Análisis de Redimensión de Mapas en un Sistema de Predicción de Incendios

LUCATELLI JULIÁN; MENDEZ GARABETTI MIGUEL; BIANCHINI, GERMÁN; CAYMES SCUTARI, PAOLA; TARDIVO, MARÍA LAURA

Mendoza

Encuentro; E-ICES12 - Duodécimo Encuentro del International Center for Earth Sciences?; 2017

ICES, CNEA, UNCuyo

Como es de público conocimiento, los incendios forestales provocan un granperjuicio para la población. En primera instancia, por los cambios que seproducen en la flora y la fauna de los terrenos afectados, y en segundotérmino por las pérdidas económicas que estos generan. Esto ha motivado laelaboración y/o perfeccionamiento de métodos que permitan la predicción desu comportamiento, manejo y/o control. Muchos de estos están basados enentornos computacionales, donde se ejecutan diferentes simulaciones deincendios con el propósito de que éstas se asimilen a la realidad.ESSIM-EA (Sistema Estadístico Evolutivo con Modelo de Islas basado enAlgoritmos Evolutivos) es un método de reducción de incertidumbre aplicadoa la predicción del comportamiento de incendios forestales. Para poderevaluar el comportamiento del fuego, la superficie donde se propaga elincendio es representada en el modelo como un conjunto de celdas de tamañofijo dentro de un mapa. Estos mapas dependiendo del tamaño de la zonaafectada, pueden ser representados con diferentes resoluciones,redimensionándolos con el objetivo de mejorar el rendimiento de ESSIM-EA.Para ello, se ha desarrollado un algoritmo de redimensión de mapas quepermite aumentar y disminuir la resolución de las celdas. Este algoritmoseria incluido al método con el objetivo de permitir la redimensiónautomática de los mapas de incendios, utilizando mapas de incendios realescontrolados evaluando calidad de predicción y tiempo de procesamiento enel método ESSIM-EA.