Contexte du projet

Avec le changement climatique mondial et l'impact des activités humaines, la fréquence et la gravité des incendies de forêt augmentent chaque année. Pour améliorer la capacité de prévention et de contrôle des incendies de forêt, assurer une réponse rapide et un secours scientifique, il est nécessaire de construire une plateforme intégrée combinant surveillance en temps réel, alerte intelligente, gestion des ressources et prise de décision.

Présentation du projet

Aperçu du projet

• Alerte précoce : grâce à la fusion de données multi-sources, réaliser la surveillance en temps réel des incendies et l'alerte précoce.
• Localisation précise : localiser rapidement les points d'incendie et les tendances de propagation.
• Commandement efficace : intégrer les ressources de secours, optimiser les itinéraires et la répartition des missions.
• Évaluation post-catastrophe : quantifier les données des dommages pour fournir une base à la restauration écologique.

Architecture du système

• La plateforme adopte une architecture collaborative "cloud-edge-terminal", divisée en modules suivants :

IV. Modules fonctionnels clés

Surveillance et alerte en temps réel

Fusion de données multi-sources : intégration de la télédétection satellite, prises de vue par drone, caméras au sol, données météorologiques (température, humidité, vitesse et direction du vent), etc.

Reconnaissance des incendies par IA : algorithme d'analyse d'images basé sur l'apprentissage profond, identification automatique de la fumée et des points d'incendie (précision ≥ 95%).

Carte d'alerte dynamique : combinée au système SIG, génération d'une carte de distribution en temps réel du niveau de risque d'incendie, supportant les cartes thermiques et la simulation de propagation.

Commandement et dispatching des secours

Gestion des ressources : surveillance en temps réel des positions et états des équipes de pompiers, entrepôts de matériel, véhicules de secours.

Planification des itinéraires : génération des itinéraires de secours optimaux basés sur le terrain, l'intensité du feu et les conditions de circulation, avec simulation 3D du terrain.

Attribution des missions : envoi des instructions de mission au personnel de première ligne via terminaux mobiles (application/appareils intelligents).

Évaluation et restauration post-catastrophe

Statistiques des pertes : analyse des images de télédétection pour estimer la surface brûlée et le degré de destruction de la végétation.

Restauration écologique : élaboration de plans de restauration de la végétation en combinant données sur le sol et le climat.

Aide à la décision

Modèles prédictifs IA : prévision de la direction et de la vitesse de propagation du feu (par exemple avec le modèle FARSITE).

Base de plans d'urgence : stockage des cas historiques et des meilleures pratiques, supportant la recommandation intelligente de stratégies de secours.

Services publics et formation

Diffusion d'informations : envoi d'alertes de risque d'incendie et consignes d'évacuation par SMS et application.

Exercices d'urgence : simulation de scénarios d'incendie pour former les équipes de secours à la coopération opérationnelle.

Technologies clés

IA et analyse de big data

Modèles de reconnaissance des points d'incendie (YOLO, ResNet, etc.).

Analyse de données temporelles (LSTM) pour prédire les tendances du feu.

Visualisation 3D

Construction d'environnements géographiques 3D basés sur Unity/Unreal Engine, superposant les données d'incendie en temps réel.

Calcul en périphérie

Déploiement de modèles IA légers sur drones ou nœuds périphériques pour réduire la latence de transmission des données.

Cas d'application