Monitoreo de Incendios Forestales con IoT y IA

Este repositorio contiene un sistema completo para la prevención y control de incendios forestales basado en sensores IoT, comunicación MQTT, almacenamiento en InfluxDB y módulos de Inteligencia Artificial.

📦 Estructura de Archivos

• sensor_node.py : Nodo sensor que simula y publica lecturas (temperatura, humedad, CO₂, humo) a un broker MQTT.
• gateway.py : Gateway que simula recepción por LoRaWAN/NB-IoT y reenvía los datos al mismo topic MQTT.
• server_ingest.py : Servicio backend que se suscribe al topic MQTT, almacena los datos en InfluxDB y verifica umbrales de alerta.
• ai_module.py : Funciones para detección de humo (CNN) y predicción de propagación de incendios (LSTM).
• alert_service.py : Envía notificaciones (SMS y correo) cuando se superan los umbrales definidos.
• requirements.txt : Lista de dependencias Python.

🏗️ Arquitectura de Alto Nivel

flowchart LR
  subgraph Campo
    S["Sensores IoT"] --> G["Gateway LoRaWAN / NB-IoT"]
  end
  G -->|"MQTT TCP/TLS"| B[(Broker MQTT)]
  S -->|"MQTT TCP/TLS"| B
  B --> SI["Server Ingestión"]
  SI --> DB[(InfluxDB)]
  SI --> AI["Módulos IA"]
  SI --> AS["Servicio de Alertas"]

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🎯 Funcionalidad

1. Sensor Node lee parámetros ambientales y publica JSON a MQTT.
2. Gateway simula nodos LoRa, recibe paquetes y re-publica a MQTT.
3. Server Ingest guarda los datos en InfluxDB y evalúa umbrales.
4. AI Module detecta humo y estima propagación.
5. Alert Service notifica vía SMS y correo si se supera un umbral.

⚙️ Requisitos

• Python 3.8+
• Broker MQTT con TLS (por ejemplo HiveMQ Cloud)
• InfluxDB v1.8+ (local o en Docker)
• Credenciales de Twilio (SMS) y SendGrid (correo)

🚀 Instalación y Ejecución

1. Clona el repositorio:

   git clone https://github.com/tu-usuario/forest-fire-monitor.git
   cd forest-fire-monitor

2. Crea y activa un entorno virtual:

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate     # Linux/macOS
   .\.venv\Scripts\activate    # Windows

3. Instala las dependencias:

   pip install -r requirements.txt

4. Configura las variables de entorno (puedes usar un archivo .env):

   # MQTT
   HIVE_MQ_BROKER=ec6ee2c3428541a5b0c076d0aca0163e.s1.eu.hivemq.cloud
   HIVE_MQ_PORT=8883
   HIVE_MQ_USERNAME=tu_usuario_hivemq
   HIVE_MQ_PASSWORD=tu_password_hivemq
   
   # InfluxDB
   INFLUX_HOST=localhost
   INFLUX_PORT=8086
   INFLUX_DB=forest_monitor
   
   # Twilio
   TWILIO_SID=your_twilio_sid
   TWILIO_TOKEN=your_twilio_token
   TWILIO_FROM=+1234567890
   TWILIO_TO=+0987654321
   
   # SendGrid
   SENDGRID_API_KEY=your_sendgrid_api_key
   FROM_EMAIL=alertas@tuempresa.com
   TO_EMAIL=emergencias@tuempresa.com

5. Arranca InfluxDB (local o Docker):

   docker run -d --name influxdb -p 8086:8086 influxdb:1.8

6. Ejecuta los servicios en terminales separadas:

   • Nodo sensor:

     python sensor_node.py

   • Gateway:

     python gateway.py

   • Server Ingest:

     python server_ingest.py