Программно- аппаратный комплекс анализа данных для мониторинга природных чрезвычайных ситуаций в степной местности на базе индекса степных пожаров
Ст.преподаватель КалмГУ
Лиджи-Гаряев В.В.
Достижения в области повсеместных вычислений привели к разработке простых, беспроводных и недорогих датчиков для сбора информации о деятельности, которая в сочетании с современными алгоритмами машинного обучения имеет решающее значение для разработки широкого спектра приложений. Одной из таких областей применения является интеллектуальная среда, в которой информация о деятельности используется для мониторинга и отслеживания природных явлений.
Главная идея заключается в использовании автоматические инструменты, основанные на местных датчиках. В действительности, метеорологические условия (например, температура, ветер), как известно,
В этой проекте мы планируем использовать метод опорных векторов SVM и минимум четыре метеорологических параметра (т.е.температура, относительная влажность, дождь и ветер).
В проектах для лесных пожаров используются автоматизированные решения: спутниковые, инфракрасные сканеры дыма и локальные датчики.
Достаточно давно в Северной Америке метеорологические данные были включены в число опорных показателей, которые используются для предотвращения (например, предупреждения населения о пожаре) и для поддержки решений о. уровне готовности, для расстановка приоритетов или рекомендации по оценке безопасности, чаще всего в таких проектах использовался канадский индекс погоды лесных пожаров (FWI) (С. Тейлор и М. Александр, 2006).
В целом, исследований , оценивающие способность сезонных климатических прогнозов для определения уровня степных пожаров и временной интервал по-прежнему относительно немного и в основном ограничивается одним сезоном или регионом. Кроме того, большинство исследований, использующих статистические модели для прогнозирования пожароопасности на основе климатической информации, опираются на небольшое число прогнозирующих факторов и имеют региональную направленность. Отсутствуют долгосрочных глобальных данных о пожарах, необходимых для установления прочных эмпирических или статистических связей между климатом и пожароопасностью в качестве основы для прогнозирования.
В отличие от этих предыдущих работ, мы представляем новый подход к степным пожарам, где акцент делается на использовании метеорологических данных в реальном времени и экономичную схему со специальных каналом NB-IoT. Мы планируем использовать последние реальные данные, собранные различными организациями и ведомствами для прогнозирования площади выгорания (или размера) степных пожаров. Несколько экспериментов были проведены с учетом 5 методов DM (т. е. множественной регрессии, DT, RF, NN и SVM) и 4 установок выбора признаков (т. е. с использованием пространственных, временных, системы FWI и метеорологических данных). Предлагаемое решение включает в себя только 4 погодных параметра (т. е. дождь, ветер, температура и влажность) в сочетании с SVM, и оно способно прогнозировать площадь горения небольших пожаров, которые составляют большинство случаев возникновения пожаров.
2) технологическая часть проекта
а) Простота развертывания. Отдельные узлы датчиков полностью автономны.
б)Низкая стоимость развертывания.
Таблица .Оценка стоимости для одного узла датчика.
Компоненты | Количество | Цена, руб |
Сенсоры | 4 | 600 |
Солнечные атареи | 12 | 1500 |
Аккумулятор | 1 | 1000 |
Схема (PCB+PICs) | 1 | 1000 |
Радиомодуль | 1 | 500 |
в) Гибкость. Узлы могут быть легко модифицированы для включения различных типов датчиков.
д) Использование существующей инфраструктуры.
е) Более точное разрешение для мониторинга. Поскольку узлы являются экономичными и удобными для развертывания, они могут быть изготовлены в большом количестве в определенном регионе, чтобы обеспечить высокое разрешение для мониторинга.
В проекте используется серия датчиков для измерения переменных среды в реальном времени. Данные, собранные датчиками, принимаются в соответствующем узле датчика. Сенсорный узел после автономного сбора данных инкапсулирует его в текстовое сообщение GSM и отправляет его на сервер через GSM-модем, также будет разрабатывать платформа на технологииNB-IoT, что позволит отказаться от солнечных батарей. Сервер играет роль чтения, фильтрации и организации полученных данных.
Стандарт NB-IoT предназначен для соединения с цифровыми сетями связи большого количества разнообразных автономных устройств. Например, счетчиков, устройств умного дома и т. п. NB-IoT является одним из трех стандартов IoT, разработанных 3GPP для сотовых сетей связи: eMTC (enhanced Machine-Type Communication), NB-IoT и EC-GSM-IoT. Среди плюсов NB-IoT:
Гибкое управление энергопотреблением устройств (вплоть до 10 лет в сети от батареи емкостью 5 Вт*ч);
Колоссальная емкость сети (десятки-сотни тысяч подключенных устройств на одну базовую станцию);
Малая стоимость устройств;
Наибольшая чувствительность к модуляции сигнала.
Интерфейс веб-сайта выступает в качестве центральной точки для всех действий пользователя. Мы будем использовать методы проектирования, основанные на общепринятых стандартах, для эффективной оценки показаний от всех датчиков и создания удобного для пользователя графического интерфейса.
