Marine biodiversity assessments using aquatic internet of things

While Ubiquitous Computing remains vastly applied in urban environments, it is still scarce in oceanic environments. Current equipment used for biodiversity assessments remain at a high cost, being still inaccessible to wider audiences. More accessible IoT (Internet of Things) solutions need to be implemented to tackle these issues and provide alternatives to facilitate data collection in-the-wild. While the ocean remains a very harsh environment to apply such devices, it is still providing the opportunity to further explore the biodiversity, being that current marine taxa is estimated to be 200k, while this number can be actually in millions. The main goal of this thesis is to provide an apparatus and architecture for aerial marine biodiversity assessments, based on low-cost MCUs (Microcontroller unit) and microcomputers. In addition, the apparatus will provide a proof of concept for collecting and classifying the collected media. The thesis will also explore and contribute to the latest IoT and machine learning techniques (e.g. Python, TensorFlow) when applied to ocean settings. The final product of the thesis will enhance the state of the art in technologies applied to marine biology assessments.A computação ubíqua é imensamente utilizada em ambientes urbanos, mas ainda é escassa em ambientes oceânicos. Os equipamentos atuais utilizados para o estudo de biodiversidade são de custo alto, e geralmente inacessíveis para o público geral. Uma solução IoT mais acessível necessita de ser implementada para combater estes problemas e fornecer alternativas para facilitar a recolha de dados na natureza. Embora o oceano seja um ambiente severo para aplicar estes dispositivos, este fornece mais oportunidades para explorar a biodiversidade, sendo que a taxa de marinha atual é estimada ser 200 mil, mas este número pode estar nos milhões. O objetivo principal desta tese é fornecer um aparelho e uma arquitetura para estudos aéreos de biodiversidade marinha, baseado em microcontroladores low-cost e microcomputadores. Adi cionalmente, este aparelho irá fornecer uma prova de conceito para coletar e classificar a mídia coletada. A tese irá também explorar e contribuir para as técnicas mais recentes de machine learn ing (e.g. Python, TensorFlow) quando aplicadas num cenário de oceano. O produto final desta tese vai elevar o estado da arte em tecnologias aplicadas a estudos de biologia marinha

Real-time application programming interfaces for depicting aquatic internet of things

Although recent years portray an increase demand for Internet of Things (IoT) applications in aquatic setting, there is a lack of standardization in collecting and displaying these data to a wider set of audiences ranging from marine biologists, whale-watching companies and environmentalists. More flexible APIs and long-range data access are necessary, providing the facilitated remote ac cess to the data, while reducing significantly the cost of fuel and time when obtaining the data from oceanic settings. The main goal of this thesis is to produce the robust back-end and an API for: (i) managing the IoT devices to be applied in aquatic setting; (ii) obtaining the status and the telemetry in real-time; and (iii) visualizing the collected data from IoT devices such as temperature, pressure, humidity, luminosity, GPS position, etc. The final product advances the state of the art in back-end development for collecting, storing and displaying larger datasets (e.g. collected telemetries, radio transmission data) in Single-page applications (SPAs). It will, moreover, use the latest back-end and front-end development tech niques (e.g. React.JS, Laravel) while optimizing database querying, and providing the real-time access to the data on any device, and without the need of refreshing the page.Embora nos últimos anos tenha existido um aumento no desenvolvimento de projetos na área da Internet das coisas (IoT) em ambientes aquáticos, não existe uma padronização na recolha e exibição dos dados obtidos com esses mesmos projetos de modo a possibilitar o seu aproveita mento por um conjunto diverso de utilizadores, que variam desde os biólogos marinhos, passando pelas empresas de observação de baleias até aos ambientalistas. Para que tal seja possível são necessárias APIs mais flexíveis e acesso a dados de longo alcance, fornecendo acesso remoto facil itado aos dados, reduzindo significativamente o custo de combustível e tempo ao obter os dados de configurações oceânicas. O principal objetivo desta tese é desenvolver um back office robusto e uma API para: (i) gerir os dispositivos de IoT a serem utilizados em ambientes aquáticos; (ii) obter o estado e a telemetria em tempo real; e (iii) visualizar os dados recolhidos pelos dispositivos de IoT como por exemplo, temperatura, pressão, humidade, luminosidade, posição do GPS, etc... O produto final contribui para o avanço da tecnologia, pois providencia um back office para recolher, guardar e exibir um grande conjunto de dados (por exemplo, multimédia recolhida, telemetrias, dados de transmissão de rádio) em aplicações de uma única página (SPAs). Além disso, utilizará as mais recentes técnicas de desenvolvimento de back-end e front-end (por exemplo, React.JS, Laravel), otimizando a consulta à base de dados e fornecendo o acesso em tempo real aos dados em qualquer dispositivo, e sem a necessidade de atualizar a página