Cartographie autonome de l'IQA, IoT WSN pour les applications à l'échelle urbaine

Dans la cartographie de la qualité de l'air à l'échelle urbaine extérieure, le temps de chauffe des capteurs électrochimiques, la sensibilité croisée, la typographie de la géolocalisation et l'efficacité énergétique sont des défis majeurs. Dans ce travail, un nœud de détection de la qualité de l'air multi-variable et sensible au gradient est proposé avec une détection déclenchée par événement basée sur la position, les amplitudes des gaz et l'interpolation de la sensibilité croisée. Dans cette approche, la température, l'humidité, la pression, la géo-position, la puissance photovoltaïque, les composés organiques volatils (COV), les particules, l'ozone, le monoxyde de carbone, le dioxyde d'azote et le dioxyde de soufre sont les principales variables. Les résultats ont montré que le système proposé a optimisé la cartographie de la qualité de l'air en temps réel pour le cluster géospatial choisi, c'est-à-dire l'université du Qatar. Ce travail se concentre sur une étude complète, la conception, la fabrication, les tests, l'étalonnage et le déploiement de nœuds de capteurs AQM de qualité industrielle avec une détection à très haute résolution pour garantir des avertissements fiables contre le dépassement des limites autorisées du site et une alerte précoce. Les principales exigences en matière de surveillance des catastrophes sont le déploiement flexible, l'évolutivité du système et la récupération rapide des données pour localiser rapidement les zones dangereuses.