Mapa de señalización de calidad del aire basado en drones

Historia

Resumen

El Mapa de Señalización de Calidad del Aire basado en Drones es una innovadora solución de monitoreo ambiental que utiliza tecnología de drones para recopilar, analizar y comunicar datos de calidad del aire en tiempo real. Equipados con sensores avanzados, los drones se despliegan para inspeccionar áreas objetivo, utilizando sensores para medir los niveles de referencia de calidad del aire. Los datos recopilados se procesan y mapean para crear un Índice de Calidad del Aire (ICA) actualizado para cada ubicación.

Esta información se muestra tanto en mapas digitales como en señalización pública estratégica, lo que permite a las comunidades, autoridades locales y legisladores tomar decisiones informadas. El sistema fomenta la concienciación pública sobre las condiciones ambientales, apoya medidas sanitarias proactivas y ayuda a identificar fuentes de contaminación.

Al combinar el monitoreo aéreo con la comunicación visual, el proyecto garantiza la rápida recopilación de datos en amplias áreas, a la vez que proporciona actualizaciones accesibles y fáciles de entender al público. Este enfoque fomenta la responsabilidad ambiental, fomenta la participación comunitaria y contribuye a la planificación urbana sostenible y a la protección de la salud.

IoT con dron para calidad de aire

Un dron está equipado con un sensor Grove Air Quality (AirQ) para recopilar datos de calidad del aire mientras sobrevuela áreas designadas. Las lecturas del sensor son gestionadas por una placa de desarrollo Seeed Studio LinkIt ONE, que registra y transmite las mediciones de forma inalámbrica.

Los datos recopilados se suben a un servidor en la nube y se muestran en un mapa interactivo de la calidad del aire basado en la web, que permite a los usuarios consultar las condiciones actuales desde cualquier dispositivo con acceso a internet. El sistema proporciona un método rápido y móvil para medir la calidad del aire en zonas extensas o de difícil acceso, lo que fomenta la concienciación pública y la vigilancia ambiental.

Este proyecto mide la calidad del aire mediante un dron con un sensor Seeed Air Quality, controlado por una placa Seeed Studio LinkIt ONE. La información recopilada se muestra en un mapa web de calidad del aire para que cualquier persona pueda ver los resultados en tiempo real. Se desarrolló una aplicación web conectada a la nube para visualizar los datos de calidad del aire en mapas.

IoT con dron para calidad de aire

1. Cómo funciona el sistema

Recopilación de datos aéreos:
el dron sobrevuela la zona y el sensor mide la calidad del aire a intervalos regulares. Cada lectura incluye:

  • Valor de la calidad del aire (nivel de contaminación)
  • Tiempo de lectura
  • Ubicación GPS (latitud, longitud y altura)

Si el dron vuela más rápido, debe tomar medidas con mayor frecuencia para evitar “huecos” en el mapa.

Ejemplo: Si el dron vuela a 8 metros por segundo y queremos una lectura cada 10 metros, debemos registrar al menos 0,8 lecturas por segundo.

Limpieza y ajuste de datos.
Antes de mostrar los resultados, el sistema elimina los valores incorrectos o los picos de presión causados ​​por cambios repentinos de viento o errores del sensor. También ajusta las lecturas si la temperatura o la humedad afectan ligeramente al sensor.

En términos simples, el número bruto del sensor se convierte en un número más preciso que refleja mejor la calidad real del aire.

En términos simples, el número bruto del sensor se convierte en un número más preciso que refleja mejor la calidad real del aire.

Conversión de números en ICA (Índice de Calidad del Aire).
El Índice de Calidad del Aire es una escala de 0 (Bueno) 500 (Peligroso) . Cada rango de contaminante tiene un color:

  • Verde = Bueno
  • Naranja = Moderado
  • Salman = Insalubre
  • Púrpura = Muy poco saludable
  • Rojo = Peligroso

IoT con drone para calidad de aire

Mapeo de los datos:
El sistema rellena los espacios entre las lecturas del dron para cubrir toda el área. Esto se realiza mediante:

  • Las lecturas más cercanas tienen mayor ponderación (ponderación de distancia inversa)
  • métodos más inteligentes que predicen cambios suaves (Kriging)

Ambos métodos garantizan que los puntos cercanos tengan una calidad del aire similar y las áreas sin mediciones se estiman en función de lecturas cercanas.

Elaboración del mapa
Una vez listos los valores de calidad del aire son:

  • Convertido en coordenadas de mapa (para que encajen en el mapa web)
  • Colores dados según la escala AQI
  • Trazado en el mapa interactivo en línea para visualización pública

En palabras sencillas

El dron realiza las siguientes tareas,

  • Mide la calidad del aire mientras vuelas
  • Corrige y limpia los números para que sean precisos.
  • Los convierte en colores AQI
  • Dibuja un mapa completo utilizando valores medidos y estimados
  • Envíalo a la nube para que cualquiera pueda comprobar la calidad del aire en tiempo real

IoT con dron para calidad de aire

2. Beneficios como señalización

  • Conciencia pública en tiempo real: las personas pueden ver instantáneamente las condiciones actuales de la calidad del aire sin necesidad de buscar en línea o utilizar aplicaciones especializadas.
  • Protección de la salud: Las personas con asma, alergias u otros problemas respiratorios pueden tomar decisiones informadas sobre las actividades al aire libre.
  • Participación de la comunidad: La señalización pública genera conciencia ambiental y alienta a las personas a debatir y abordar los problemas de contaminación local.
  • Seguridad turística y de eventos: los eventos al aire libre, las escuelas y las reuniones públicas pueden utilizar la información para adaptar sus actividades durante períodos de mala calidad del aire.
  • Transparencia Gubernamental: Muestra datos abiertos y accesibles, mostrando a los ciudadanos que el monitoreo ambiental es activo y confiable.
  • Apoyo de respuesta ante desastres: en eventos como incendios forestales, tormentas de polvo o accidentes industriales, la señalización proporciona alertas rápidas y accesibles sobre la calidad del aire.
  • Información localizada: dado que los drones miden múltiples puntos, el IQA mostrado refleja áreas locales específicas, no solo promedios generales de la ciudad.
  • Fomenta un comportamiento sostenible: ver el impacto de la contaminación puede motivar a las personas a adoptar prácticas más limpias, como reducir el uso de vehículos o apoyar iniciativas ecológicas.

Esquemas

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Acerca de Mohammad Salah Uddin 15 Artículos
El Dr. Mohammad Salah Uddin es profesor asistente en el Departamento de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la Universidad East West de Dhaka, Bangladesh. Antes de esto, trabajó como investigador (Tradr - proyecto europeo) en la Universidad Sapienza de Roma. Después de completar su licenciatura en Ciencias de la Computación e Ingeniería de la East West University en 2012, se unió como profesor en la Central Women’s University, Bangladesh. En octubre de 2013, se matriculó en la Universidad Sapienza de Roma, Italia, para realizar su doctorado. Licenciatura y Ph.D. Licenciado en Robótica en julio de 2017. Su investigación se centra principalmente en Sistema de Robótica Heterogénea, Planificación / Asignación de Tareas para Sistema Multi-Robótica, IoT-Robótica, Sensores y Sistemas, Sistemas Embebidos, Internet de las Cosas, Visión por Computador, etc. Publicó varias investigaciones artículos en conferencias / revistas revisadas por pares de su trabajo de investigación. En 2018, pronunció un discurso en Maker Faire Shenzhen 2018 como orador del foro. Es miembro de la IEEE Robotics and Automation Society y tiene la membresía profesional de IEEE. También tiene algunos otros miembros nacionales e internacionales.

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