随着气温的飙升，传感器和人工智能帮助扑灭野火

零星的野火是气候变化的主要结果之一。曾经每年2-3个月的战斗已经变成了消防员和急救人员全年的问题。在国会研究服务局（CRS）撰写的一项研究中，2021年约有710万英亩土地被野火烧毁。

现在，一些开发人员正在采取行动，创建远程传感器并实施人工智能（AI），以改善野火的缓解、预防和防御措施。

 

改进当前的野火程序

在这篇文章中，我们将深入研究最新的传感器，这些传感器可用于检测大型树冠下野火的初始阶段。
 

无人机每天傍晚使用一次，对消防员来说是更安全的工具。在茂密的森林中，直升机和小型飞机不是最好的选择。图片由ORNL提供

 

变电站或配电厂等电力基础设施具有广泛的传感器和继电器阵列，以确定是否即将发生电弧或危险。但在这些基础设施之外，周围茂密的森林几乎没有野火防护措施。

最近，能源部橡树岭国家实验室（ORNL）开始使用传感器、无人机和机器学习来预防火灾并减少对电网的潜在破坏。

 

Bosch Sensortec对抗气候变化

为了扑灭野火，最理想的是一个可以由消防员轻松集成和监控的传感器。沿着这些路线，Bosch Sensortec BME688是一款四合一环境传感器，可以收集空气质量读数，以确定压力、温度、湿度和气体混合物的变化。

BME688配备了基于人工智能的工作室软件，用户可以使用机器学习算法定制人工智能模型，以破译该地区是否存在温度升高、湿度降低和一氧化碳检测。

 

BME688网络可以安装在树上，以检测野火的早期迹象，而每5罐只消耗0.18毫安时。图片由Bosch Sensortec提供

 

除了4个传感器外，BME688还提供了一个气体扫描仪。与其他人工智能模型类似，可以给BME688提供几种不同的气体化合物样本，以在工作室软件上创建一个库，这些数据将作为机器学习（ML）算法运行，以与现场气体进行比较。

根据每个传感器的数据，BME688非常适合获得野火的早期阶段，以快速提醒急救人员。更多信息可在BME688的数据表中找到。

 

Taoglas的天线增强了LAD传感器的通信

除了气体传感器，还有其他设备可以收集关键数据，如风速、湿度和一氧化碳_2.水平。LADSensors是一个流行的传感器平台，可以用于这些类别中的每一个，由一家同名公司制造。

LAD传感器已用于检测温度、CO的变化_2.水平、湿度和风速。LADSensors的问题是，由于森林茂密，及时收集这些环境变化会导致远程通信失败。

LADSensor平台正在通过集成LoRa技术和Taoglas公司名为Barracuda的RF天线来改进其远程通信。Taoglas说，梭鱼可以建立周围区域的360度水平网格，并同时接收来自多个传感器的数据。

 

Taoglas的Barracuda是一种共线偶极子设计，提供高方向波束，具有很强的可靠性，以确保远距离通信。图片由Taoglas提供

 

Taoglas精心制作了一系列天线，用于改善LADSensors的远程通信。据Taoglas介绍，LADSensor的创始人João Ladeira选择了一种特定的梭鱼品牌抗紫外线6 dBi玻璃纤维户外全向天线与LADSenstor耦合。

消防员可以通过首先将传感器放置在相距15公里的位置，然后通过LoRa信道无线连接，将读数传输到梭鱼天线，从而轻松布局这种LADSensors布置。

 

物联网传感器遥感野火

由于大多数火灾都会发生在视线之外难以到达的林地，因此研究人员必须找到能够远距离无线通信的可靠遥感器。

远程物联网传感器是预防野火系统的一个很有前途的补充。物联网传感器可以检测一氧化碳的峰值_2.可以通过卫星传输到覆盖广大地区的水平。最近，Milesight制造了EM500-CO2，一种四合一CO_2.传感器，可以在恶劣环境中使用，并通过LoRaWAN协议轻松传输数据。Milesight物联网是5G、人工智能、物联网和LoRaWAN技术的领先开发商之一。

 

EM500-CO2是一种四合一CO2传感器，设计用于恶劣环境。图像由Milesight提供

 

LoRaWAN是一种远程低功耗广域网，描述了一种通信协议和系统架构。这些物联网传感器可以在低功耗的大范围网络协议上利用LoRa技术。LoRaWAN允许传感器监测CO_2.每15分钟升级一次，然后通过卫星将数据轻松传输到云平台。

EM500-CO2的一个独特功能是能够测量大气压。气压，也称为大气压，是气象学家用来描述恶劣天气何时来临的术语。据说，当大气压下降时，天气会恶化，这可能会成为迅速蔓延野火的燃料。

L3Harris正在引入另一种形式的遥感，将深度学习融入野火预防技术。L3Harris的Helios相机扫描建立了地面天气分析，以预测恶劣天气的影响。这些大型地面摄像机中的几个可以放置在任何基础设施周围，以建立一个防火网络。

为野火提供早期检测系统仍在进行中，但Milesight IoT和L3Harris等开发商正在致力于集成人工智能和卫星通信，将遥感技术引入对话。
 

预测非计划火灾的改进方法

在希腊信息技术研究所Hellas研究与技术中心的一项研究中，研究人员讨论了改进早期野火检测的各种方法。

这项研究分享了三种方法的一些弱点，这三种方法将从进一步的研究中受益：卫星、无人机和地面成像系统。

通过卫星系统，地球观测的能力允许对农村土地进行更大的覆盖，但众所周知存在通信问题，并且可能在传输过程中丢失数据。

当无法控制的火灾发生时，浓烟增加了消防员使用直升机飞越农村地区的风险。无人机是寻找野火的有力候选者，但在恶劣天气下，由于飞行时间有限，它们受到阻碍。

CERTH研究人员观察到的最后一种方法是地面成像。消防员的一种常见做法是安装地面摄像头和一系列传感器。缺点是很难将数据传输回消防员。如果没有卫星或大型望塔，数据也可能在茂密的森林中丢失。

展望未来，遥感、无人机和卫星系统的结合可能会为野火预测和探测提供更好的覆盖范围和可靠性。