Debido al cambio climático, los incendios forestales a lo largo de la costa este de Estados Unidos han empeorado desde 2019, por esto investigadores de la Universidad de Stanford desarrollaron un software de Inteligencia Artificial (IA) en conjunto con imágenes satelitales para identificar posibles incendios en los bosques de la costa del Pacífico.

Expertos en hidrología e ingeniera ambiental de la Universidad de Stanford publicaron un estudio en la revista Remote Sensing of Environment sobre el desarrollo de un modelo de tecnología deep learning que monitoree los niveles de humedad en al menos 12 estados.

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Mediante el modelo actual, los bomberos pesan ramas de los árboles de áreas flamables, luego de secarlas las vuelven a pesar y es así como se obtiene datos de la humedad en áreas de posible combustión. Estos datos se recolectan en la Base de datos Nacional de Humedad del Combustible del Servicio Forestal de Estados Unidos; con base en estos datos es que se evalúa la posibilidad de incendios forestales.

Con el modelo desarrollado, el sistema de IA puede aprender a reconocer los patrones de humedad en las montañas con la Base de Datos, bajo la inspección satelital puede notarse el aumento de temperatura.

“Una de los grandes avances fue observar un conjunto más nuevo de satélites que utilizan longitudes de onda mucho más largas, lo que permite que las observaciones sean sensibles al agua mucho más profunda en el dosel del bosque y sean directamente representativas del contenido de humedad del combustible”, declaró Alexandra Konings, profesora asistente del Sistema de ciencias de la Tierra en la Escuela de Ciencias de la Tierra, Energía y Medio Ambiente (Stanford Earth).

Actualmente el modelo muestra el contenido de humedad del combustible de 2016 a 2019, pero se espera implementar un estimado día a día para mapear con mayor precisión con el fin de predecir incendios forestales en la costa este de Estados Unidos.

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