Resumen

Este artículo es el producto de la investigación "Desarrollo de un modelo basado en redes neuronales artificiales para estimar las áreas quemadas en incendios forestales", desarrollada en la Universidad Técnica Karadeniz en el año 2020. Los Incendios Forestales son un problema que afecta enormemente la vida humana y el orden ecológico, dejando problemas a largo plazo. Es necesario estimarlos porque no se sabe cuándo, dónde y cuánto va a durar el fuego en la zona. El objetivo de la investigación es utilizar redes neuronales artificiales para estimar las áreas quemadas en incendios forestales. Se utilizó un modelo de red neuronal de retropropagación feed-forward para estimar las áreas quemadas. Se realizó una evaluación del rendimiento sobre el modelo propuesto considerando los valores de Regresión, Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE) y Error Cuadrático Medio (MSE). Los resultados muestran que el modelo es eficiente en términos de estimación de áreas quemadas. El modelo de red neuronal artificial propuesto tiene una baja tasa de error y una alta precisión de estimación. Es más eficaz que los métodos tradicionales para la estimación de áreas quemadas en bosques.

1. INTRODUCCIÓN

Los bosques son recursos naturales muy importantes que proporcionan beneficios económicos, ecológicos y socioculturales, como la prevención de la contaminación atmosférica, el ajuste del orden de las aguas, la contribución al ciclo del oxígeno y la prevención de la erosión y los corrimientos de tierras [1-4]. En el planeta hay 1.310 millones de hectáreas de superficie forestal intacta y la mitad de ellas se encuentran en países como Canadá, EE.UU., Rusia, China y Brasil [5]. Estas zonas forestales se ven amenazadas por numerosos factores que ponen en peligro su continuidad y vitalidad, como la sequía, las plagas de insectos, las enfermedades, la ocupación y utilización antropogénicas, el aumento del cambio de uso del suelo, el sobrepastoreo y los incendios forestales. Entre estos factores, los incendios forestales, considerados un problema importante, suponen un riesgo para la continuidad de los bosques en todas las regiones del mundo y conducen a la desaparición completa de las funciones de los ecosistemas forestales [6, 7].

En este contexto, incendio forestal denota un suceso en el que un bosque ha sido destruido quemándose parcial o totalmente. Los incendios forestales son provocados por fenómenos naturales como la caída de rayos, el contacto de líneas eléctricas, erupciones volcánicas, subidas excesivas de temperatura y, a veces, por colillas de cigarrillos o fuegos que la gente provoca inconscientemente. Todos los años se producen incendios forestales en los bosques de diversas partes del mundo, lo que ocasiona costes de extinción que ascienden a billones de dólares, pérdidas de vidas, propiedades y espacios recreativos. Los incendios forestales crean efectos negativos, especialmente en el ciclo del carbono y otros ciclos biogeoquímicos, al afectar al crecimiento, la estructura y la ubicación de las tierras y plantas forestales [8-10].

• Materias:Redes neuronales artificiales Prevención de desastres Incendios forestales Aprendizaje automático
• Subjects:Artificial neural networks Disaster prevention Forest Fires Machine learning
• Palabras claves:Incendios forestales; Áreas quemadas; Redes neuronales artificiales; Aprendizaje automático; Estimación
• Keywords:Forest fires; Burned areas; Artificial neural networks; Machine learning; Estimation