Early Warning System for monitoring air pollution using an IoT Platform
Creators: name: Τσιόμπρα, Μαρία Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Διαδίκτυο των Πραγμάτων
Μηχανική Μάθηση
Αστική Ρύπανση
Παρακολούθηση μόλυνσης του αέρα
Internet of Things
Machine Learning
Urban Pollution
Air Pollution monitoring

description: Over the last several decades, air pollution’s adverse impacts on human health have become ever more visible. Urbanization, industrial activities, and vehicular emissions have caused an exponential increase in air pollutants which pose serious threats to people’s well-being. Responding to this pressing concern, developing an efficient monitoring system capable of accurately detecting and alerting individuals about air pollution levels has become essential. This thesis seeks to address this need by proposing and implementing a comprehensive monitoring system called ’AirGuard’ using IoT technology, machine learning, and data analysis techniques. Furthermore, this IoT-based monitoring system will not only benefit individuals by providing real-time data and alerts in real time, but will also serve as a resource for policymakers and urban planners. With access to accurate air quality information available, decision-makers may use that knowledge to take targeted actions that reduce pollution levels while support- ing sustainable development goals. Machine learning and data analysis techniques will enable the ’AirGuard’ monitoring system to steadily enhance its predictive abilities over time, as data collection increases over time and more is processed, it will gain better insight into pollution patterns, identify trends and provide more precise forecasts - this iterative learning process contributing greatly to long-term system reliability as it adapts with changing pollution dynamics in urban areas. The application will offer real-time monitoring of air quality parameters and timely alerts regarding potential health risks related to air pollution. By emphasizing proactive measures designed to protect human health, this research contributes towards creating healthier urban environments.
description: Τις τελευταίες δεκαετίες, οι αρνητικές επιδράσεις της ρύπανσης του αέρα στην ανθρώπινη υγεία έχουν γίνει ακόμα περισσότερο διακριτές. Η αστικοποίηση, οι βιομηχανικές ενέργειες και οι εκπομπές των οχημάτων έχουν προκαλέσει ραγδαία αύξηση στους ρύπους του αέρα, οι οποίοι απειλούν σοβαρά την ανθρώπινη ευεξία. Ανταποκρινόμενοι σε αυτόν τον πιεστικό προβληματισμό, η ανάπτυξη ενός αποτελεσματικού συστήματος ελέγχου, ικανού για τον ακριβή έλεγχο και την ακριβη προειδοποίηση για τα επίπεδα της ρύπανσης του αέρα, έχει γίνει απαραίτητη. Αυτή η διπλωματική εργασία, με τίτλο ̈Μοντέλο παρακολούθησης της ατμοσφαιρικής ρύπανσης και έγκαιρης προειδοποίησης μέσω της χρήσης πλατφόρμας του ∆ιαδικτύου των Πραγμάτων ̈, σκοπεύει να απευθυνθεί σε αυτήν την ανάγκη με τον να προτείνει και να εφαρμόσει ένα κατανοητό σύστημα ελέγχου της ατμοσφαιρικής ρύπανσης μέσω ΙοΤ τεχνολογιών, μηχανικής μάθησης και τεχνικών ανάλυσης δεδομένων, ονομαζόμενο "AirGuard". Αυτό το σύστημα θα προσφέρει παρακολούθηση της ποιότητας του αέρα και έγκαιρες προειδοποιήσεις σε πραγματικό χρόνο σχετικά με πιθανούς κινδύνους για την ανθρώπινη υγεία. Επιπλέον, αυτό το σύστημα παρακολούθησης βασισμένο στο ΙοΤ δεν θα ωφελεί μόνο τα άτομα παρέχοντας δεδομένα και ειδοποιήσεις πραγματικού χρόνου· αλλά θα λειτουργεί και ως πόρος για τους αστικούς σχεδιαστές. Με πρόσβαση σε ακριβείς πληροφορίες για την ποιότητα του αέρα, οι λήψεις αποφάσε- ων μπορούν να χρησιμοποιούν την γνώση αυτή για να λάβουν στοχευμένες δράσεις που μειώνουν τα επίπεδα ρύπανσης ενώ υποστηρίζουν στόχους της βιώσιμης ανάπτυξης. Οι τε- χνικές μηχανικής μάθησης και ανάλυσης δεδομένων θα επιτρέψουν το "AirGuard" σύστημα παρακολούθησης να βελτιώνει σταθερά τις δυνατότητές του για πρόβλεψη με την πάροδο του χρόνου. Καθώς η συλλογή δεδομένων αυξάνεται και περισσότερα δεδομένα επεξεργάζονται, το σύστη- μα θα αποκτήσει καλύτερη κατανόηση των προτύπων ρύπανσης, θα ανιχνεύει τάσεις και θα παρέχει πιο ακριβείς προβλέψεις - αυτή η επαναληπτική διαδικασία μάθησης θα συμβάλλει σημαντικά στην μακροπρόθεσμη αξιοπιστία του συστήματος καθώς προσαρμόζεται με τη μεταβαλλόμενη δυναμική της ρύπανσης στις αστικές περιοχές. Δίνοντας έμφαση στα προληπτικά μέτρα που αποσκοπούν στην προστασία της ανθρώπινης υγείας, η παρούσα εργασία συνεισφέρει στη δημιουργία ενός υγιεινότερου αστικού περιβάλλοντος.