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Quito, Ecuador
Este artículo presenta la implementación de un sistema de alerta tempranamente ante la ocurrencia de un incendio forestal, evitando la pérdida de extensas áreas boscosas, flora, fauna y afecciones a la salud de habitantes aledaños a las zonas perjudicadas. La mini-red dispone en su núcleo tarjetas Raspberry Pi en las versiones Zero y 2B+ para el procesamiento de datos del entorno y módulos de comunicación inalámbrica XBee S3B para interconexión entre los nodos transmisores y coordinador. Esta solución aprovecha la alta capacidad de procesamiento de la plataforma Raspberry Pi y el bajo consumo energético de los sensores y módulos de comunicación inalámbricos, dando como resultado un sistema autónomo, portátil, de rápido despliegue y bajo costo, adicionalmente con el propósito de constatar y discriminar visualmente la presencia de un conato de incendio se insertan módulos de cámara que permitan captar imágenes las cuales se almacenan en un servidor web alojado en la nube. Para analizar el desempeño y ubicación adecuada de los nodos que conforman la mini-red se realizan mediciones in situ para evaluar la zona máxima de cobertura y la pérdida de paquetes durante la transmisión inalámbrica ZigBee, dando como resultado un sistema de alerta confiable, autónomo y de bajo costo.Palabras clave: Raspberry Pi, XBee, Incendio Forestal, Python, Sensores.doi: https://doi.org/10.36825/RITI.10.21.008
This article presents the implementation of an early warning system in the event of a forest fire, avoiding the loss of extensive wooded areas, flora, fauna, and health conditions of inhabitants surrounding the affected areas. The mini network has at its core Raspberry Pi cards in the Zero and 2B+ versions for processing environment data and XBee S3B wireless communication modules for interconnection between the transmitter and coordinator nodes. This solution takes advantage of the high processing capacity of the Raspberry Pi platform and the low energy consumption of the sensors and wireless communication modules, resulting in an autonomous, portable, rapid deployment and low-cost system, additionally with the purpose of verifying and to visually discriminate the presence of an outbreak of fire, camera modules are inserted that allow images to be captured, which are stored on a web server hosted in the cloud. To analyze the performance and proper location of the nodes that make up the mini-network, in situ measurements are made to assess the maximum coverage area and packet loss during ZigBee wireless transmission, resulting in a reliable, autonomous alert system. and low cost.Keywords: Raspberry Pi, Xbee, Fire Forest, Python, Sensors.doi: https://doi.org/10.36825/RITI.10.21.008
