MONITORIZACIÓN DE INCENDIOS FORESTALES EMPLEANDO IMÁGENES AÉREAS

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1 MONITORIZACIÓN DE INCENDIOS FORESTALES EMPLEANDO IMÁGENES AÉREAS Luis Merino Dpto. Ingeniería de Sistemas y Automática. Universidad de Sevilla. merino@cartuja.us.es Aníbal Ollero Dpto. Ingeniería de Sistemas y Automática. Universidad de Sevilla. aollero@cartuja.us.es Resumen El presente artículopresentaunatécnicaparala monitorización de incendios forestales empleando imágenes aéreas. El sistema emplea procesamiento de imágenes para obtener las características de interés del fuego. También se emplean técnicas de seguimiento de regiones para la geo-localización del frente detectado en la imagen. La técnica ha sido empleada con secuencias de imágenes obtenidas durante la realización de pruebas de fuego real en Gestosa (Portugal), en el marco de los proyectos SPREAD y COMETS del V Programa Marco de la Comisión Europea. Palabras clave: Incendios forestales, procesamiento de imágenes aéreas. 1. INTRODUCCIÓN Es de sobra conocido que los incendios forestales constituyen un grave problema, especialmente en los países mediterráneos. Todos los años miles de hectáreas son afectadas o destruidas. La extinción de incendios es una actividad que involucra gran cantidad de recursos, tanto materiales como humanos. Además, se trata de una actividad peligrosa, que ocasiona bajas cada año entre los efectivos destinados a la extinción. En muchos casos, esto se debe a la falta de información sobre la evolución del fuego. En los últimos años se han llevado a cabo diversos proyectos de investigación relacionados con la lucha contra los incendios forestales. Estos proyectos han dado lugar a varios sistemas automáticos, fundamentalmente para la detección de incendios. Varios de estos sistemas emplean técnicas de procesamiento de imágenes [2] [4]. En [1] se presenta un sistema inteligente para la detección de incendios que emplea procesamiento de imágenes (tanto infrarrojas como visuales), un clasificador mediante redes neuronales y técnicas de reglas borrosas. También se han propuesto sistemas para la monitorización de incendios basados en imágenes tomadas desde satélites ( [9] [6]). Sin embargo, la escala temporal y la resolución de estos sistemas no son actualmente suficientes para los requerimientos necesarios en la lucha contra incendios en los países europeos. En el marco de los proyectos europeos SPREAD e INFLAME [11] se ha desarrollado un nuevo sistema para la monitorización de incendios forestales [8]. El sistema emplea técnicas de visión por computador sobre imágenes tomadas mediante cámaras fijas situadas sobre el terreno. El sistema obtiene medidas tales como la posición del frente de llamas, la altura de las llamas y la inclinación de las mismas sobre el terreno. El sistema se ha demostrado de gran valía para la monitorización de incendios experimentales, en los que es posible de antemano situar las cámaras en posiciones adecuadas. Sin embargo, su aplicación en incendios reales presenta restricciones. Una situación más realista sería la disposición de cámaras a bordo de helicópteros y otros medios aéreos, habituales en las labores de extinción, y que a veces son el único medio de acceso a la zona de interés. El presente artículo muestra una técnica para la monitorización de incendios empleando imágenes aéreas. Dicha técnica ha sido empleada sobre imágenes tomadas de incendios experimentales que han tenido lugar en Gestosa, Portugal, en mayo de La sección 2 trata acerca de los parámetros de interés para la monitorización de incendios, así como de las características en el plano de la imagen que permitirán obtener dichos parámetros. La sección 3 muestra una técnica para la segmentación del fuego en imágenes en color. La sección 4 aborda los aspectos de procesamiento relacionados con la localización del frente de llama. La sección 5 muestra algunos resultados. La sección 6 presenta las conclusiones y algunas líneas de desarrollo futuro. 2. MONITORIZACIÓN DE INCENDIOS Entre los parámetros que son de interés sobre la evolución de un incendio, pueden destacarse: Posición y evolución del frente de llama Altura de las llamas

2 Anchura del frente de llamas Inclinación de las llamas sobre el terreno La figura 1 muestra esquemáticamente la definición de estos parámetros. Figura 1: Parámetros interesantes para la monitorización. l, avance; w, ancho del frente; h, altura; θ, inclinación. Figura 2: Contorno del fuego. El contorno almacena información sobre la posición del frente y la altura de las llamas. En [8], el esquema del sistema automático para la monitorización basado en el procesamiento de imágenes consta de 2 fases: una, la identificación de las características adecuadas en el plano de la imagen; y dos, la obtención de medidas y posiciones reales. En cuanto a las características de interés en el plano de la imagen, el contorno del fuego ofrece gran cantidad de información. Dicho contorno contendrá píxeles correspondientes a puntos de la base del fuego así como información acerca de la altura de las llamas (ver figura 2). Por tanto, el sistema, en su primera fase, determinará el contorno del fuego. La siguiente sección muestra una técnica para la segmentación del fuego, así como la obtención del contorno del mismo. 3. SEGMENTACIÓN DEL FUEGO EN LA IMAGEN Para la monitorización de incendios es habitual emplear tanto cámaras visuales como infrarrojas. Se han propuesto varias técnicas para la segmentación de fuego en imágenes. Así, en [3] se muestra un algoritmo robusto para la obtención automática de umbrales en imágenes monocromas, así como su empleo para la monitorización de incendios empleando imágenes infrarrojas. La presente sección muestra una técnica para la segmentación de fuego en imágenes visuales en color. Si se emplean imágenes en color RGB, una posible técnica para la segmentación del fuego consiste en aplicar umbrales sobre el campo R, bajo la hipótesis de que el fuego tendrá valores altos en su componente R. Así, en [8] se emplea un algoritmo iterativo [10] para la selección de umbral sobre el campo rojo. Sin embargo, a veces hay otros objetos, además del fuego, que presentan valores altos en la componente R, como algunos objetos blancos (entre ellos a veces el humo). Una técnica más robusta consiste en considerar otras componentes de color al mismo tiempo. Así, se selecciona primero la región del espacio RGB compuesta por aquellos puntos en los que la razón entre la componente R y las demás es mayor que un cierto valor: r(u, v) k g(u, v) 0 r(u, v) k b(u, v) 0 }. (1) donde r, g y b son las componentes de color. De este modo, aquellas regiones con valores altos de la componente R, pero en los que ésta no predomina sobre el resto de componentes, tales como las regiones blancas, son descartadas. Sólo los píxeles pertenecientes a esta región serán considerados como candidatos. Finalmente, se calcula un umbral sobre la componente R, pero únicamente para los candidatos. Una vez determinado el umbral, y aplicado sobre imagen, se obtiene una imagen binaria que contiene las zonas correspondientes al fuego. Tras un

3 Figura 3: Segmentación del fuego. Izquierda: imágenes originales. Columna intermedia: Segmentación usando sólo el campo R. Derecha: segmantación empleando otros campos. procesado binario, se obtiene el contorno de las distintas regiones. Selección Región RGB Umbralización Filtro Binario Cálculo Contorno x λ,i y λ,i λ ( xi y i = H ) = 1 λ x w y w 1 ( xλ,i y λ,i (2) ). (3) Cálculo Umbral Figura 4: Esquema para la segmentación del fuego en la imagen. La figura 2 muestra los contornos detectados empleando la técnica descrita. La figura 3 compara algunos resultados obtenidos considerando únicamente el campo R y considerando otras componentes de color. 4. LOCALIZACIÓN DEL FRENTE DE LLAMA Una vez el frente del fuego ha sido identificado en el plano de la imagen, es necesario obtener las coordenadas geográficas correspondientes para localizar el frente LOCALIZACIÓN EN ESCENAS PLANAS Si se supone una superficie plana, la relación entre los puntos en el plano de la imagen y los puntos sobre el terreno es una homografía [5]. Empleando coordenadas homogéneas: donde x w =(x w,y w ) T son las coordenadas de un punto en el sistema global y x i =(x i,y i ) T son las coordenadas de la proyección de ese punto en el plano de la imagen. H es una matriz 3 3 definida salvo un factor de escala. Conocidos 4 puntos y sus proyecciones en la imagen es posible determinar H. Conocida H es posible localizar los puntos de la imagen sobre el terreno (en realidad, empleando la inversa de H tal como está definida en la ecuación (2)). En [7] se muestra además como dicha homografía esta relacionada con los parámetros de posición, orientación y focal de la cámara, de modo que si se tiene una estimación inicial de estos parámetros, es posible calcular una estimación inicial de H. Una vez conocida H, es necesario actualizar la perspectiva en cada imagen de la secuencia. Para ello, se emplea una técnica de seguimiento de regiones para calcular en todo momento la posición de los puntos en la imagen x i LOCALIZACIÓN USANDO SENSORES En los experimentos de fuego considerados, el modelo plano para el terreno es una aproximación

4 aceptable. Sin embargo, en un caso general, un incendio puede tener lugar en zonas con gran relieve. En el caso de terrenos no modelables por un plano, sería posible la localización si se dispone de información fiable sobre la posición y orientación de la cámara, así como información sobre la focal de la cámara e información del terreno. De este modo, es posible localizar los puntos en el plano de la imagen proyectando éstos sobre dicho terreno (figura 5). Podría emplearse algún procedimiento de estabilización para compensar los movimientos de la cámara entre medidas de los sensores (siempre que la tasa con que estas medidas llegan no fuese demasiado baja). Y (metros) X (metros) 60 Y (metros) X (metros) Figura 5: Proyección Para aplicar este procedimiento, es necesario disponer en todo momento de medidas precisas de los sensores, así como de los parámetros internos de las cámaras. 5. RESULTADOS La técnica descrita ha sido aplicada a experimentos de fuego real llevado a cabo en Gestosa, Portugal, como parte de los proyectos SPREAD y CO- METS. Dichos experimentos consisten en la quema de parcelas aproximadamente rectangulares, delimitadas por cortafuegos. La figura 7 muestra unas imágenes de dichos experimentos. La figura 6 muestra la evolución del frente de llamas para una de esas parcelas, calculado cada 20 segundos durante 2 minutos. Se ha empleado el procedimiento descrito en la sección 4.1. En la figura 7 pueden verse las regiones empleadas para el cálculo de la homografía en cada momento. 6. CONCLUSIONES El presente artículo muestra un procedimiento para la monitorización de incendios empleando imágenes aéreas. El uso de imágenes aéreas para este tipo de tareas reviste especial interés debido a que, en muchos casos, sólo es posible acceder a zonas en las que se está produciendo un incendio mediante algún tipo de transporte aéreo. Figura 6: Frentes calculados para la parcela G20 de Gestosa. La parcela tiene unos 100 metros de profundidad (eje X) y unos 100 metros de ancho (eje Y). La segunda figura muestra un detalle. El sistema emplea la información de color para extraer las características de interés en el plano de la imagen, en este caso el contorno de las zonas con fuego. Esto permite identificar el frente del fuego en la imagen. El sistema, mediante un algoritmo de seguimiento de regiones, obtiene la localización de los puntos de la imagen, suponiendo un modelo plano de la escena. En cuanto a futuras líneas de desarrollo, es necesario desarrollar técnicas más robustas que consideren modelos más complejos del terreno o del movimiento de la cámara para la localización. Por otro lado, es necesario incidir en técnicas de segmentación del fuego en imágenes en color. También se presenta como línea a profundizar la posibilidad de mezclar diferentes vistas (desde cámaras aéreas o en el terreno) de una misma escena para labores de monitorización. Agradecimientos El trabajo descrito ha sido desarrollado en los proyectos SPREAD (Comisión Europea, 5 o Programa Marco, EVG1-CT ) y COMETS (Comisión Europea, 5 o Programa Marco, IST ). Los autores agradecen la colaboración de

5 Figura 7: Imágenes de uno de los experimentos. Pueden observarse las regiones empleadas por el algoritmo de localización. Begoña Arrue, Francisco Gómez y J.R. Martínez de Dios en el desarrollo del trabajo. Los autores también agradecen la ayuda del Prof. Viegas y el equipo de ADAI de la Universidad de Coimbra (Portugal). Referencias [1] B. C. Arrue, A. Ollero, y J.R. Martínez de Dios. An intelligent system for false alarm reduction in infrared forest-fire detection. IEEE Intelligent Systems, 15(3):64 73, [2] E. Den Breejen, M. Breuers, F. Cremer, R. Kemp, M. Roos, K. Schutte, y J.S. de Vries. Autonomous forest fire detection. En Proceedings of the Third Int. Conf. on Forest Fire Research, Luso, Portugal, Noviembre [3] J.R. Martínez de Dios. Detección y Monitorización en Entornos Exteriores no Estructurados mediante Imágenes de Infrarrojos. Tesis Doctoral, Universidad de Sevilla, España, Sevilla, España, [4] D. Dierr, H. Hoff, y M. Bouchet. Rapsodi: Rapid smoke detection and forest fire control. En Int. Symposium on Forest Fire: Needs and Innovations, Atenas, Grecia, University of Technology. [5] O. Faugueras y Q-T Luong. The Geomtery of Multiple Images. The MIT Press, ISBN [6] J. Gonzalo. Fuego: A low cost service for fire detection. Proc. 3rd Int. Conf. on Forest Fire Research, page 2029, November Luso, Portugal. [7] L. Merino y A. Ollero. Procesamiento de imágenes aéreas para la detección y monitorización empleando vehículos aéreos. En Jornadas de Automática, Enviado para revisión. [8] A. Ollero, J.R. Martinez de Dios, B.C. Arrue, L. Merino, y F. Gómez-Rodríguez. A perception system for forest fire monitoring and measurement. En Proceedings of the Third International Conference ons Field and Service Robotics, FSR2001, Helsinky, Finlandia, Noviembre University of Technology. [9] Y. Rauste. Forest fire detection with satellites for forest fire control. En Proceedings of the XVIII Congress of ISPRS, Viena, Austria, July International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. [10] T.W. Ridler y S. Calvard. Picture thresholding using an iterative selection method. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, SMC-8: , 1978.

6 [11] D.X. Viegas. Innovations and solutions in fire behaviour prediction issues. forest fires: needs and innovations. En Proceedings of the Delfi International Symposium, Atenas, Grecia, 1999.