Antecedentes del plan

Con el cambio climático global y la influencia de las actividades humanas, la frecuencia y peligrosidad de los incendios forestales aumentan año tras año. Para mejorar la capacidad de prevención y control de incendios forestales, lograr una respuesta rápida y un rescate científico, es necesario construir una plataforma integral que integre monitoreo en tiempo real, alerta inteligente, asignación de recursos y toma de decisiones de mando.

Introducción al plan

Resumen del plan

• Alerta temprana: mediante la fusión de datos multisource, lograr la monitorización en tiempo real y alerta temprana de incendios.
• Localización precisa: localizar rápidamente la posición del foco de incendio y la tendencia de propagación.
• Mando eficiente: integrar recursos de rescate, optimizar rutas de rescate y asignación de tareas.
• Evaluación post-desastre: cuantificar los datos de daños para proporcionar base para la restauración ecológica.

Arquitectura del sistema

• La plataforma adopta una arquitectura colaborativa "nube-borde-terminal", dividida en los siguientes módulos:

IV. Módulos funcionales clave

Monitoreo y alerta en tiempo real

Fusión de datos multisource: integración de teledetección satelital, fotografía aérea con drones, cámaras terrestres, datos meteorológicos (temperatura, humedad, velocidad y dirección del viento), etc.

Reconocimiento AI de incendios: algoritmo de análisis de imágenes basado en aprendizaje profundo, identifica automáticamente humo y focos de incendio (precisión ≥95%).

Mapa dinámico de alerta: combinado con sistema GIS, genera mapas de distribución de niveles de riesgo de incendio en tiempo real, soporta mapas de calor y simulación de propagación.

Mando y despacho de rescate

Gestión de recursos: monitoreo en tiempo real de la ubicación y estado de equipos de bomberos, almacenes de materiales y vehículos de rescate.

Planificación de rutas: genera rutas óptimas de rescate basadas en terreno, intensidad del fuego y condiciones de tráfico, soporta simulación de terreno 3D.

Asignación de tareas: envía instrucciones de tareas al personal de primera línea mediante terminales móviles (APP/terminal inteligente).

Evaluación y recuperación post-desastre

Estadísticas de pérdidas: utiliza imágenes de teledetección para analizar el área quemada y el grado de daño a la vegetación.

Restauración ecológica: combina datos de suelo y clima para generar planes de recuperación de vegetación.

Apoyo a la toma de decisiones

Modelo predictivo AI: predice dirección y velocidad de propagación del fuego (por ejemplo, usando el modelo FARSITE).

Base de planes de emergencia: almacena casos históricos y mejores prácticas, soporta recomendaciones inteligentes de estrategias de rescate.

Servicios públicos y capacitación

Difusión de información: envía alertas de riesgo de incendio y guías de evacuación mediante SMS y APP.

Simulacros de emergencia: simula escenarios de incendio para entrenar la capacidad de cooperación del personal de rescate.

Tecnologías clave

AI y análisis de big data

Modelos de reconocimiento de focos de incendio (YOLO, ResNet, etc.).

Análisis de datos secuenciales (LSTM) para predecir tendencias del fuego.

Visualización 3D

Construcción de entornos geográficos 3D basados en Unity/Unreal Engine, superponiendo datos de incendios en tiempo real.

Computación en el borde

Despliegue de modelos AI ligeros en drones o nodos de borde para reducir la latencia en la transmisión de datos.

Casos de aplicación