The design of a Bayesian Network for mobility management in Wireless Sensor Networks

Mobility in Wireless Sensor Networks (WSNs) is achieved by attaching sensors to mobile objects such as animals (Juang et al. 2002), people (Campbell et al. 2008), and robots (Dantu et al. 2005). Currently, the research about WSN management is mainly focused on energy management functions to control how sensors should use their power; fault management functions to solve sensor problems; quality of services (QoS) management functions to quantify and control the performance; and mobility management functions to detect the sensor movement so that the network wireless connectivity is always maintained (Wang et al. 2010; Ruiz et al. 2003). However, the sensor mobility has not only an impact on the network connectivity, but also on the network spatial coverage. In mobile WSNs, the extension of the spatial coverage is often changing, and as a result, the region of interest might be inaccurately sensed by the mobile sensors. Therefore, the representation of a movement context is important to avoid making interpretations and decisions outside of the situation in which the WSN is capturing information; and make possible to decide where, when and how the sensing is performed in order to obtain the most suitable spatial coverage of a region of interest. This paper proposes a Bayesian network (BN) approach for making explicit the structural and parametric components of a movement context using WSN metadata. The aim is to infer mobility management requirements when a spatial coverage is incorrectly covering a Region of Interest (ROI), regardless the network connectivity. The BN approach provides several advantages regarding to the probabilistic representation of a movement context, the inference of mobility management requirements based on such a context, and the dynamic updating of the movement context every time new metadata are retrieved from the WSN. Previous research works in WSNs have used a similar approach focusing on energy management (Elnahrawy and Nath 2004) and prediction of sensor movement directions (Coles et al. 2009). The main contribution of our work is the analysis of how well a ROI is being covered by mobile sensors, and what are the requirements to improve that coverage given a movement context. A controlled experiment was carried out and the results show that, when the ROI is not being sufficiently covered by a WSN, the BN can probabilistically infer different mobility management requirements, based on a given movement context. Two movement contexts have been used to illustrate this approach. They are related to whether the sensing is being carried out in an emergency situation or not

etos para la investigación en infraestructuras de datos espaciales (IDE)

En los últimos años se ha producido un crecimiento sin precedentes del volumen, valor y uso de la información geográfica o georreferenciada. De hecho, la aparición del prefijo ‘geo’ junto a la más variada terminología (geomarketing, geovisualización, geoinformación, geociencias, etc.) evidencia la importancia de la referencia geográfica (Vintimilla y Ballari, 2009). Esta importancia se hace especialmente visible en los procesos de toma decisiones (Nebert, 2004) como el ordenamiento territorial, la gestión de emergencias, el manejo de recursos naturales y el estudio de impacto ambiental. Dada la influencia multidisciplinar de estas decisiones, la información requerida suele ser producida y gestionada por diferentes instituciones, volviéndose esencial el descubrimiento, acceso, integración y uso de la geoinformación proveniente de fuentes diversas (Nebert,2004). Las infraestructuras de datos espaciales (IDE) facilitan el acceso a geoinformación proveniente de fuentes diferentes, a través del establecimiento de normativas y del desarrollo de geoservicios web estandarizados. Los principales geoservicios de una IDE son los catálogos como metadatos, la visualización de cartografía online y el acceso a los datos mismos para su análisis espacial. Las IDE permiten,a través de la web, descubrir la geoinfor- mación existente en diferentes instituciones y acceder a ella de forma estandarizada. La investigación en IDE se ha centrado, por un lado, en los aspectos institucionales para lograr acuerdos y políticas que permitan compartir geoinformación, y por otro lado, en el desarrollo tecnológico y de estándares para los geoservicios. Sin embargo, un cambio en la dirección de la investigación en IDE se está evidenciando motivado por tres factores principales de cambio. El primero es el crecimiento sin precedentes en el uso de la geoinformación, que ha permitido situar a la geografía como el eje central para integrar cualquier tipo de información (Craglia et al., 2008). El segundo es la innovación tecnológica de los sensores de monitoreo que facilita el acceso, a un coste relativamente bajo,de datos dinámicos y en tiempo real (Bröring et al., 2011; Nittel, 2009). Finalmente, el tercero, es el avance de la web 2.0 que posiciona a los ciudadanos como participantes activos en la creación de la geoinformación (Goodchild,2007)

The Interoperability of Wireless Sensor Networks

The interoperability of heterogeneous sensor networks is needed for the achievement of a world integrated sensing system. The aim of this paper is to describe the results of an exploratory study which has been carried out to determine the role of metadata in an interoperability model for Wireless Sensor Networks. This model includes a description of the observations, processes, functionalities, status and configuration of a network to help improving the knowledge of a network itself, as well as to ensure the integration with other sensor networks. The results demonstrate the use of metadata to support different interoperability levels of Wireless Sensor Networks as a first step towards defining an interoperability model of Wireless Sensor Network

GEOSISMO: Visualisation of Events and Seismologic Characteristics in the Internet

An inventory of seismic movements at global level exists that is based on the data gathered by the seismographers of each observatory. This inventory includes the location and characteristics of the technical equipment of the observatories, as well as the location and date of each earthquake. The inventory is stored in an Access database, and the accelerograms (temporal series of accelerations) are stored in text files. It is proposed that a web service based in a Web Feature Service be created, following the specifications of the OGC (Open Geospatial Consortium), that would visualize the location of the seismographers and of the epicenters of the earthquakes for the spatial and temporal intervals provided. The representation of the places will be a geometric symbol proportional to the PGA magnitude, based on information extracted automatically by the system. When the context (number of elements to represent or zoom level) permit it, the accelerograms will be visualized as scaled in proportion to the magnitude of seismic activity instead of as a geometric symbol. This type of visualization will facilitate interpretation and a rapid decision when the page is consulted. This objective will be enhanced by the possibility of visualizing the information from anyplace that has Internet access, because the tool will be configured as a piece of SDI in conformance with OGC standards

Metadata behind the Interoperability of Wireless Sensor Networks

Wireless Sensor Networks (WSNs) produce changes of status that are frequent, dynamic and unpredictable, and cannot be represented using a linear cause-effect approach. Consequently, a new approach is needed to handle these changes in order to support dynamic interoperability. Our approach is to introduce the notion of context as an explicit representation of changes of a WSN status inferred from metadata elements, which in turn, leads towards a decision-making process about how to maintain dynamic interoperability. This paper describes the developed context model to represent and reason over different WSN status based on four types of contexts, which have been identified as sensing, node, network and organisational contexts. The reasoning has been addressed by developing contextualising and bridges rules. As a result, we were able to demonstrate how contextualising rules have been used to reason on changes of WSN status as a first step towards maintaining dynamic interoperability

Threats on conservation associated to land-use in the terrestrial ecoregions of Argentina

Por su continuidad espacial y su relativa homogeneidad ecológica y biofísica, las ecorregiones son un nivel de organización apropiado para discutir y planificar iniciativas de conservación del ambiente a escala regional y nacional. Las interacciones complejas entre las características ecológicas de las ecorregiones, los cambios socioeconómicos locales y globales, y los cambios en el uso de la tierra ocasionan que las amenazas y la oportunidades para conservar dentro y entre ecorregiones se distribuyan de manera heterogénea. En este artículo realizamos un diagnóstico actualizado de las presiones de conservación asociadas al uso de la tierra en las distintas ecorregiones terrestres de la Argentina. Entendemos por presiones a las actividades antrópicas que modifican el estado de los recursos naturales e impactan sobre su funcionamiento. Luego de identificar las principales presiones por ecorregión realizamos un análisis de agrupamiento para identificar grupos de ecorregiones en función de la similitud de sus presiones. La ganadería comercial y la agricultura estuvieron dentro de las principales presiones asociadas al uso de la tierra en ocho y siete de las ecorregiones terrestres de la Argentina, respectivamente. Otras presiones de incidencia más específicas fueron muy relevantes en algunas ecorregiones, en especial en aquellas con limitantes para las actividades agropecuarias orientadas a los mercados globales. Identificamos cuatro grupos en función de la incidencia de las presiones asociadas al uso de la tierra: 1) Monte, Puna y Altos Andes; 2) Bosques Patagónicos; 3) Selva Paranaense y Selva de las Yungas, y 4) Campos y Malezales, Chaco Húmedo, Chaco Seco, Delta e Islas del Paraná, Espinal, Esteros del Iberá, Estepa Patagónica y Pampa. Este agrupamiento por presiones comunes de ecorregiones distantes en el espacio contribuiría a organizar geográficamente políticas de gestión de los recursos naturales integradas a nivel regional.Ecoregions are a suitable organization level for the discussion and planning of conservation initiatives at a regional level, due to their spatial continuity and ecological and biophysical homogeneity. The complex interactions between ecological characteristics of ecoregions, local and global socioeconomic changes and land-use change determine that threats and opportunities for conservation within and among ecoregions are unequally distributed. In this article, we performed an updated diagnosis of the main conservation issues associated with land-use change in the terrestrial ecoregions of Argentina. Also, in each ecoregion we identified the main conservation threats derived from land-use change (defined as the anthropic activities that modify the state of natural resources, impacting on their functioning) and organized ecoregions in groups according to their similarity in the incidence of the respective threats, through a cluster analysis. Commercial livestock production and agriculture were among the main threats associated with land-use change in eight and seven terrestrial ecoregions of Argentina, respectively. Other more local threats were also relevant in certain ecoregions, especially for those that are unsuitable for intensive land-uses. We identified four groups according to the incidence of the threats: 1) Monte, Puna and Altos Andes; 2) Bosques Patagónicos; 3) Selva Paranaense and Selva de las Yungas, and 4) Campos y Malezales, Chaco Húmedo, Chaco Seco, Delta e Islas del Paraná, Espinal, Esteros del Iberá, Estepa Patagónica and Pampa. Such grouping of distant ecoregions by common threats would contribute to spatially organize integrated natural resource management policies that go beyond administrative boundaries.Fil: Nanni, Ana Sofía. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Piquer Rodríguez, María. Freie Universität Berlin; AlemaniaFil: Rodriguez, Maria Daniela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas; ArgentinaFil: Núñez Regueiro, Mauricio Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Bio y Geociencias del NOA. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Naturales. Museo de Ciencias Naturales. Instituto de Bio y Geociencias del NOA; ArgentinaFil: Periago, Maria Eugenia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas; ArgentinaFil: Aguiar, Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura; ArgentinaFil: Ballari, Sebastián A.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; Argentina. Administración de Parques Nacionales. Parque Nacional "Nahuel Huapi"; ArgentinaFil: Blundo, Cecilia Mabel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Laboratorio de Investigaciones Ecológicas de las Yungas; ArgentinaFil: Derlindati, Enrique Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Bio y Geociencias del NOA. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Naturales. Museo de Ciencias Naturales. Instituto de Bio y Geociencias del NOA; ArgentinaFil: Di Blanco, Yamil Edgardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Biología Subtropical. Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biología Subtropical; Argentina. Centro de Investigaciones del Bosque Atlántico; ArgentinaFil: Eljall, Ana. Fundación Vida Silvestre; ArgentinaFil: Grau, Hector Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Herrera, Lorena Paola. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Huertas Herrera, Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas; ArgentinaFil: Izquierdo, Andrea Elisa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Lescano, Julián Norberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Diversidad y Ecología Animal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto de Diversidad y Ecología Animal; ArgentinaFil: Macchi, Leandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Mazzini, Flavia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Milkovic, Mayra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Bio y Geociencias del NOA. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Naturales. Museo de Ciencias Naturales. Instituto de Bio y Geociencias del NOA; ArgentinaFil: Montti, Lia Fernanda. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Instituto de Ecología Regional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Biología Subtropical. Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biología Subtropical; Argentina. Centro de Investigaciones del Bosque Atlántico; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Geología de Costas y del Cuaternario. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto de Geología de Costas y del Cuaternario; ArgentinaFil: Paviolo, Agustin Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Biología Subtropical. Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biología Subtropical; ArgentinaFil: Pereyra, Mariana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal; ArgentinaFil: Quintana, Ruben Dario. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental; ArgentinaFil: Quiroga, Verónica Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Diversidad y Ecología Animal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto de Diversidad y Ecología Animal; Argentina. Centro de Investigaciones del Bosque Atlántico; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Biología Subtropical. Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biología Subtropical; ArgentinaFil: Renison, Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; ArgentinaFil: Beade Santos, Mario. Administración de Parques Nacionales; ArgentinaFil: Schaaf, Alejandro Alberto. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; ArgentinaFil: Gasparri, Nestor Ignacio. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Ecología Regional; Argentin

EJE 02-09 Optimización de una red de monitoreo de precipitación usando modelos Geoestadísticos: caso de estudio en la cuenca del río Paute, Ecuador

RESUMENEn regiones de montaña como los Andes, la densidad de la red de pluviómetros es pobre y a menudo dispersa. Por lo tanto, es incapaz de proporcionar una adecuada estimación de la precipitación, por lo que la densificación de estas redes constituye un tema de gran relevancia para una adecuada gestión ambiental y de los recursos hídricos. El presente estudio tiene como objetivo identificar el diseño óptimo para extender la red de pluviómetros existente en una cuenca de montaña en el sur del Ecuador (Cuenca del Río Paute) mediante el uso de modelos geoestadísticos. Imágenes satelitales de precipitación TRMM 3B43 e imágenes MODIS de distintas variables atmosféricas, así como variables topográficas derivadas de un Modelo Digital de Elevación (DEM), fueron utilizadas como información auxiliar para definir distintos modelos de regresión para la optimización de la red por medio de Kriging Universal (KU). Con el mejor modelo de regresión la red fue densificada, reduciendo la Varianza Media de Kriging Universal (VMKU) como función objetivo por medio del algoritmo de optimización Spatial Simulated Annealing (SSA). Con el propósito de comparar los resultados, Kriging Ordinario (KO) también fue utilizado. La red fue densificada sobre 63 puntos (42 añadidos). Con KU se obtuvo una varianza media 18% menor a KO. La varianza entre la red actual y propuesta se redujo en un 55% y un 64% con KO y KU, respectivamente. La red de diseño obtenida en el estudio permite captar adecuadamente la variabilidad espacial de la precipitación en relación a la red actual y puede ser usada como guía para la densificación paulatina de estas redes en la región.Palabras clave: Red de pluviómetros, modelos geoestadísticos, kriging universal, imágenes satelitales, Spatial Simulated Annealing. ABSTRACTIn mountain regions like the Andes, the density of the rain gauge network is poor and often dispersed. This situation affects the ability to provide an adequate estimation of precipitation. Therefore, the densification of these networks is an issue of great relevance for an adequate management of environment and water resources. The present study aims to identify the optimal design to extend the existing rain gauge network in a mountain basin of southern Ecuador (Paute River basin) through the use of geostatistical models. Precipitation satellite images TRMM 3B43 and MODIS images of different atmospheric variables, as well as topographic variables derived from a Digital Elevation Model (DEM), were used as auxiliary information to define different regression models for network optimization using Universal Kriging (KU). With the best regression model the network was densified, reducing the Mean Universal Kriging Variance (VMKU) as an objective function by means of the Spatial Simulated Annealing (SSA) optimization algorithm. In order to compare the results, Ordinary Kriging (KO) was also used. The network was densified over 63 points (42 added). With KU a mean variance 18% lower than KO was found. The variance between the current and proposed network was reduced by 55% and 64% with KO and KU, respectively. The design network obtained in the study allows to adequately capture the spatial variability of precipitation in relation to the current network and can be used as a guide for the gradual densification of these networks in the region.Keywords: Rain gauge network, geostatistical models, universal kriging, satellite images, Spatial Simulated Annealing

Multiphase sensor placement using expected value of information

Abstract: In this paper, new observations are iteratively added by maximising the global expected value of information of the points, for decision making. The method accounts for measurement error and different costs of type I and type II errors. Constraints imposed by a mobile sensor web are accommodated using cost distances to decide which sensor moves to the next sample location. In the case of multiple sensors moving simultaneously, a genetic algorithm is used to find sets of suitable new measurement locations. The method was implemented using R software for statistical computing and it is demonstrated using a synthetic data set