Diseño e implementación de una arquitectura híbrida de dispositivos para la monitorización de entornos naturales

Abstract

[ES] El presente Trabajo Final de Máster tiene como objetivo diseñar e implementar una arquitectura híbrida de dispositivos para la monitorización de entornos naturales, enfocándose en la medición de la calidad del agua y del aire en canales y depósitos fluviales. La calidad del agua en estos entornos es crucial tanto para el medio ambiente como para la salud pública, requiriendo mediciones precisas y continuas de parámetros como pH, temperatura, turbidez, conductividad y niveles de oxígeno disuelto. Generalmente estos parámetros se miden mediante sensores instalados en boyas acuáticas, enfrentando desafíos significativos debido al alto costo, el entorno agresivo y la dificultad de acceso para mantenimiento y reparaciones. Para abordar estos problemas, se propone una solución que consiste en diseñar y validar una arquitectura de dispositivos distribuidos inteligentes que integren sensores acuáticos y aéreos, permitiendo la correlación de datos. Los sensores aéreos, instalados en drones o estructuras fijas, son más accesibles y operan en entornos menos agresivos, facilitando las tareas de mantenimiento y reparación. El objetivo general de este trabajo es diseñar e implementar una arquitectura híbrida de dispositivos distribuidos para la medición de la calidad del agua en canales y depósitos fluviales, optimizando costos y mejorando la accesibilidad y fiabilidad del sistema. Los objetivos específicos incluyen identificar y seleccionar los sensores acuáticos y aéreos más adecuados, desarrollar una arquitectura que integre estos sensores, utilizar paradigmas de computación distribuida para el procesamiento de datos y validar la arquitectura mediante pruebas en un entorno real o simulado. En el trabajo, se supone que ya se han desarrollado los dispositivos de medición de calidad de agua y aire, aunque se podrán desarrollar prototipos en caso de necesidad. Este proyecto aportará múltiples beneficios tanto tecnológicos como sociales. Tecnológicamente, la integración de sensores acuáticos y aéreos mejorará la eficiencia y reducirá costos. La aplicación de paradigmas de computación distribuida permitirá un procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos. Socialmente, se contribuirá a la protección del medio ambiente y a la salud pública mediante una monitorización más precisa de la calidad del agua, facilitando la toma de decisiones informadas para la gestión de recursos hídricos y beneficiando a comunidades locales y autoridades ambientales en la gestión y preservación de estos recursos.

[EN] This Master's thesis aims to design and implement a hybrid architecture of devices for monitoring natural environments, focusing on the measurement of water and air quality in canals and river reservoirs. Water quality in these environments is crucial for both the environment and public health, requiring accurate and continuous measurements of parameters such as pH, temperature, turbidity, conductivity and dissolved oxygen levels. Typically, these parameters are measured by sensors installed on aquatic buoys, facing significant challenges due to the high cost, harsh environment and difficulty of access for maintenance and repairs. To address these problems, a solution is proposed that consists of designing and validating a smart distributed device architecture that integrates aquatic and airborne sensors, enabling data correlation. Aerial sensors, installed on drones or fixed structures, are more accessible and operate in less aggressive environments, facilitating maintenance and repair tasks. The overall objective of this work is to design and implement a hybrid architecture of distributed devices for water quality measurement in canals and river reservoirs, optimizing costs and improving system accessibility and reliability. Specific objectives include identifying and selecting the most suitable aquatic and aerial sensors, developing an architecture that integrates these sensors, using distributed computing paradigms for data processing, and validating the architecture by testing in a real or simulated environment. The work assumes that water and air quality measurement devices have already been developed, although prototypes can be developed if necessary. This project will bring multiple benefits both technologically and socially. Technologically, the integration of water and airborne sensors will improve efficiency and reduce costs. The application of distributed computing paradigms will allow efficient processing of large volumes of data. Socially, it will contribute to environmental protection and public health through more accurate monitoring of water quality, facilitating informed decision-making for water resources management and benefiting local communities and environmental authorities in the management and preservation of these resources.