SUMÁRIO
Nos últimos 20 anos, Portugal foi severamente afetado por grandes
incêndios florestais com consequências dramáticas
O Objetivo principal deste projecto é combinar a experiência de várias instituições da comunidade científica para desenvolvermos ferramentas sólidas e eficientes capazes de melhorar a tomada de decisões durante o combate a incêndios florestais. Uma questão chave é a falta de mecanismos de apoio à decisão para intervenções operacionais.
Devido à complexidade dos grandes incêndios florestais, o seu combate efetivo requer recursos adequados e bem coordenados, conhecimento atualizado do terreno e uma previsão precisa do comportamento do fogo.
Um sistema de apoio à decisão (SAD) integrando várias fontes de informação numa plataforma simples e eficiente é o principal desafio científico do foRESTER.
Este sistema deverá fornecer aos comandantes operacionais informações úteis e sólidas para melhorar a estratégia e as decisões no combate ao fogo.
Para conseguir isso, o foRESTER propõe um SAD rápido, confiável e informativo baseado em técnicas de inteligência computacional e de visualização avançadas, integrando tecnologias inovadoras baseadas em multi-sensores, processamento de imagem de satélite e previsões de propagação do fogo em tempo real (PPF).
Devido à complexidade inerente do sistema, reunimos uma equipa multidisciplinar de diferentes áreas científicas:
Descrição do Projeto
Domínio Científico
Principal Área de Atuação
Sistemas de sensorização, de informação e de comunicações de emergência e sua integração nos processos de decisão
Secondary area
Gestão do fogo e comportamento de fogos extremos
Acronym
foRESTER
Project title
Data fusion of sensor networks and fire spread modelling for decision support in forest fire suppression.
Requested funding
399.903,75€
Keyword 1
Low cost multi-sensor WSN
Keyword 2
Land cover land use mapping from satellite data
Keyword 3
Fire spread Modelling
Keyword 4
Multi-criteria Decision Support System
Para obter informação granular do terreno, será desenvolvido um sistema multi-sensor, flexível, reconfigurável e de baixo custo que combinando sensores fixos e portáteis numa rede de sensores sem fios (RSSF), que irá combinar dados atmosféricos, com imagens para a classificação da frente do fogo.
Esta informação será processada usando um algoritmo de processamento de sinal que será executado localmente numa plataforma de hardware dedicada, diminuindo a quantidade de dados a serem transmitidos para o SAD.
Para melhorar a qualidade da caracterização da paisagem, usaremos as imagens de satélite fornecidas pelas missões Sentinel-1 e -2.
Algoritmos inovadores serão desenvolvidos para explorar as capacidades multi-sensor e multi-temporais das imagens de satélite para produzir mapas atualizados de alta resolução de ocupação e uso do solo (COS), caracterizar a incerteza temática e melhorar a resolução espacial da imagem do Sentinel-2.
Estes mapas atualizados e melhorados serão cruciais para uma melhor caracterização da paisagem melhorando assim o PPF. ~
Os modelos de propagação do fogo têm um grande potencial para suportar decisões de gestão de incêndio. Pretendemos melhorar o PPF refinando a qualidade dos dados de entrada, realizando a calibração regional e integrando a incerteza nas previsões do modelo.
A simulação da propagação do fogo beneficiará da fusão dos dados da rede de sensores com as previsões meteorológicas e os mapas de combustíveis florestais anuais atualizados (derivados dos mapas COS). Esta simulação irá identificar a probabilidade de uma determinada área ser atingida e com que intensidade, contribuindo assim para antecipar o comportamento do fogo e apoiar as decisões de combate.
A combinação e fusão das diversas fontes de informação (RSSF, COS e PPF), usando inteligência computacional e técnicas avançadas de visualização, irá apoiar a tomada de decisões pelos comandantes operacionais.
Além de uma visualização de informação em camadas (posicionamento de recursos, dados PPF e RSSF) sobre mapas cartográficos e imagens de satélite, o SAD fornecerá ferramentas para gerar alertas antecipados de alterações extremas nas condições meteorológicas ajudando no planeamento da alocação de recursos.
Os modelos e os sistemas desenvolvidos serão testados num cenário real. Em Portugal, um dos mais avançados SAD de gestão florestal é o MacFIRE, desenvolvido pela Câmara Municipal de Mação.
Este sistema embora inovador no contexto português, não possui uma interface de visualização integrada que reúna todas as fontes de informação, não dispondo de dados meteorológicos do terreno, de imagens atualizadas e de mapas COS nem de PPF.