Исследователи из UPM разрабатывают метод обнаружения лесных пожаров с использованием нового цветового индекса. Индекс основан на методах классификации растительности и адаптирован для определения оттенков пламени и дыма.
Исследователи из Исследовательского центра программных технологий и мультимедийных систем для устойчивого развития (CITSEM) Политехнического университета Мадрида (UPM) с помощью цветовой обработки обнаружили лесной пожар, а также дым, обнаруженный во время горения, все это изолированы от остальной сцены. Благодаря быстроте и точности обнаружения использование этой инновационной системы ориентировано на системы наблюдения за окружающей средой с использованием дронов. Это исследование было недавно опубликовано в Sensors Journal.
Направление исследований, разработанное в CITSEM, заключается в изучении систем наблюдения, основанных на обработке изображений, для их применения к различным явлениям, влияющим на окружающую среду, таким как вырубка лесов, пожары или наводнения. Короче говоря, исследователи предлагают такие типы систем раннего обнаружения, чтобы обнаруживать такие события и предотвращать дальнейшие экологические катастрофы.
В случае обезлесения исследователи предлагают различные алгоритмы, которые позволяют им обнаруживать огонь и дым, образующиеся во время лесного пожара, а также их основные характеристики (площадь, направление ветра…). Алгоритмы обладают высокой точностью в режиме реального времени и, кроме того, демонстрируют низкую вычислительную нагрузку, что позволяет решать задачи в режиме реального времени и реализовывать такие алгоритмы в автономных системах (дронах) и осуществлять непрерывный мониторинг.
Важным аспектом разработанного алгоритма, называемого индексом обнаружения лесных пожаров (FFDI), является его способность обнаруживать под любым углом, включая антенну. Кроме того, с помощью этого алгоритма доказана эффективность обнаружения в начальных процессах горения, а также в других сценариях, отличных от лесных сред.
Разработанный метод может быть использован в режиме реального времени в беспилотных летательных аппаратах (дронах) с целью наблюдения за более широкой территорией, чем через стационарные системы наблюдения. Таким образом, это приведет к более рентабельным результатам, чем обычные системы, реализованные на вертолетах или спутниках. Эти дроны также могут достигать труднодоступных мест, не ставя под угрозу безопасность людей.
Авторы заявили: «Мы провели разнообразные тесты обнаружения с использованием коммерческих дронов, и результаты подтверждают полезность, эффективность, универсальность и низкую стоимость разработанного алгоритма, который становится эффективным инструментом для наблюдения и мониторинга таких событий».