Predicción y alerta temprana de incendios forestales mediante integración de WSN e imágenes satelitales en un método de reducción de incertidumbre guiado por datos

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Los incendios forestales son unos de los fenómenos naturales que más perjuicios causan en nuestro país y en el mundo, generando pérdidas de vidas humanas, daños en la propiedad, la flora, la fauna, el suelo, entre otros. Debido a esto, se considera de interés desarrollar herramientas, sistemas, méto...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Méndez Garabetti, Miguel, BIanchini, Germán, Caymes Scutari, Paola, Elgueta, Rodrigo, Caylá, Ivana Belén, Córdoba, Diego, Peñasco, Andrés, Morelli, José, Carrizo, Marcelo, Varela, Pablo, Giorlando, Agustín, Lujan, Arnaldo, Carballo, Nicolás
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2018
Materias:	Ciencias Informáticas Sensors Incendios Forestales alerta temprana predicción de incendios WSN imágenes satelitales
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/67214
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Los incendios forestales son unos de los fenómenos naturales que más perjuicios causan en nuestro país y en el mundo, generando pérdidas de vidas humanas, daños en la propiedad, la flora, la fauna, el suelo, entre otros. Debido a esto, se considera de interés desarrollar herramientas, sistemas, métodos, estrategias, entre otros, que permitan minimizar los efectos negativos causados por éstos. El presente proyecto pretende realizar un aporte significativo en esta área, dado que propone integrar información de diferentes fuentes, en un método paralelo de reducción de incertidumbre guiado por datos aplicado a la predicción y alerta temprana de incendios forestales. Las fuentes de información estarán conformadas por: redes de sensores inalámbricos, imágenes satelitales, históricos de incendios forestales, entre otros. Dicha integración permitirá determinar la ocurrencia precoz de los incendios forestales antes de que estos se magnifiquen, y además permitirá reducir la incertidumbre de algunas de las variables dinámicas que alimentan al modelo de predicción de comportamiento de incendio, impactando de forma positiva en la calidad de predicción del sistema.
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