Ни для кого не секрет, что состояние окружающей среды в городах-мегаполисах, таких как Москва, требует постоянного мониторинга для обеспечения нормальных условий проживания их жителей. В настоящее время для оценки состояния загрязнения воздуха в крупных городах используются данные, получаемые от немногих и, как правило, довольно далеко расположенных друг от друга, стационарных станций регулярного экологического мониторинга (например, в Москве их всего около 30).

Технология получения данных о загрязнении воздуха с помощью геосенсоров Libelium предоставляет исследователям возможность получать данные с невозможной ранее пространственно-временной детализацией. Однако, широкому применению геосенсоров для мониторинга загрязнения воздуха в крупных городах препятствует тот факт, что существующие геоинформационные системы не в состоянии справиться с постоянным высоконагруженным потоком обновлений данных от тысяч пространственно распределенных источников и интеграцией этих потоков «на лету» в такие удобные для восприятия человеком представления этих данных как растровое изображение или модель поверхности.

Разрабатываемые на кафедре информационно-измерительных систем Московского государственного университета геодезии и картографии теоретические основы обработки потоков пространственно-временных данных позволяют решить эту проблему. Для экспериментальной проверки разработанной теории в рамках исследовательского проекта № 17-05-41156 «Комплексное геоинформационное картографирование и оценка воздействия источников загрязнения на состояние окружающей среды России», поддержанного совместно Российским фондом фундаментальных исследований и Русским географическим обществом, было выбрано оборудование Libelium Waspmote (OEM). Такой выбор обусловлен удобством этой линии продуктов Libelium для разработчиков – возможностью создавать различные собственные комбинации оборудования и разрабатывать собственный вариант программного обеспечения, используя API с открытым исходным кодом, предоставленный производителем.

Использование продуктов компании Либелиум в этом проекте описано в этой статье:
Савиных В.П.,  Майоров А.А.,  Матерухин А.В.,  Построение пространственной модели загрязнения воздуха на основе использования потоков данных от сетей геосенсоров // Геодезия и картография. – 2017. – Т. 78. – № 12. – С. 39-43 . DOI: 10.22389/0016-7126-2017-930-12-39-43
Описание этой статьи доступно на сайте elibrary.ru — https://elibrary.ru/item.asp?id=32360681

Для создания геосенсоров в прототипе системы были использованы следующие устройства:

— плата WGASPRO Libelium для интеграции сенсорных датчиков,
— калиброванные газовые сенсоры для высокой концентрации NO2 Libelium и для высокой концентрации CO Libelium,
— плата WA-4G Libelium с GPS-приёмником и радиомодулем 4G Waspmote 4G,
— модуль Waspmote LoRa SMA 4.5 dBi – 868 Libelium с разъёмом SMA,
— шлюз Waspmote Gateway LoRa SMA 868 Libelium с разъёмом SMA,
— перезаряжаемая батарея 6600 mA∙h,
— защищённая солнечная панель Rigid solar panel 7.4V Libelium,
— плата расширения радиоинтерфейсов WEXP Expansion Radio Board Libelium.

Внешний вид устройства геосенсора показан на рисунке.

В настоящее время команда разработчиков продолжает тестирование собранного устройства и сбор данных по загрязнению воздуха в Москве для проведения тщательного последующего анализа и совершенствования разрабатываемой методики получения пространственной модели загрязнения воздуха крупного города в режиме реального времени с помощью систем геосенсоров.

Дополнительную информацию по используемым в проекте продуктам Libelium вы можете найти на сайтах производителя по ссылкам: http://www.libelium.com и https://www.cooking-hacks.com

Вопросы, связанные с использованием технологий Libelium в приложениях Умный город (Smart Cities), Умная окружающая среда (Smart Environment) и Анализ качества воздуха (AQI — Air Quality Index), вы можете направлять нам по адресу info@iotsmart.ru или через форму обратной связи на нашем сайте в разделе контакты.

Данные от сетей геосенсоров Libelium позволяют построить пространственную модель загрязнения воздуха в городе Москве