Resumen de Seguimiento colaborativo del ruido ambiental utilizando dispositivos móviles y sistemas de información geográfica

Juan Humberto Juárez Hipólito, Marco Antonio Moreno Ibarra, Miguel Jesús Torres Ruiz

• español

  El ruido ambiental, es una de las principales formas de contaminación en las ciudades y que afecta la calidad de vida de las personas. En este artículo, se presenta una metodología que utiliza un enfoque basado en la Información Geográfica Voluntaria (VGI, por sus siglas en inglés) para el monitoreo, análisis y predicción del ruido ambiental, lo cual puede resultar muy útil para plantear alternativas que mejoren la  vida en una ciudad. El presente trabajo considera las fases de adquisición de los datos, análisis y procesamiento de los datos, así como la visualización de la información, considerando la temporalidad de los mismos y tomando en cuenta niveles de análisis a nivel macro y micro para la superficie de estudio. Se presentan algunos detalles del diseño y desarrollo de un sistema de información geográfica, compuesto por una aplicación web de mapas, una aplicación para dispositivos móviles denominada “NoiseMonitor”, el análisis geoespacial y los métodos de aprendizaje automático (máquinas de soporte vectorial y redes neuronales artificiales) para la predicción de ruido ambiental; utilizando información contextual; es decir, algunos datos relacionados con la ciudad. Se busca aprovechar la disposición de los ciudadanos de participar colaborativamente para monitorear su entorno y ser considerados como sensores humanos, lo cual a diferencia con los enfoques tradicionales, el costo asociado al desarrollo e implementación de este proyecto es mucho menor.

• português

  O ruído ambiental é uma das principais formas de contaminação ambiental nas ciudades afetando a qualidade de vida das pessoas. Neste artigo, apresenta-se uma metodología que utiliza um enfoque baseado na Informação Geográfica Voluntária (VGI, sigla em inglês) para o monitoramento, analise e previsão do ruído ambiental, que poderá ser muito útil para estimar alternativas que melhorem a vida em uma cidade. Este trabalho considera as fases de aquisição, análise e processamento dos dados, assim como a visualização da informação, considerando sua temporalidade e tomando em conta análises a nível macro e micro para a superfície de estudo. Também se apresentam alguns detalhes do desenho e desenvolvimento de um sistema de informação geográfica, composto por uma aplicação web de mapas e uma aplicação para dispositivos móveis denominada “NoiseMonitor”. Também é apresentada a análise geoespacial e os métodos de aprendizagem automática (máquinas de suporte vetorial e redes neurais artificiais) para a previsão de ruído ambiental; utilizando informação contextual com alguns dados relacionados com a cidade. Com este tipo de trabalho se busca aproveitar a disposição dos cidadãos de participar colaborativamente para monitorar seu entorno e serem considerados como sensores humanos, sem os enfoques tradicionais, sendo o custo associado ao desenvolvimento e implementação deste projeto muito menor. Desta forma, se apresenta e discute um estudo de caso baseado na Cidade do México, particularmente o quarto quadrante do Centro Histórico da Cidade, muito representativa pela variedade de ruído ambiental que se faz nessa região. Nesta abordagem tem-se aplicação em áreas como big data desde uma perspectiva colaborativa, Internet das coisas e cidades inteligentes.

• English

  Environmental noise is a big problem related to the environmental pollution in cities, which affects the quality of people life. In this paper, a methodology that uses an approach based on Volunteered Geographic Information (VGI) for the monitoring, analysis and prediction of environmental noise is proposed. It can be very useful to propose alternatives and initiatives that improve the life in a city. So, this work is composed of the following stages: data acquisition, analysis and, data processing, as well as the information visualization, considering the temporality of the same and taking into account macro and micro levels of analysis for the study surface. In addition, some details of the design and development of a geographic information system are presented, consisting of a web-mapping system, an application for mobile devices called “NoiseMonitor”, geospatial analysis and machine learning methods (support vector machines and artificial neural networks) for the prediction of environmental noise; by using contextual information; that is, some data related to the city. This kind of work seeks to take advantage of the willingness of citizens to participate collaboratively to sense their environment and be considered as human sensors, which unlike traditional approaches, the cost associated with the development and implementation of this project is much lower. Likewise, a case study based on the Mexico City is presented and discussed, particularly the fourth quadrant of the Historic Center of the City, which is very representative for the variety of environmental noise that is generated in that area. The application domain of this approach is oriented towards big data from a collaborative perspective, Internet of Things and smart cities.