IOT-basiertes Waldbranderkennungssystem - Gunook

2025 Autor: John Day | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2025-01-23 12:52

●Waldbrände sind in Indien seit Jahrzehnten ein drängendes Problem und rücken erst dann ins Rampenlicht, wenn es zu größeren Zwischenfällen wie dem in Uttarakhand kommt.

● Nach Angaben der Forstbehörde von Uttarakhand wurden in diesem Jahr 3399 Hektar Wald bei 1451 Waldbränden im Bundesstaat abgeholzt und ein Verlust von Rs 63,40 lakh berechnet.

●Wie wir sehen können, nimmt die Zahl der Waldbrände von Jahr zu Jahr zu und dies deutet auch auf das Versagen bestehender Systeme hin, solche Naturkatastrophen zu erkennen und zu verhindern

Schritt 1: Vorgeschlagenes System

●Die vorgeschlagene Lösung empfiehlt SOLAR base Stand-alone-Boxen, die im gesamten Wald eingesetzt werden sollen. Jede Box enthält FEUCHTIGKEITS-, TEMPERATUR-, CO-Sensoren, die mit einem Mikrocontroller und einem xbee-Modul für die Datenkommunikation gekoppelt sind. Diese Einheiten kommunizieren drahtlos und senden die von allen Sensoren gesammelten Daten an eine Basisstation/ein Gateway, das einen zentralen Computer und eine Internetverbindung enthält. Die Branderkennung erfolgt auf Basis des ARMSTRONG FIRE INDEX zusammen mit den Werten von Gassensoren.

● Im Falle eines Waldbrandes wird zuerst eine Meldung an die zuständige Behörde gesendet und dann werden die gesammelten Daten in einer Datenbank vom Basisstationsrechner auf eine Online-Website hochgeladen. Als solche hätte die Forest Fire Unit Zugriff auf Statistiken und kann Live-Feeds aus jedem Wald überwachen. Diese Sensoren können vom aktiven Modus in den Schlafmodus versetzt werden, um Energie zu sparen. Sie messen alle 1 Minute ihre entsprechenden Parameter und übertragen sie in einem String an die Basisstation. Natürlich ist es nicht praktikabel, diese Funksensoren mit Strom oder Batterien zu betreiben. Daher ist es für diese Vorrichtungen bevorzugt, eine erneuerbare Energieform zu haben, die die Batterie lädt, wie beispielsweise ein Solarenergiesystem.

Schritt 2: STRUKTUR DES VORGESCHLAGENEN SYSTEMS:

Schritt 3: Blockdiagramm

Schritt 4: Verwendete Komponenten

Schritt 5: Senderknoten

Die Umgebungsparameter wie Temperatur, Feuchtigkeit und CO-Gas werden mit Arduino überwacht und gesammelt und über Xbee-RF-Kommunikation übertragen. Die xbee sind im AT-Modus programmiert.

CODE:

Schritt 6: Gateway

Das Gateway ist hier ein PC mit Internet-Anschluss. Der Co-ordinator xbee wird über das Breakout-Board über den USB-Port mit dem PC verbunden. Um Daten vom seriellen Bus zu lesen, haben wir ein Python-Skript entwickelt, das Daten vom COM-Port liest, verarbeitet, in der Cloud veröffentlicht und auch für die Erkennung von Waldbränden verantwortlich ist.

Wir verwenden den Thingsboard-Server für das IOT-Dashboard und IFTT zum Senden von Warn-SMS und E-Mail.

Code:

Schritt 7: Ergebnisse:

Modellübersicht

Arbeiten im Freien