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Una red inalámbrica de sensores contra los incendios forestales

Un equipo de la Universidad Politécnica de Madrid ha diseñado una red inalámbrica de sensores para la prevención y extinción de incendios forestales. La iniciativa forma parte de un proyecto que está desarrollando un sistema multidisciplinar que integrará datos captados por diferentes fuentes como satélites, medios aéreos y sensores terrestres, con el fin de mejorar las gestión de estos siniestros

El grupo B105 Electronic Systems Lab, de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), ha participado en un proyecto de investigación cuyo objetivo es mejorar la conservación de los bosques mediante tecnologías que permitan reducir al mínimo el riesgo de incendios forestales y mitigar los daños al medio ambiente en caso de que se produzcan.

Red terrena desplegada durante una jornada de pruebas en la Sierra de Mariola. / Álvaro Araujo.

Red terrena desplegada durante una jornada de pruebas en la Sierra de Mariola. / Álvaro Araujo.

Los incendios forestales son uno de los principales problemas medioambientales en España. En 2015 se produjeron casi 12.000 incendios, que quemaron más de 100.000 hectáreas, según datos del Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente.

Ahora el equipo de la UPM ha desarrollado una red de sensores inalámbricos capaz de medir variables ambientales y proporcionar datos en tiempo real, por lo que pueden resultar muy útiles a los organismos encargados de combatir los incendios. Los resultados del trabajo se han publicado en la revista Journal of Sensors

La iniciativa se enmarca en el proyecto PROMETEO, cuyo objetivo ha sido desarrollar un sistema multidisciplinar que integre datos captados por diferentes fuentes -satélites, medios aéreos y sensores terrestres- que permita optimizar las labores de prevención y extinción de los incendios forestales.

Una vez desplegados en el terreno, los nodos forman automáticamente una red que encamina las medidas y mensajes de forma inalámbrica hacia un nodo central. Este nodo central, tras agregar la información procedente de todos los sensores, la envía hacia el centro de control. En el centro de control se añade la información del terreno a la procedente de otras fuentes, como imágenes por satélite, datos climatológicos históricos, modelos del terreno y del comportamiento del fuego, etc.

Consorcio de universidades y empresas

Esta información agregada puede ser utilizada en dos etapas diferentes por los organismos encargados de combatir los incendios. En primer lugar, en la fase de prevención, permite conocer qué lugares presentan una mayor probabilidad de incendio.

Con estos datos se pueden tomar medidas para evitar su aparición además de realimentar los modelos del terreno con datos actualizados. Si, a pesar de estas acciones se produce un incendio, la información proporcionada por el sistema resulta de gran ayuda en la fase de extinción, ya que aporta datos en tiempo real sobre el avance del fuego. Esto hace que las labores de extinción resulten más eficientes y a la vez sean más seguras para las brigadas desplegadas sobre el terreno.

En PROMETEO,  impulsado por el Centro de Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) ha participado un consorcio formado por quince empresas de distintas disciplinas y otros tantos organismos públicos de investigación de varias universidades españolas. El grupo B105 Electronic Systems Lab, de la ETSI Telecomunicación de la UPM, junto con el grupo GIICA de la Universidad Politécnica de Valencia  y la empresa ISDEFE, que se ha encargado de la tarea de desarrollar una red terrena de sensores.

Esta red está formada por nodos sensores de muy bajo consumo y tamaño capaces de medir variables ambientales como la temperatura, la humedad del terreno, y la dirección y velocidad del viento. A su vez, están dotados de un pequeño procesador y una interfaz inalámbrica por la que transmitir sus mediciones.

Referencia bibliográfica:

Antonio Molina-Pico, David Cuesta-Frau, Alvaro Araujo, Javier Alejandre, and Alba Rozas. “Forest Monitoring and Wildland Early Fire Detection by a Hierarchical Wireless Sensor Network“. Journal of Sensors, 2016, doi:10.1155/2016/8325845

Fuente: SINC

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