Line Implementation of a Mobile Application to Control Forest Fires Near Residential Areas Using an Artificial Neural Network

El siguiente artículo expone el diseño y la implementación de una aplicación móvil para detectar y controlar incendios forestales, desarrollada para la plataforma iOS; dónde las áreas forestales aledañas de Bogotá son monitoreadas a través de una serie de condiciones climáticas mediante estaciones m...

Full description

Autores:
Ocampo Barbosa, David Alexander
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/7910
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/7910
Palabra clave:
Redes neuronales
Aplicación Móvil
Incendio Forestal
Estación Meteorológica
INGENIERÍA DE SISTEMAS - TESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICAS
APLICACIONES PARA MÓVILES
PREVENCIÓN DE INCENDIOS FORESTALES - INNOVACIONES TECNOLÓGICAS
REDES NEURALES (COMPUTADORES)
Artifical Neural Network
Mobile Application
Forest Fires
Weather Station
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description El siguiente artículo expone el diseño y la implementación de una aplicación móvil para detectar y controlar incendios forestales, desarrollada para la plataforma iOS; dónde las áreas forestales aledañas de Bogotá son monitoreadas a través de una serie de condiciones climáticas mediante estaciones meteorológicas, que capturan datos climáticos tales como humedad relativa, temperatura del aire y velocidad del viento junto con su ubicación, enviando dicha información en tiempo real al usuario a través de un servicio API REST. El sistema funciona junto con un sistema artificial red neuronal (ANN) que procesa los datos meteorológicos de la estación y permite determinar la probabilidad de existencia de un incendio forestal, ya que en muchos casos la los sensores pueden detectar falsas alarmas; mejorar la precisión al informar un posible emergencia, teniendo en cuenta que el índice de precisión que mostró la red neuronal artificial es bastante alto (93,67%), lo que reduce los tiempos de reacción y alerta el control organismos de manera oportuna.
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spelling Salcedo Parra, Octavio JoséOcampo Barbosa, David Alexander2018-04-10T17:35:18Z2018-04-10T17:35:18Z2018-01-24http://hdl.handle.net/11349/7910El siguiente artículo expone el diseño y la implementación de una aplicación móvil para detectar y controlar incendios forestales, desarrollada para la plataforma iOS; dónde las áreas forestales aledañas de Bogotá son monitoreadas a través de una serie de condiciones climáticas mediante estaciones meteorológicas, que capturan datos climáticos tales como humedad relativa, temperatura del aire y velocidad del viento junto con su ubicación, enviando dicha información en tiempo real al usuario a través de un servicio API REST. El sistema funciona junto con un sistema artificial red neuronal (ANN) que procesa los datos meteorológicos de la estación y permite determinar la probabilidad de existencia de un incendio forestal, ya que en muchos casos la los sensores pueden detectar falsas alarmas; mejorar la precisión al informar un posible emergencia, teniendo en cuenta que el índice de precisión que mostró la red neuronal artificial es bastante alto (93,67%), lo que reduce los tiempos de reacción y alerta el control organismos de manera oportuna.The following article exposes the design and implementation of a mobile application to detect and control forest fires, developed for the iOS platform; where the Bogotá’s bordering forest areas are monitored through a series of weather stations, which capture climate data such as relative humidity, air temperature and wind speed along with their location, sending said information in real time to the user through an REST API service. The system works together with an artificial neural network (ANN) that processes the station’s meteorological data and allows determining the probability of existence of a forest fire, since in many cases the sensors can detect false alarms; improving accuracy when reporting a possible emergency, considering that the accuracy index that the artificial neural network showed is quite high (93.67%), thus reducing reaction times and alerting the control organisms in a timely manner.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Restringido (Solo Referencia)http://purl.org/coar/access_right/c_16ecRedes neuronalesAplicación MóvilIncendio ForestalEstación MeteorológicaINGENIERÍA DE SISTEMAS - TESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICASAPLICACIONES PARA MÓVILESPREVENCIÓN DE INCENDIOS FORESTALES - INNOVACIONES TECNOLÓGICASREDES NEURALES (COMPUTADORES)Artifical Neural NetworkMobile ApplicationForest FiresWeather StationLine Implementation of a Mobile Application to Control Forest Fires Near Residential Areas Using an Artificial Neural NetworkLine Implementation of a Mobile Application to Control Forest Fires Near Residential Areas Using an Artificial Neural NetworkProducción Académicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILOcampoBarbosaDavidAlexander2017.pdf.jpgOcampoBarbosaDavidAlexander2017.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8770https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/84faf1c2-4f68-4fc6-80f2-64bc91f14e38/download70e751768d5d6b91ae65bd2f8464c1b9MD54CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-89https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/9299e4e1-2eef-449b-96ee-072bc0833c58/download42dd12a06de379d3ffa39b67dc9c7affMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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