Les drones hybrides détectent, surveillent et préviennent les incendies de forêt grâce au décollage vertical

Le chercheur Zhaodan Kong et son équipe développent un avion hybride capable d'atterrir et de décoller verticalement comme un giravion, mais qui possède également les qualités d'un avion à voilure fixe capable de voler à haute altitude pendant des heures. (Image :UC Davis)

Là où il y a de la fumée, il n’y aura pas d’incendie car un drone est déjà sur place. C'est du moins l'espoir de Zhaodan Kong, professeur au Département de génie mécanique et aérospatial, et de son équipe à l'Université de Californie à Davis.

Le groupe travaille sur une solution proactive pour lutter contre les violents incendies de forêt en Californie, car la méthode actuelle amène les pompiers sur les lieux trop tard. Il s'agit d'un système intégré de technologies utilisé pour détecter les incendies avant qu'ils n'atteignent un point de fumée important.

"Notre solution se compose de deux parties principales :la prévision précoce des risques d'incendie et la détection et le suivi précoces des incendies", a déclaré Kong. "Nous nous concentrons sur la détection et le suivi précoces car nous pensons que la détection précoce conduit souvent à une taille d'incendie plus petite lors de l'attaque initiale, à une plus grande probabilité de confinement et à la prévention des pertes de vies et de biens."

Un prototype de capteur de vent en Alaska recueille des données. (Image :Lawrence Tsai)

Kong a déclaré que la détection commencerait sur le terrain via des capteurs connectés à Internet placés dans les zones de danger déterminées par CalFire. De la taille d'une paume et développés par Anthony Wexler de l'UC Davis, les capteurs mesurent la température, l'humidité et la vitesse du vent – les ingrédients nécessaires pour un incendie de forêt, selon Wexler.

Pour les missions de reconnaissance, l'équipe construit un giravion équipé de systèmes de navigation, de capteurs et de caméras. "Nous avons terminé notre conception et notre prototypage, et nous sommes en train de le construire et de le tester. Il a une configuration biplan-multirotor", a déclaré Kong.

Le modèle de prévision des risques d'incendie est construit sur la base de données historiques sur les conditions météorologiques, les combustibles tels que la végétation, la topographie et les incendies, a déclaré Kong. Un tel modèle peut être formé à l’aide de l’apprentissage automatique. Ensuite, il peut être déployé en temps réel en fournissant des informations en temps réel sur la météo, fournies par les capteurs au sol, le carburant et la topographie, les données SIG, a-t-il ajouté.

Ce dernier modèle ne peut identifier que les zones à haut risque d'incendie. L’équipe peut alors utiliser son module de détection et de suivi des incendies pour patrouiller et rechercher des incendies potentiels. Le module se compose principalement d'un groupe de véhicules aériens sans équipage (UAV), chacun équipé de plusieurs capteurs, notamment des caméras électro-optiques (EO) et infrarouges (IR), des capteurs chimiques, des capteurs de vent et des caméras multispectrales.

Les capteurs EO/IR/chimiques fonctionnent ensemble pour détecter un incendie provenant d'un endroit qui pourrait être éloigné du feu ; des capteurs de vent sont nécessaires car le vent est un facteur important d'incendie et le champ de vent n'est pas uniforme, par exemple, les vitesses et les directions du vent peuvent être très différentes sur une crête de montagne ; et des caméras multispectrales peuvent être utilisées pour fournir des informations sur la végétation à haute résolution si nécessaire, les données SIG peuvent être obsolètes et normalement avec une faible résolution, a déclaré Kong.

"Un groupe de tels drones sera déployé car cela augmentera l'efficacité de la localisation des incendies potentiels", a déclaré Kong. "Une fois qu'un incendie et/ou de la fumée ont été identifiés par nos caméras EO/IR ou qu'un produit chimique indicatif d'un incendie de forêt a été identifié par nos capteurs chimiques, le groupe de drones passera en mode de suivi. Ils peuvent, par exemple, utiliser le panache et les capteurs embarqués pour remonter à la ressource - en travaillant comme des chiens K9", a-t-il ajouté.

Combien de temps plus tôt cette méthode pourrait-elle détecter un incendie par rapport aux méthodes actuelles ? Eh bien, cela dépend de l'emplacement du point d'allumage.

"L'incendie de Dixie a été l'incendie le plus important et le plus destructeur de la saison des incendies de forêt 2021 en Californie et le feu de forêt le plus coûteux - mesuré par le coût des efforts de lutte contre les incendies - de l'histoire des États-Unis", a déclaré Kong. "L'allumage s'est produit vers 7 heures du matin ; l'incendie est devenu visible depuis l'autoroute 70 en fin d'après-midi, ce qui a donné lieu à plusieurs rapports au 911 ; et les camions de pompiers et les avions-citernes étaient en place vers 17 heures."

Selon Kong, leur méthode peut réduire considérablement le temps de détection :"Si l'un de nos drones était proche du point d'allumage, il aurait dû détecter l'incendie en quelques minutes, mais ils doivent être au bon endroit et au bon moment. C'est pourquoi nous adoptons une approche proactive pour prioriser les zones à haut risque. Je ne peux pas fournir de chiffre précis, mais nous avons découvert qu'en moyenne, les capteurs chimiques peuvent détecter un incendie plus tôt que les caméras EO/IR."

Kong a déclaré que l'équipe avait commencé à tester ses capteurs au sol dans la réserve Quail Ridge, une réserve naturelle gérée par l'UC Davis. L’objectif principal est de démontrer que ces capteurs peu coûteux peuvent résister à des conditions difficiles sur des terrains accidentés. Ils en ont installé cinq en novembre dernier; l'un a été endommagé à cause d'une inondation, mais les quatre autres fonctionnent toujours.

Cet article a été rédigé par Andrew Corselli, éditeur de contenu numérique chez SAE Media Group. Pour plus d'informations, visitez ici  .