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dc.contributor.authorBoudriki Semlali, Badr-Eddine
dc.contributor.authorEl Amrani, Chaker
dc.contributor.authorOrtiz Bellot, Guadalupe 
dc.contributor.authorBoubeta Puig, Juan 
dc.contributor.authorGarcía de Prado Fontela, Alfonso 
dc.contributor.otherIngeniería en Automática, Electrónica, Arquitectura y Redes de Computadoreses_ES
dc.contributor.otherIngeniería Informáticaes_ES
dc.date.accessioned2023-12-04T08:01:12Z
dc.date.available2023-12-04T08:01:12Z
dc.date.issued2021-07-03
dc.identifier.issn0045-7906
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10498/29709
dc.description.abstractLa contaminación del aire es un problema importante hoy en día que causa graves daños a la salud humana. Las áreas urbanas son las más afectadas por la degradación de la calidad del aire causada por las emisiones de gases antropogénicos. Aunque existen múltiples propuestas para el monitoreo de la calidad del aire, en la mayoría de los casos, se imponen dos limitaciones: la imposibilidad de procesar datos en tiempo casi real (NRT) para enfoques de teledetección y la imposibilidad de llegar a áreas de acceso limitado o baja cobertura de red para enfoques de datos terrestres. Proponemos una arquitectura de software que combina eficientemente el procesamiento de eventos complejos con datos de teledetección de varios sensores satelitales para monitorear la calidad del aire en NRT, brindando apoyo a los tomadores de decisiones. Ilustramos la solución propuesta calculando los niveles de calidad del aire para varias áreas de Marruecos y España, extrayendo y procesando información satelital en NRT. Este estudio también valida la calidad del aire medida por estaciones terrestres y datos de sensores satelitales.es_ES
dc.description.abstractAir pollution is a major problem today that causes serious damage to human health. Urban areas are the most affected by the degradation of air quality caused by anthropogenic gas emissions. Although there are multiple proposals for air quality monitoring, in most cases, two limitations are imposed: the impossibility of processing data in Near Real-Time (NRT) for remote sensing approaches and the impossibility of reaching areas of limited accessibility or low network coverage for ground data approaches. We propose a software architecture that efficiently combines complex event processing with remote sensing data from various satellite sensors to monitor air quality in NRT, giving support to decision-makers. We illustrate the proposed solution by calculating the air quality levels for several areas of Morocco and Spain, extracting and processing satellite information in NRT. This study also validates the air quality measured by ground stations and satellite sensor data.es_ES
dc.description.sponsorshipThis work was partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation and the European Regional Development Fund (ERDF) under project FAME [RTI2018-093608-B-C33]. The corresponding author thanks the ERASMUS+ KA107 program for the grant and acknowledges the University of Cadiz for the academic supervision and their research facilities, grant number: 2017-1-ES01- KA107-037422 and 2018-1-ES01-KA107-049705. The authors of this work are also thankful to the Andalusian and Madrid regional governments for providing us with the NRT MGS data.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherElsevieres_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceComputers and Electrical Engineering - 2021, Vol. 93, pp.107257es_ES
dc.subjectRemote sensinges_ES
dc.subjectSatellite sensorses_ES
dc.subjectAir qualityes_ES
dc.subjectComplex event processinges_ES
dc.subjectBig dataes_ES
dc.subjectDecision-makinges_ES
dc.titleSAT-CEP-monitor: An air quality monitoring software architecture combining complex event processing with satellite remote sensinges_ES
dc.typejournal articlees_ES
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
dc.identifier.doi10.1016/j.compeleceng.2021.107257
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/RTI2018-093608-B-C33/ES/MODELADO FORMAL Y METODOS AVANZADOS DE TESTING. APLICACIONES A MEDICINA Y SISTEMAS/ es_ES
dc.type.hasVersionVoRes_ES


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