géo-information et de surveillance de l’environnement qui souhaitent déployer et gérer des capteurs mobiles de manière autonome et efficace. Bien que ce modèle ait été mis au point pour surveiller le risque d’incendie de forêt, il peut être facilement adapté à d’autres types de surveillance de l’environnement tels que la pollution de l’air, la pollution sonore ou l’humidité du sol, entre autres.

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Référence bibliographique:

Ballari, D; Wachowicz, M; Bregt, AK; Manso-Callejo, M. "A mobility constraint model to infer sensor behaviour in forest fire risk monitoring". COMPUTERS ENVIRONMENT AND URBAN SYSTEMS 36 (1): 81-95, enero de 2012. DOI: 10.1016/j.compenvurbsys.2011.06.004.

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