Οι δασικές πυρκαγιές αποτελούν μια θλιβερή πραγματικότητα με καταστροφικές συνέπειες σε παγκόσμιο επίπεδο. Οι οικονομικές, οικολογικές και περιβαλλοντικές πληγές που αφήνουν πίσω τους είναι τεράστιες και μακροχρόνιες. Είτε ξεκινούν από φυσικά αίτια, όπως η αυτανάφλεξη λόγω ακραίων θερμοκρασιών ή οι κεραυνοί, είτε, ακόμα πιο συχνά, από ανθρώπινη αμέλεια ή εγκληματική ενέργεια (όπου, σύμφωνα με έρευνες, ευθύνεται για το 90% των περιπτώσεων!), οι πυρκαγιές απειλούν την ισορροπία του πλανήτη μας.
Οι επιπτώσεις είναι πολλαπλές και αλληλένδετες. Η αύξηση του διοξειδίου του άνθρακα στην ατμόσφαιρα, ως άμεσο αποτέλεσμα της καύσης της βιομάζας, εντείνει το φαινόμενο του θερμοκηπίου και επιταχύνει την κλιματική αλλαγή. Παράλληλα, η τέφρα που απομένει καταστρέφει τα πολύτιμα θρεπτικά συστατικά του εδάφους, καθιστώντας το ευάλωτο στη διάβρωση, η οποία με τη σειρά της μπορεί να οδηγήσει σε πλημμύρες και κατολισθήσεις, δημιουργώντας έναν φαύλο κύκλο καταστροφής.
Ιστορικά, η ανίχνευση των δασικών πυρκαγιών βασιζόταν στην ανθρώπινη παρατήρηση από ειδικά παρατηρητήρια. Ωστόσο, η αποτελεσματικότητα αυτής της μεθόδου ήταν περιορισμένη, καθώς εξαρτιόταν από την εγρήγορση και την οπτική επαφή των παρατηρητών. Στη σύγχρονη εποχή, έχουν αναπτυχθεί και εφαρμοστεί διάφορες τεχνολογίες, όπως η επεξεργασία δορυφορικών εικόνων, οι οπτικοί αισθητήρες και τα συστήματα που βασίζονται σε ψηφιακές κάμερες. Παρόλα αυτά, οι υπάρχουσες μέθοδοι εξακολουθούν να αντιμετωπίζουν σημαντικά μειονεκτήματα, όπως η χαμηλή αποτελεσματικότητα σε ορισμένες περιπτώσεις, η υψηλή κατανάλωση ενέργειας, οι καθυστερήσεις στην ανίχνευση, η περιορισμένη ακρίβεια και το υψηλό κόστος εφαρμογής.
Ωστόσο, η τεχνολογία προσφέρει νέες, ελπιδοφόρες λύσεις. Στο πλαίσιο αυτό, ένα σύστημα ανίχνευσης δασικών πυρκαγιών που αξιοποιεί τα ασύρματα δίκτυα αισθητήρων (Wireless Sensor Networks - WSNs) αναδεικνύεται ως μια επαναστατική προσέγγιση για την αντιμετώπιση των προαναφερθέντων μειονεκτημάτων.
Τα ασύρματα δίκτυα αισθητήρων αποτελούνται από έναν μεγάλο αριθμό μικρών, χαμηλού κόστους και χαμηλής κατανάλωσης ενέργειας αισθητήρων, οι οποίοι είναι κατανεμημένοι σε μια συγκεκριμένη περιοχή. Αυτοί οι αισθητήρες είναι ικανοί να συλλέγουν δεδομένα σχετικά με διάφορες περιβαλλοντικές παραμέτρους, όπως η θερμοκρασία, η υγρασία, η συγκέντρωση καπνού και η παρουσία φλόγας. Τα δεδομένα αυτά μεταδίδονται ασύρματα σε έναν κεντρικό σταθμό επεξεργασίας, όπου αναλύονται για την έγκαιρη ανίχνευση μιας πιθανής πυρκαγιάς.
Σύμφωνα το άρθρο των (Dampage et al., 2022), η ανίχνευση πυρκαγιάς βασίζεται στην υπέρβαση ενός προκαθορισμένου κατωφλίου σε έναν ή περισσότερους αισθητήρες. Εάν η υπέρβαση αυτού του ορίου διατηρηθεί για ένα συγκεκριμένο χρονικό διάστημα, ένας κεντρικός κόμβος (sink node) προσδιορίζει τη θέση του συμβάντος και αποστέλλει άμεσα συναγερμό στην πυροσβεστική υπηρεσία. Είναι σημαντικό να τονιστεί ότι οι τιμές κατωφλίου δεν είναι σταθερές, αλλά διαμορφώνονται δυναμικά από τον χρήστη, λαμβάνοντας υπόψη τις γεωγραφικές ιδιαιτερότητες, τις κλιματικές αλλαγές και τις εποχιακές διακυμάνσεις, μετά την αρχική συλλογή δεδομένων από τους αισθητήρες.
Κατά (Dampage et al., 2022) σε ένα προηγμένο σύστημα, οι κόμβοι αισθητήρων είναι τοποθετημένοι σε διαφορετικά ύψη και οργανώνονται σε κυψελοειδείς συστάδες. Κάθε ομάδα αισθητήρων, μέσω της τεχνολογίας LoRaWAN, στέλνει τα δεδομένα σε έναν κεντρικό σταθμό βάσης. Ο σταθμός αυτός διενεργεί συνεχείς υπολογισμούς και, ανά 30 δευτερόλεπτα, λαμβάνει νέα δεδομένα θερμοκρασίας, σχετικής υγρασίας και πίεσης από τους αισθητήρες, επιτρέποντας την εξαγωγή πιο ακριβών συμπερασμάτων. Εάν οι τιμές υπερβούν τα προκαθορισμένα όρια, ενεργοποιείται άμεσα ειδοποίηση προς την Πυροσβεστική Υπηρεσία.
Η ενσωμάτωση ενός αλγορίθμου μηχανικής μάθησης αποτελεί ένα κρίσιμο στοιχείο για την αξιοπιστία του συστήματος (Dampage et al., 2022). Η μακροπρόθεσμη ανάλυση μοτίβων από τον αλγόριθμο ελαχιστοποιεί την επίδραση των τυχαίων σφαλμάτων και των λανθασμένων ενδείξεων των αισθητήρων, παρέχοντας πιο σταθερές και ακριβείς προβλέψεις. Η επιλογή της τεχνικής πολλαπλής γραμμικής παλινδρόμησης αποδείχθηκε ιδανική για τη μοντελοποίηση της σχέσης μεταξύ των πολλαπλών περιβαλλοντικών παραμέτρων (θερμοκρασία, υγρασία, ένταση φωτός, CO) και της παρουσίας πυρκαγιάς.
Η διαδικασία εκπαίδευσης του μοντέλου βασίστηκε σε ένα σύνολο δεδομένων 7000 δειγμάτων, που αντιπροσωπεύουν τόσο καταστάσεις χωρίς πυρκαγιά όσο και ελεγχόμενες πυρκαγιές σε διάφορες κλιματικές ζώνες και ώρες της ημέρας. Η χρήση της τεχνικής K-means για την ομαδοποίηση των δεδομένων σε "φωτιά" και "μη φωτιά" επέτρεψε την αποτελεσματική εκπαίδευση του μοντέλου παλινδρόμησης. Τα δεδομένα που συλλέγονται από τους αισθητήρες και υποβάλλονται σε αρχική ανάλυση κατωφλίου εισάγονται στο μοντέλο μηχανικής μάθησης στον κόμβο πύλης. Εάν το μοντέλο ανιχνεύσει μια κατάσταση πυρκαγιάς, αποστέλλεται άμεσα ειδοποίηση στις αρμόδιες αρχές μέσω μιας μονάδας SIM800 L (GSM/GPRS) που βρίσκεται στον σταθμό βάσης.
Συνολικά, το προτεινόμενο σύστημα αποτελεί ένα σημαντικό βήμα προόδου στην τεχνολογία ανίχνευσης δασικών πυρκαγιών. Η συνδυαστική χρήση ασύρματων δικτύων αισθητήρων και μηχανικής μάθησης προσφέρει μια αξιόπιστη, αυτόνομη και έγκαιρη λύση για την προστασία των δασικών μας οικοσυστημάτων από την καταστροφική μανία της φωτιάς. Η ευρεία υιοθέτηση τέτοιων συστημάτων μπορεί να συμβάλει καθοριστικά στη μείωση των οικονομικών, οικολογικών και περιβαλλοντικών επιπτώσεων των δασικών πυρκαγιών, διασφαλίζοντας ένα πιο βιώσιμο μέλλον για τις επόμενες γενιές.
Πηγή: Dampage, U., Bandaranayake, L., Wanasinghe, R., Kottahachchi, K., & Jayasanka, B. (2022). Forest fire detection system using wireless sensor networks and machine learning. Scientific Reports, 12(1). https://doi.org/10.1038/s41598-021-03882-9
Άρθρο επιμελημένο από τον Δημήτριο Αζαμπίδη.
