Drones híbridos detectam, monitoram e previnem incêndios florestais com decolagem vertical

O pesquisador Zhaodan Kong e sua equipe estão desenvolvendo uma aeronave híbrida que pode pousar e decolar verticalmente como um helicóptero, mas também possui qualidades de uma aeronave de asa fixa que pode navegar em grandes altitudes por horas. (Imagem:UC Davis)
Onde houver fumaça, não haverá fogo porque um drone já está no local. Pelo menos essa é a esperança de Zhaodan Kong, professor do Departamento de Engenharia Mecânica e Aeroespacial, e sua equipe na Universidade da Califórnia, Davis.

O grupo está trabalhando em uma solução proativa para combater os brutais incêndios florestais na Califórnia, já que o método atual leva os bombeiros ao local tarde demais. É um sistema integrado de tecnologias usado para detectar incêndios antes que cheguem a um ponto de forte fumaça.

“Nossa solução consiste em duas partes principais:previsão antecipada de risco de incêndio e detecção e rastreamento precoce de incêndio”, disse Kong. “Estamos nos concentrando na detecção e rastreamento precoces porque acreditamos que a detecção precoce geralmente leva a um incêndio menor no ataque inicial, a uma maior probabilidade de contenção e à prevenção de perda de vidas e propriedades.”
Um protótipo de sensor de vento no Alasca coleta dados. (Imagem:Lawrence Tsai)
Kong disse que a detecção começaria no solo por meio de sensores conectados à Internet colocados em áreas de perigo determinadas pelo CalFire. Do tamanho da palma da mão e desenvolvidos por Anthony Wexler da UC Davis, os sensores medem temperatura, umidade e velocidade do vento – os ingredientes necessários para um incêndio florestal, de acordo com Wexler.

Para missões de reconhecimento, a equipe está construindo um helicóptero equipado com sistemas de navegação, sensores e câmeras. "Concluímos nosso projeto e prototipagem e estamos em processo de construção e teste. Ele tem uma configuração biplano-multirotor", disse Kong.

O modelo de previsão de risco de incêndio é construído com base em dados históricos sobre clima, combustível, como vegetação, topografia e incêndio, disse Kong. Esse modelo pode ser treinado usando aprendizado de máquina. Então, ele pode ser implantado em tempo real, alimentando informações em tempo real sobre o clima, fornecidas pelos sensores terrestres, combustível e topografia, dados GIS, acrescentou.

Este último modelo só consegue identificar áreas de alto risco de incêndio. A equipe pode então usar seu módulo de detecção e rastreamento de incêndio para patrulhar e procurar possíveis incêndios. O módulo consiste principalmente em um grupo de veículos aéreos não tripulados (UAVs), cada um equipado com vários sensores, incluindo câmeras óptico-eletrônicas (EO) e infravermelhas (IR), sensores químicos, sensores de vento e câmeras multiespectrais.

Sensores EO/IR/químicos trabalham juntos para detectar incêndio em um local que pode estar distante do incêndio; sensores de vento são necessários porque o vento é um importante fator de incêndio e o campo de vento não é uniforme, por exemplo, as velocidades e direções do vento podem ser bastante diferentes ao longo de uma cordilheira de montanha; e câmeras multiespectrais podem ser usadas para fornecer informações de vegetação de alta resolução, se necessário, os dados GIS podem estar desatualizados e normalmente com baixa resolução, disse Kong.

“Um grupo desses UAVs será implantado, pois isso aumentará a eficiência na localização de possíveis incêndios”, disse Kong. "Assim que um incêndio e/ou fumaça for identificado por nossas câmeras EO/IR ou um indicativo químico de incêndio florestal for identificado por nossos sensores químicos, o grupo de UAV mudará para o modo de rastreamento. Eles podem, por exemplo, usar a pluma e os sensores a bordo para rastrear o recurso - trabalhando como cães K9", acrescentou.

Quanto mais cedo esse método poderia detectar um incêndio do que os métodos atuais? Bem, isso depende da localização do ponto de ignição.

“O incêndio Dixie foi o maior e mais destrutivo incêndio da temporada de incêndios florestais de 2021 na Califórnia e o mais caro – medido pelo custo do esforço de combate a incêndios – incêndio florestal na história dos EUA”, disse Kong. “A ignição ocorreu por volta das 7h; o fogo tornou-se visível na Rodovia 70 no final da tarde, o que gerou vários relatórios para o 911; e carros de bombeiros e aviões-tanque estavam no local por volta das 17h.”

De acordo com Kong, seu método pode reduzir significativamente o tempo de detecção:"Se um de nossos UAVs estivesse perto da ignição, deveria ter detectado o incêndio em minutos, mas eles precisam estar no lugar certo e na hora certa. É por isso que estamos adotando uma abordagem proativa para priorizar áreas de alto risco. Não posso fornecer um número específico, mas descobrimos que, em média, os sensores químicos podem detectar um incêndio antes das câmeras EO/IR".

Kong disse que a equipe começou a testar seus sensores terrestres na Reserva Quail Ridge, uma reserva natural administrada pela UC Davis. O principal objetivo é mostrar que os sensores baratos podem suportar condições adversas em terrenos acidentados. Eles instalaram cinco em novembro passado; um foi danificado devido a uma enchente, mas os outros quatro ainda estão funcionando.

Este artigo foi escrito por Andrew Corselli, editor de conteúdo digital do SAE Media Group. Para mais informações, acesse aqui  .