Двойные технологии беспилотных летательных аппаратов и беспроводных датчиков могут стать идеальной комбинацией для борьбы с лесными пожарами.
Исследователи KAUST обнаружили, что сети наземных датчиков в сочетании с бортовыми дронами могут дать пожарным критическое преимущество в борьбе с лесными пожарами. В датчик/ Сеть беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) может значительно сократить время, необходимое для обнаружения лесного пожара, давая пожарным больше шансов локализовать пожар, прежде чем он станет слишком большим для контроля.
Обнаружение лесных пожаров в настоящее время выполняется в основном с помощью спутниковых изображений и удаленных камер, но этим технологиям может препятствовать облачная погода, и пожары могут вырасти до значительных размеров, прежде чем они будут обнаружены. В связи с недавним значительным увеличением частоты и серьезности лесных пожаров в мире технологии, которые могут помочь в управлении лесными пожарами, пользуются спросом. Одна из возможностей - датчики Интернета вещей (IoT), которые могут отслеживать лес на предмет появления первых признаков дыма и жары.
Развертывание большого количества недорогих датчиков Интернета вещей в лесу позволяет обнаруживать лесные пожары на раннем уровне на уровне датчиков. Однако недорогие датчики не имеют батареи или вычислительной мощности, чтобы сообщить о событии обнаружения пожара через массивную сеть IoT в центр управления огнем. Чтобы гарантировать низкую стоимость устройств IoT и простую конструкцию, можно использовать БПЛА. БПЛА могут летать над лесом, чтобы по беспроводной сети собирать данные с каждого датчика, возвращаться на базу, чтобы сообщить о пожаре или подзарядить свои разряженные батареи.
Сети БПЛА-IoT быстро развиваются, обеспечивая повсеместное применение при снижении затрат на развертывание. Чтобы оценить потенциал technology Для обнаружения лесных пожаров Аль-Наффури и его команда смоделировали, как может работать сеть IoT/БПЛА для обнаружения лесных пожаров.
Команда показала, что чем больше будет развернуто БПЛА, тем быстрее можно будет обнаружить пожар. Однако, как ни странно, наш анализ показывает, что увеличение плотности устройств Интернета вещей сверх порогового значения не улучшает вероятность обнаружения лесных пожаров. Помимо определенной плотности датчиков, дополнительное время, которое БПЛА приходилось тратить на сбор данных в каждом месте, ставило под угрозу их способность контролировать весь лес.
Мы также показываем, что при оптимальных БЛА и IoT плотности устройств, лесной пожар может быть обнаружен за гораздо более короткое время по сравнению со спутниковыми изображениями. Однако сети UAV-IoT могут охватывать только относительно небольшие участки леса по сравнению со спутниковыми изображениями. Сети UAV-IoT будут дополнять спутниковую съемку. Сеть UAV-IoT будет особенно подходящей для обнаружения лесных пожаров в регионах с высоким риском, например, вблизи населенных пунктов и национальных парков.
