Mobile Sensing Architecture for Air Pollution Monitoring

El crecimiento industrial ha acarreado grandes avances tecnológicos para nuestra sociedad. Lamentablemente, el precio a pagar por estos avances ha sido un aumento significativo de los niveles de contaminación del aire en todo el mundo, afectando tanto a zonas urbanas como a las zonas rurales. Por lo general, la monitorización de la calidad aire se realiza mediante estaciones de monitorización fijas. Sin embargo, este método es demasiado costoso, poco escalable y difícil de implementar en nuestras ciudades, las cuales están cada vez más pobladas. El uso de Mobile CrowdSensing, paradigma en el cual la monitorización la realizan los propios usuarios, permite realizar monitorización ambiental utilizando sensores móviles integrados en vehículos. Los posibles escenarios se pueden dividir en dos: entornos urbanos, donde hay un amplio conjunto de vehículos disponibles, y entornos rurales o industriales, donde el tráfico vehicular es escaso y está limitado a las principales arterias de transporte. Teniendo en cuenta estos dos escenarios, esta tesis propone una arquitectura, llamada EcoSensor, que permite monitorizar la contaminación del aire utilizando pequeños sensores de bajo coste instalados en diferentes tipos de vehículos, tales como bicicletas, automóviles o autobuses del sistema de transporte público, en el caso de entornos urbanos, y en drones o UAS en entornos rurales. La arquitectura propuesta está compuesta por tres componentes: un sensor de bajo coste para capturar datos de contaminación, un smartphone para realizar un preprocesamiento de la información y para transmitir los datos hacia un servidor central, y el servidor central, encargado de almacenar y procesar la información de contaminación ambiental. Para entornos urbanos, analizamos diferentes alternativas con respecto al diseño de una unidad de monitorización de bajo coste basada en plataformas de prototipado comerciales como RaspberryPi o Arduino, junto con sensores también de precio reducido. En la tesis realizamos un análisis, y proponemos un proceso, para llevar a cabo la monitorización ambiental utilizando la arquitectura propuesta. Este proceso abarca cuatro operaciones básicas: captura de datos, conversión de unidades, reducción de la variabilidad temporal, e interpolación espacial. Para entornos rurales, proponemos el uso de drones como unidades de sensorización móviles. Específicamente, equipamos el drone con capacidades de monitorización a través de un microordenador RaspberryPi y senso