Presentación/Presentation https://docs.google.com/presentation/d/1smZZoU6z6n...

FireSpotters es una multi plataforma desarrollada para la prevención y mitigación de incendios mediante la participación activa de la comunidad con reporte de fuegos, y la validación mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje de máquina para la validación de reportes de incendios.

La aplicación móvil sirve como una herramienta para reportar de incendios mediante contenido multimedia. Cada reporte es validado por la comunidad de usuarios, por redes neuronales que validan la presencia de incendios y mediante modelos matemáticos para predicción en tiempo real (VIIRS) de la datos de la NASA.

La aplicación web muestra el historial de los incendios cercanos y las zonas de riesgos de incendios. Esta funcionalidad es obtenida a partir de los datos obtenidos MODIS, NextData y FIRMS. La plataforma web es ideal para los tomadores de decisiones para políticas públicas en relación al cuidado de la naturaleza, reordenamiento urbano, ubicación de centros de ayuda y estaciones de bomberos.

Fuentes de datos

• VIIRS
• MODIS

Tecnología

• Google Maps
• Bootstrap
• NodeJS
• React
• AWS
• Keras y Tensorflow
• OpenCV
• Flutter
• Invision
• Powtoons

English version

FireSpotters is cross platform developed for wildfire prevention and mitigation through crowdsourcing mobile coverage and validated through machine learning tools.

Mobile app works as crowdsourcing mobile coverage by uploading video or images. Each coverage is validated against users community, by a neural network wildfire detector and machine learning models predictors based on NASA data.

Web application shows each an historical wildfire logs and fire hazard zones. This functionallity is based on MODIS, NextData and FIRMS data. Web app is intended to serve as a tool for decision makers in public policies.

Data sources

• VIIRS
• MODIS

Tecnología

• Google Maps
• Bootstrap
• NodeJS
• React
• AWS
• Keras y Tensorflow
• OpenCV
• Flutter
• Invision
• Powtoons

Referencias/Refences

(2019). Arset.gsfc.nasa.gov. Retrieved 20 October 2019, from https://arset.gsfc.nasa.gov/sites/default/files/wa...

Data analytics with MODIS data. (2019). Medium. Retrieved 20 October 2019, from https://towardsdatascience.com/data-analytics-with...

Satellite Imagery Analysis with Python. (2018). Medium. Retrieved 20 October 2019, from https://medium.com/analytics-vidhya/satellite-imag...

Active Fire Data | Earthdata. (2019). Earthdata.nasa.gov. Retrieved 20 October 2019, from https://earthdata.nasa.gov/earth-observation-data/...

MODIS Web. (2019). Modis.gsfc.nasa.gov. Retrieved 20 October 2019, from https://modis.gsfc.nasa.gov/data/