Explorando a abordagem sensor web e o sensoriamento participatório no monitoramento de rios urbanos

• Processo: 12/22550-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de agosto de 2013 - 31 de julho de 2015
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Jó Ueyama
• Beneficiário: Jó Ueyama
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Leandro Aparecido Villas
• Assunto(s): Redes de computadores Sistemas distribuídos Sensoriamento remoto Monitoramento ambiental Rios
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Redes de Computadores | Redes de Sensores Sem Fio | Sistemas Distribuídos | Redes de Computadores

Resumo

Este projeto de pesquisa visa utilizar a abordagem de Sensor Web e o sensoriamento participatório no monitoramento de rios urbanos e assim prover uma cidade inteligente. Sensor Web é um conceito novo que tem por objetivo tornar uma rede de sensores sem fio acessível na Web (Internet). A idéia central consiste em permitir que qualquer usuário da Internet possa ler os dados provenientes dos sensores instalados em rios urbanos. O sensoriamento participatório é um conceito no qual um grupo de pessoas (ou comunidades) contribui com informações de sensoriamento com a finalidade de prover conhecimento em algum aspecto, como por exemplo o meio ambiente. Tais dados podem ser os de poluição assim como os que são utilizados para prever as enchentes; este último através de um sensor analógico de pressão. Pretende-se utilizar os padrões existentes para isso como a da OGC (Open Geospatial Consortium) e realizar experimentos para saber de sua viabilidade. Dentre outros objetivos, este projeto almeja continuar o trabalho que iniciou com o projeto Jovem Pesquisador da FAPESP (2008/05346-4) também na área de rede de sensores sem fio. Durante a vigência do projeto, foi proposto um middleware baseado em componentes e com isso implementou-se um protótipo para detectar enchentes em rios urbanos. O resultado do projeto foi objeto de duas matérias destaques no Boletim Agência FAPESP em 2010 e em 2011. Além disso, o protótipo chamado de e-NOE possui interface com o SISMADEN (Sistema de Monitoramento de Desastres Naturais) do INPE. O autor deste projeto pretende continuar esta pesquisa, investigando o uso da abordagem Sensor Web para prover uma cidade inteligente na área de monitoramento de rios urbanos (enchentes e poluição). Pelos impactos obtidos durante a vigência do projeto anterior, os mesmos mostraram-se bastante promissores. (AU)

Publicações científicas

(8)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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UEYAMA, JO; FREITAS, HEITOR; FAICAL, BRUNO S.; FILHO, GERALDO P. R.; FINI, PEDRO; PESSIN, GUSTAVO; GOMES, PEDRO H.; VILLAS, LEANDRO A.. Exploiting the Use of Unmanned Aerial Vehicles to Provide Resilience in Wireless Sensor Networks. IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE, v. 52, n. 12, p. 81-87, DEC 2014. (12/22550-0, 14/06330-5)

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VILLAS, LEANDRO A.; BOUKERCHE, AZZEDINE; GUIDONI, DANIEL L.; MAIA, GUILHERME; LOUREIRO, ANTONIO A. F.; TURGUT, D; ASCHENBRUCK, N; TOLLE, J. A Joint 3D Localization and Synchronization Solution for Wireless Sensor Networks Using UAV. PROCEEDINGS OF THE 2013 38TH ANNUAL IEEE CONFERENCE ON LOCAL COMPUTER NETWORKS (LCN 2013), v. N/A, p. 2-pg., 2013-01-01. (12/22550-0)

FURQUIM, GUSTAVO; PESSIN, GUSTAVO; FAICAL, BRUNO S.; MENDIONDO, EDUARDO M.; UEYAMA, JO. Improving the accuracy of a flood forecasting model by means of machine learning and chaos theory. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, v. 27, n. 5, SI, p. 1129-1141, JUL 2016. (12/22550-0, 14/19076-0, 08/58161-1)

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HORITA, FLAVIO E. A.; DE ALBUQUERQUE, JOAO PORTO; DEGROSSI, LIVIA C.; MENDIONDO, EDUARDO M.; UEYAMA, JO. Development of a spatial decision support system for flood risk management in Brazil that combines volunteered geographic information with wireless sensor networks. Computers & Geosciences, v. 80, p. 84-94, JUL 2015. (12/22550-0, 08/58161-1, 12/18675-1)

FILHO, GERALDO P. R.; UEYAMA, JO; VILLAS, LEANDRO A.; PINTO, ALEX R.; GONCALVES, VINICIUS P.; PESSIN, GUSTAVO; PAZZI, RICHARD W.; BRAUN, TORSTEN. NodePM: A Remote Monitoring Alert System for Energy Consumption Using Probabilistic Techniques. SENSORS, v. 14, n. 1, p. 848-867, JAN 2014. (12/22550-0, 08/57870-9, 12/11206-6)