Incendi: un nuovo algoritmo per rilevare le fiamme
La lotta agli incendi boschivi è diventata una delle grandi sfide nella gestione delle aree boschive in Spagna. Solo nel 2020, in Spagna sono stati bruciati un totale di 18.523 ettari di terreno forestaledont 2 389 correspondent à des zones boisées, 13 436,38 à des broussailles et des forêts claires et 2 697,43 à des pâturages et des dehesa, selon les données fournies par le ministère de l'Agriculture, de la Pêche et de l 'Alimentazione.
Conoscere le aree più esposte al rischio di incendi boschivi è fondamentale per promuovere politiche di prevenzione più efficaci. Così, un team di ricercatori di Politecnico di Madrid (UPM) ha sviluppato un semplice algoritmo semiautomatico per la creazione di mappe della struttura della vegetazione. Questa variabile è una delle più importanti nel determinare il rischio di incendio, poiché le strutture degli impianti forniscono informazioni sui combustibili disponibili e possono rilevare importanti cambiamenti nella foresta che possono influenzare il comportamento dell'incendio.
Gli esperti hanno valutato la relazione tra il rischio di propagazione dell'incendio in funzione della struttura del bosco e vari fattori ecologici.
L'obiettivo degli autori, che pubblicano il loro studio sulla rivista Forests, era triplice. Da un lato, conoscere la struttura e le caratteristiche del bosco e della macchia ei diversi tipi di combustibili forestali nella geografia spagnola. In secondo luogo, per studiare i cambiamenti che si sono verificati nella vegetazione utilizzando il Sensore LiDAR, un dispositivo in grado di determinare la distanza tra un trasmettitore laser (solitamente posizionato su un aereo) e un oggetto o una superficie utilizzando un raggio laser pulsato. In questo modo, Ad esempio, è possibile misurare la densità della vegetazione esistente in una data area. Infine, gli esperti hanno valutato la relazione tra il rischio di propagazione dell'incendio in funzione della struttura del bosco e vari fattori ecologici.
«L'algoritmo di classificazione della vegetazione È molto affidabile e consente di stabilire mappe dettagliate della struttura della vegetazione, associata al rischio di propagazione di un incendio boschivo, in tutta la Spagna, facilitando il lavoro dei vigili del fuoco nel prendere decisioni e riducendo il costo delle campagne antincendio. incendi", afferma la coautrice Alba García, del gruppo SILVANET di ETSI de Montes, Forestal y del Medio Natural di UPM.
Dati e tecnologia LiDAR
Per sviluppare questo nuovo algoritmo, i ricercatori hanno utilizzato un database LiDAR (accesso aperto tramite un programma nazionale), poiché il sensore laser risolve alcuni dei problemi posti dai margini satellitari basati su sensori ottici. I ricercatori hanno anche sviluppato un codice con regole che vengono applicati alle variabili del cloud di dati LiDAR, come la frazione di spazio coperto, la proporzione di punti al suolo o lo strato con il maggior numero di rientri.
"LiDAR è un'alternativa adatta per ottenere dati precisi sulle strutture delle piante e sulla loro altezza e offre anche dati utili per differenziare tra diversi tipi di combustibili", afferma García. “Inoltre – aggiunge – prevede il confronto dei dati ottenuti con LiDAR a date diverse conoscenza e informazione con sufficiente accuratezza dei cambiamenti nei combustibili degli strati di vegetazione e più precisamente, zone in cui vi è la presenza di strutture verticali ad alto grado di combustione che possono aumentare il pericolo di incendio”.
Mappe dei rischi di incendio in zone impervie
Ma soprattutto, i vantaggi di questo nuovo algoritmo si concentrano sui suoi utilità per sviluppare mappe di rischio delle aree finora inaccessibili, che possono contribuire a rendere più efficaci le politiche pubbliche di prevenzione. “Questa nuova metodologia potrebbe essere applicata in aree in cui l'accessibilità non consente la raccolta di dati sul campo (o è troppo costosa) e può anche aiutare a migliorare gli sforzi di gestione del carburante dove sono più necessari, in particolare dove la vita, l'habitat, la fauna selvatica o le infrastrutture umane critiche sono minacciate", conclude il ricercatore.
Questo articolo è stato preparato dall'agenzia SINC. Leggi l'originale qui.