Identificación automatizada del peligro, la vulnerabilidad, y el riesgo de los incendios forestales de grandes dimensiones sobre imágenes multiespectrales y algoritmos de IA
Aplicación para la identificación automatizada del peligro de incendios forestales de grandes dimensiones
Vexiza S.L.
Junta de Castilla y León
Identificación del riesgo de incendios forestales de grandes dimensiones
¿Qué es y para qué sirve?
Representación geoespacial de datos calculados por un algoritmo basado en técnicas de inteligencia artificial capaz de predecir con alta precisión el tipo y comportamiento potencial de incendios forestales de grandes dimensiones, mejorando la precisión en la identificación de zonas que requieran actuaciones de gestión de la vegetación y prevención del fuego.
El problema que resuelve
La imposibilidad de monitorizar de forma continua el estado actual de conservación de la vegetación en grandes extensiones de terreno, especialmente aquellas situadas en zonas de titularidad privada. En este escenario, la capacidad de identificar con antelación las áreas en las que se espera un comportamiento agresivo del fuego es un factor crítico no solo para la eficacia de la respuesta operativa, sino también para la seguridad de los propios medios de extinción desplegados sobre el terreno.
”La inteligencia artificial permite procesar una cantidad de datos masiva del estado hídrico y estructural de la vegetación obtenidos a partir de datos satelitales, posibilitando generalizar de forma automática para todo tipo de paisaje el riesgo y peligrosidad de incendio forestal.
¿Qué lo hace innovador?
Disponibilidad de datos satelitales de alta resolución espectral y temporal
Como los proporcionados por el programa Copernicus a través de Sentinel-2
Potencial de los algoritmos de aprendizaje automático
Extraen patrones complejos de grandes volúmenes de datos heterogéneos, abre la posibilidad de desarrollar sistemas de predicción capaces de caracterizar de forma continua el estado del combustible forestal y su potencial de ignición y propagación. Los mapas de predicción resultantes se presentan en formatos geoespaciales estándar, actualizándose periódicamente en base a la información satelital más reciente disponible, sin necesidad de intervención del usuario.
