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Title:	Desarrollo de un sistema inteligente para predecir el comportamiento de incendios forestales utilizando drones
Authors:	Fajardo Pruna, Marcelo Rodolfo, Director Ramos Avilés, Sebastián Elmo Narváez Muñoz, Edgar Ignacio
Keywords:	Diseño de sistema Incendios forestales Predicción Drones Datos satelitales
Issue Date:	2024
Publisher:	ESPOL.FIMCP
Citation:	Ramos Avilés, S. E. y Narváez Muñoz, E. I. (2024). Desarrollo de un sistema inteligente para predecir el comportamiento de incendios forestales utilizando drones. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FIMCP .
Description:	El proyecto tiene como objetivo diseñar un sistema de monitoreo para predecir el comportamiento de incendios forestales, utilizando drones equipados con cámaras RGB y redes neuronales para clasificar tipos de combustible y modelar la propagación del fuego. Este sistema busca proporcionar una herramienta eficiente para la gestión de incendios, justificada por la necesidad de mitigar su impacto ambiental, social y económico. Durante el desarrollo, se diseñó un sistema de acoplamiento para integrar cámaras de alta resolución (Arducam IMX477) con dos grados de libertad en un dron DJI Matrice 300 RTK, empleando una GPU Jetson Nano para el procesamiento de datos. Se desarrolló una interfaz para permitir la descarga y procesamiento de datos satelitales disponibles, permitiendo al usuario definir el tamaño de las celdas, calcular pendientes y orientaciones, y generar modelos de propagación del fuego. Los resultados demostraron que el diseño es funcional, con simulaciones que mostraron una precisión superior al 90% en la clasificación de combustibles y un modelado coherente del comportamiento del fuego bajo distintas condiciones ambientales. Se concluye que el sistema propuesto es escalable, adaptable y contribuye significativamente a la gestión preventiva de incendios forestales. Palabras clave: Diseño de sistema, Incendios forestales, Predicción, Drones, Datos satelitales.
metadata.dc.description.abstractenglish:	The project aims to design a monitoring system to predict wildfire behavior using drones equipped with RGB cameras and neural networks to classify fuel types and model fire spread. This system seeks to provide an efficient tool for wildfire management, justified by the need to mitigate its environmental, social, and economic impact. During the development, a coupling system was designed to integrate high-resolution cameras (Arducam IMX477) with two degrees of freedom into a DJI Matrice 300 RTK drone, utilizing a Jetson Nano GPU for data processing. An interface was developed to enable the downloading and processing of available satellite data, allowing the user to define cell sizes, calculate slopes and orientations, and generate fire spread models. The results demonstrated that the design is functional, with simulations achieving over 90% accuracy in fuel classification and consistent modeling of fire behavior under various environmental conditions. It is concluded that the proposed system is scalable, adaptable, and significantly contributes to preventive wildfire management. Keywords: System design, Wildfires, Prediction, Drones, Satellite data.
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/65662
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	INGE-2724
Appears in Collections:	Tesis de Mecatrónica

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