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; IX ENIDI; 2017

UTN, UNCuyo, UM, UMaza

Como es de público conocimiento, los incendios forestales provocan un gran perjuicio para la población. En primera instancia, por los cambios que se producen en la flora y la fauna de los terrenos afectados, y en segundo término por las pérdidas económicas que estos generan. Esto ha hecho que se motive la elaboración y/o perfeccionamiento de métodos que logren una predicción del comportamiento, manejo y/o control. Una gran variedad de estos modelos están basados en entornos computacionales, en los cuales se efectúan diferentes simulaciones a fin de encontrar simulaciones que se asemejen de la mejor manera a la realidad. ESSIM-EA (Sistema Estadístico Evolutivo con Modelo de Islas basado en Algoritmos Evolutivos) es un método de reducción de incertidumbre aplicado a la predicción del comportamiento de incendios forestales. La manera que este método representa la superficie a evaluar es a través de un conjunto de celdas de tamaño fijo dentro de un mapa. Estos dependiendo del área a evaluar pueden ser representados con diferentes resoluciones, pudiendo redimensionarse con el objetivo de mejorar el rendimiento de ESSIM-EA. Dada esta problemática se ha desarrollado un algoritmo que permite aumentar y disminuir la resolución de las celdas según sea el requerimiento. Este método tiene como finalidad ser incluido a ESSIM-EA para redimensionar de forma automática los mapas de incendios, utilizando mapas de incendio reales en los cuales se evaluará la calidad de predicción y tiempo de procesamiento del método.