Spatial and Temporal Granularity in Environmental Data Analysis for IoT Applications (2025)
- Authors:
- Autor USP: AZEVEDO, LEONILDO JOSÉ DE MELO DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SSC
- DOI: 10.11606/T.55.2025.tde-28052025-140437
- Subjects: INTERNET DAS COISAS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES DE COMPUTADORES; ANÁLISE DE DADOS; MONITORAMENTO AMBIENTAL
- Keywords: Internet of things; IoT; IoT; Meta-heurísticas; Meta-heuristics; Optimization; Otimização; QoD; QoD; QoS; QoS; Qualidade de dados; Quality of data
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: A Internet das Coisas (IoT) é composta por "coisas" como pequenos sensores e atuadores capazes de interagir com o ambiente. A integração desses dispositivos com redes de sensores e acesso à Internet permite a comunicação entre o mundo físico e o ciberespaço, promovendo soluções para muitos problemas do mundo real. No entanto, a maioria das aplicações existentes concentra-se em resolver problemas específicos usando redes de sensores privadas, limitando o potencial total da IoT. Além disso, essas aplicações muitas vezes negligenciam a qualidade de serviço fornecida pelas redes de sensores e seus sensores constituintes, levando à coleta de dados imprecisos ou irrelevantes que podem prejudicar significativamente as organizações. Esta tese de doutorado apresenta uma solução baseada em metaheurísticas para análise precisa da qualidade de dados e infraestrutura em ambientes de IoT, com foco específico no sensoriamento ambiental. Utilizando a base de dados da Agência de Proteção Ambiental dos EUA (EPA) como estudo de caso, demonstramos como a análise da granularidade espacial e temporal dos dados pode auxiliar na otimização da implantação e reordenamento de sensores ambientais. Esse tipo de análise ajuda a identificar pontos cegos e áreas não mapeadas, sugerindo mudanças nas localizações dos sensores para melhorar a cobertura e a qualidade dos dados. Ao esclarecer a relação entre o sensoriamento ambiental e a IoT, este trabalho contribui para a discussão sobre o aprimoramento daeficácia das redes de sensores, garantindo um monitoramento ambiental mais confiável dentro do contexto da IoT.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2025
- Data da defesa: 10.03.2025
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
AZEVEDO, Leonildo José de Melo de. Spatial and Temporal Granularity in Environmental Data Analysis for IoT Applications. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28052025-140437/. Acesso em: 29 mar. 2026. -
APA
Azevedo, L. J. de M. de. (2025). Spatial and Temporal Granularity in Environmental Data Analysis for IoT Applications (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28052025-140437/ -
NLM
Azevedo LJ de M de. Spatial and Temporal Granularity in Environmental Data Analysis for IoT Applications [Internet]. 2025 ;[citado 2026 mar. 29 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28052025-140437/ -
Vancouver
Azevedo LJ de M de. Spatial and Temporal Granularity in Environmental Data Analysis for IoT Applications [Internet]. 2025 ;[citado 2026 mar. 29 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28052025-140437/ - Desenvolvimento e avaliação de algoritmos de otimização para o cumprimento de acordos de níveis de serviços em nuvem
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