Diseño de una plataforma de Internet de las cosas para la monitorización en tiempo real de entornos. Aplicación al análisis predictivo de incendios forestales

Abstract

[ES] El presente documento ofrecerá una solución para la medición, gestión y análisis de datos masivos procedentes de sensores en tiempo real. Para lograr dicho objetivo, este Trabajo Final de Máster se centra en el desarrollo de una plataforma de Internet de las Cosas (IoT) que permita la monitorización de diferentes variables climatológicas y ambientes en tiempo real bajo un software o app multi-plataforma de desarrollo propio. El proyecto se inicia con un estudio del estado del arte, centrándose en el análisis de las soluciones a nivel de hardware y programación existentes en el ecosistema de IoT. Se desarrollarán y justificarán las distintas tecnologías empleadas a nivel de hardware, desarrollo del lado del servidor o back-end, desarrollo del lado del cliente o front-end y estructuración de la base de datos para big data, así como los distintos protocolos de comunicación empleados para la transmisión de datos en tiempo real. Posteriormente, el desarrollo de la presente plataforma servirá de base para la creación de un software orientado a la prevención y detección temprana de incendios forestales. Dicho software, partiendo de la programación desarrollada, del análisis mediante técnicas de machine learning de datasets que relacionan la ocurrencia de incendios con las condiciones climatológicas del momento y de los datos capturados por los sensores, elaborará un indicador de probabilidad, en tiempo real, de incendio forestal que puede ser consultado desde cualquier dispositivo mediante un dashboard interactivo.

[EN] This document seeks to offer the most suitable solution for the measurement, management and analysis of real-time variables from sensors. In order to achieve this goal, this Master's Final Project focuses on the development of a platform of Internet of Things or IoT that, under the practical case of early detection and prevention of fires in forest areas, allows the tracking of different climatological variables and environments in real-time own development software or multi-platform app. The project begins with a study of the state of the art, focusing on the analysis of solutions at the level of hardware and programming existing in the ecosystem of the Internet of Things. It will develop, and justify, the different technologies used at the hardware level, development of the server side or back-end, development of the client side or front-end and structuring of the database for big data, as well as the various communication protocols used for the transmission of data in real-time. Subsequently, the development of this platform has served as the basis for the creation of a software aimed at preventing forest fires. This software, starting from the programming that has been developed and from the analysis through machine learning techniques of datasets that relate the occurrence of fires with the current weather conditions and the data captured by sensors, elaborates a real-time indicator of probability of forest fire that can be consulted from any device by means of an interactive dashboard.