StopFire: alerta de incendios forestales en Argentina usando IoT y Machine Learning

Abstract

Los incendios forestales suceden no solo en la Argentina, sino que en el mundo entero. Su consecuencia más grave es que acaban con la biodiversidad de la zona y a la naturaleza le toma decenas de años poder recuperarse de este tipo de desastres. En los últimos 2 años, según el Servicio Nacional de Manejo del Fuego, la superficie estimada afectada por incendios reportados entre el 1 de enero del 2020 y el 2 de diciembre de 2021 en todo el territorio nacional es de 1 millón 453 mil hectáreas. Lo que equivale a 71 veces la superficie de Capital Federal (Servicio Nacional de Manejo del Fuego. 2021). Este trabajo de investigación propone combinar internet de las cosas (IoT) con machine learning con el objetivo de monitorear y detectar incendios forestales capturados por cámaras. Se desarrolló un modelo de machine learning para la detección de los incendios a través del análisis de imágenes (computer vision). A su vez se propuso una aplicación web para poder visualizar en un mapa los incendios detectados por la red de dispositivos IoT y una aplicación móvil para patrulleros en la zona que deseen enviar una alerta, compartiendo no solo la imagen del incendio o del humo, sino que también su geolocalización para facilitarle a los entes responsables el poder identificar la ubicación geográfica del desastre de manera inmediata