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Sistema de Informação para a gestão e análise de grandes volumes de dados de áreas contaminadas

Processo: 19/21693-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de março de 2020
Vigência (Término): 30 de abril de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Pedro Luiz Pizzigatti Corrêa
Beneficiário:Rosa Virginia Encinas Quille
Instituição-sede: Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:17/50343-2 - Plano de desenvolvimento institucional na área de transformação digital: manufatura avançada e cidades inteligentes e sustentáveis (PDIp), AP.PDIP
Assunto(s):Sistemas de informação   Big data   Áreas contaminadas   Cidades inteligentes   Cidades sustentáveis   Tomada de decisão   Remediação ambiental

Resumo

Este projeto de pesquisa de doutorado propõe desenvolver um sistema de gestão e análise de grande volume de dados do gerenciamento de áreas contaminadas, no plano de transformação digital e cidades inteligentes e sustentáveis, que apoie na tomada de decisões, podendo ser estas relacionadas à aplicação de métodos de remediação de solos, ações emergenciais, entre outros tipos de intervenções feitas por especialistas e/ou entidades concernentes. Serão, utilizados dados georreferenciados, provenientes de diferentes fontes, tais como dados históricos, novos estudos e dados dinâmicos ($i.e.$ sensores aerotransportados óticos, digitais, laser e radar). As características destes dados podem ser classificados pela grande quantidade de dados (volume), potencialmente obtidas por tecnologias de sensores, onde novos elementos são inseridos em tempo real (velocidade). A natureza das informações também é muito diversa, desde dados históricos, até análises físico-químicas dos materiais presentes nas áreas investigadas (variedade). Então, esses dados serão estudados e processados por meio de técnicas de Ciência de Dados, onde uma metodologia de análise de dados na arquitetura de \textit{Big Data} será proposta, considerando sua aplicabilidade no contexto das cidades inteligentes e sustentáveis. (AU)