Valutazione del rischio di incendio con Droni e GeoAI

Le aree urbane sono sempre più in crescita. È un processo inarrestabile che interessa tutto il mondo. Questa urbanizzazione dilagante finisce con l’interferire con le aree selvagge, un tempo disabitate, con grande pericolo per la sostenibilità ambientale; ma non solo: essa finisce anche con l’aumentare le percentuali di rischio che si verifichi un pericoloso incendio, soprattutto nelle aree che si trovano vicino ai boschi o dove abbondano le costruzioni in legno. 

La tecnologia GIS viene in aiuto per valutare il rischio di incendio, a due condizioni: bisogna che sia assicurata la disponibilità dei dati e che si tenga conto della quantità di risorse che devono essere impiegate per l’analisi dei dati. Per quanto riguarda il primo punto, purtroppo, i dati geospaziali aggiornati e di alta qualità non sono sempre disponibili con facilità e rapidità in ogni parte del mondo; ecco perché si utilizzano i droni, o aeromobili a pilotaggio remoto. Quanto al resto, per evitare un dispendio eccessivo in termini di tempo e costi, si fa uso dei modelli basati sull’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale, come Picterra.

Come valutare il rischio di incendio servendosi dei  droni

Raccolta dei dati

Per prima cosa si procede con la raccolta dei dati. I modelli e i percorsi di volo sono stabiliti sulla base del terreno e della qualità dei dati, quindi il tipo di aeromobile a pilotaggio remoto e il payload sono scelti sempre ad hoc per ogni progetto. Le telecamere ad alta risoluzione abbinate agli aeromobili di precisione permettono di raccogliere enormi quantità di dati di alta qualità. Per averne un’idea, basti pensare che i progetti su larga scala possono richiedere fino a 90.000 immagini che devono essere georeferenziate, per poi essere unite in un’unica immagine ortorettificata. In questa fase è indispensabile ricorrere a computer potenti e altamente professionali. Inoltre, vengono utilizzate più schede grafiche Nvidia Titan per gestire il flusso di lavoro di elaborazione e accelerare l’elaborazione dei dati front-end.

Intelligenza artificiale

Successivamente è il momento di fare entrare in gioco Picterra con la sua intelligenza artificiale, con algoritmi avanzati di machine learning ma semplice da utilizzare. Con questo strumento è possibile rilevare vari oggetti cruciali nella valutazione del rischio di incendio, come edifici, vegetazione,  serbatoi, ecc.

L’infrastruttura cloud di Picterra si adatta automaticamente al numero di attività di rilevamento da eseguire. Senza Picterra, il risultato richiederebbe settimane di lavoro, mentre in questo modo è questione di pochissime ore.

Rilevare gli di edifici

Per prevenire il rischio di incendi, è fondamentale accertarsi della presenza di edifici. Picterra è in grado di rilevare in modo semplice e veloce anche baraccopoli e campi profughi, oltre a edifici industriali e residenziali, in stile americano, stile europeo e di qualsivoglia genere è possibile trovare. Creare un rilevatore è molto semplice e intuitivo: tutto quello che bisogna fare è analizzare l’immagine e trovare i punti in cui sono presenti esempi dell’oggetto di interesse e i punti in cui non ci sono, che l’algoritmo esaminerà per imparare. La prossima mossa è delineare,  ovvero annotare , questi oggetti. In questo modo è possibile comunicare all’algoritmo cosa esattamente si vuole cercare e trovare. Sulla base delle informazioni (o annotazioni) immesse, così istruito, l’algoritmo inizierà a lavorare e porterà a termine la missione.

Rilevare la vegetazione

Così come per il rilevamento di edifici, basta importare le immagini, scegliere le aree da analizzare, aggiungere alcune annotazioni e servirsi di un rilevatore. Si può ricorrere a uno dei rilevatori di base pre-addestrati per testare le immagini in base a criteri di rilevamento predeterminati.  Il software è in grado, inoltre, di identificare gli alberi bruciati.

Conclusione

Con Picterra abbiamo scoperto un altro campo di importanza cruciale in cui la tecnologia GIS, l’intelligenza artificiale e gli aeromobili a pilotaggio remoto si rivelano determinanti. Poter valutare il rischio di incendio è importante per tutelare la popolazione, valutare lo sviluppo delle aeree urbane, preservare le aree verdi e la vegetazione.  Per valutare il rischio di incendio si combinano i dati del rivelatore, analisi delle pendenze, scansione meteorologica, immagini storiche.

Il rischio di errore è completamente minimizzato con questa tecnologia all’avanguardia  

Con Picterra, tutti possono creare un modello di intelligenza artificiale basato sull’apprendimento automatico con la massima accuratezza. Lo strumento si rivela utile, inoltre, anche in settori quali l’agricoltura di precisione, l’ingegneria civile, la gestione delle catastrofi, la pianificazione generale, la sicurezza stradale (è possibile individuare anche oggetti presenti sulla strada ed erbacce che potrebbero costituire un fattore di rischio di incendi lungo la carreggiata), la gestione della sicurezza, solo per fare qualche esempio.