14/05/2012 - Sensores móviles para prevenir incendios forestales

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Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han desarrollado un modelo para monitorizar el riesgo de incendios forestales mediante redes inalámbricas empleando sensores móviles.

A pesar del gran número de trabajos de investigación realizados sobre redes inalámbricas de sensores y la monitorización de riesgo de incendios forestales, ninguno de ellos ha explotado hasta ahora las oportunidades que proporciona  la movilidad de algunos sensores en la red.

Pero esto es lo que han abordado estos investigadores de la UPM, especialmente la oportunidad de adaptar la cobertura espacial de los sensores a la dinámica del riesgo de incendio.

La monitorización del riesgo de incendio forestal pretende determinar el lugar y el momento más probables en los que se produzca un incendio forestal. Por esta razón la monitorización es una actividad importante, tanto para prevenir los incendios como para evitar posibles daños al medioambiente y a las personas.

En este ámbito se han usado ampliamente las técnicas basadas en sensores remotos; sin embargo, cuando se precisa ofrecer una respuesta inmediata y basada en la monitorización constante y en tiempo real, se hace imprescindible el uso de sensores in situ.

Las redes inalámbricas de sensores son sistemas de observación capaces de realizar dicha monitorización de una forma autónoma y en tiempo real. Estas redes se componen de sensores localizados geográficamente muy cerca del fenómeno de interés. Los sensores son autónomos, auto-configurables, pequeños, ligeros y con una capacidad de energía y comunicaciones limitada. Éstos tienen la capacidad de convertirse en sensores móviles cuando se les acopla a objetos móviles tales como robots, personas y bicicletas.

La investigación realizada se ha centrado en el desarrollo de un modelo que permita inferir cuál debe ser el comportamiento de los sensores móviles en tiempo real, es decir, decidir si el sensor ha de cambiar su localización, si se ha de poner en funcionamiento o por el contrario ha de hibernar. Estos comportamientos tratan de adaptar la cobertura geográfica/espacial que los sensores móviles ofrecen al fenómeno dinámico en observación, considerando el estado actual de dicho fenómeno como el estado de la red de sensores.

Un índice canadiense

Para verificar el modelo se ha simulado el despliegue de una red inalámbrica de sensores móviles. La monitorización se basó en el Fine Fuel Moisture Code (FFMC) del Canadian Forest fire weather index  como indicador de la facilidad relativa con que un incendio puede iniciarse. Se simularon dos tipos de escenarios para evaluar el modelo e inferir el comportamiento de los sensores móviles. El primero con bajo riesgo de incendio, principalmente para verificar si el modelo infiere el comportamiento “dormir sensores” cuando hay más sensores desplegados de los necesarios.

El segundo escenario simula un riesgo alto de incendio para verificar como el modelo infiere el comportamiento de movilidad. Ambos  escenarios adoptaron la misma distribución espacial inicial de los sensores, aunque observaron diferentes estados del fenómeno. Los resultados de las simulaciones demostraron que el modelo infería exitosamente los comportamientos: “dormir sensores”, “mover sensores”, o “desplegar más sensores” para mejorar la cobertura espacial en concordancia con el estado actual del fenómeno y de la red de sensores.

Los resultados del trabajo pueden interesar tanto a la comunidad científica como a expertos relacionados con la geo-información y la monitorización medioambiental que deseen implementar y gestionar sensores móviles de una forma autónoma y eficiente. Aunque este modelo ha sido desarrollado para la monitorización del riesgo de incendio forestal, puede adaptarse fácilmente a otros tipos de monitorización medioambiental tales como la polución del aire, la polución sonora o la humedad del suelo entre otros.

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Referencia bibliográfica:

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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