Desenvolvimento de Veículos Aéreos Não-Tripulados de Alto Desempenho e Sistemas Integrados para Aquisição de Dados e Monitoramento Ambiental

O foco central desta proposta de projeto de pesquisa de bolsa de pós-doutorado é o desenvolvimento de sistema e metodologias de monitoramento ambiental de poluentes e gases de efeito estufa (GEE), e para tanto se valer da integração de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), especificamente modelos aprimorados de alto desempenho do tipo decolagem e pouso vertical (VTOL), com sensores embarcados para medição de concentração de GEE, medição de poluentes presentes na atmosfera, e câmeras de alta definição, como solução promissora para a coleta de dados, processamento com geo-localização e transmissão para repositório na nuvem, com o objetivo de realizar monitoramento ambiental, mapeamento de GEE, poluição atmosférica, e a identificação e localização precisa e acurada de fontes emissoras de gases, bem como queimadas intensas que têm afetado regiões do Estado de São Paulo, principalmente durante os invernos secos, como na região do município de São Carlos. Por meio de modelos de emissão e dispersão atmosférica e algoritmos de identificação de parâmetros de fontes emissoras, processados em nuvem e no computador embarcado no VANT, busca-se mapear as concentrações de GEE e poluentes, identificar e localizar as fontes emissoras, as taxas de emissão, bem como desenvolver estratégias e metodologias de combate aos incêndios, e monitoramento das fontes de poluentes, estabelecendo alertas às autoridades. Para tanto, o desenvolvimento dos VANTs estará associados a tecnologias inovadoras de configurações de aeronaves mais eficientes como lifting-wing multicopters. Um sistema de armazenamento e processamento de dados na nuvem irá integrar os dados de concentrações de GEE, poluentes e imagens obtidos pelos sensores e câmeras embarcados nos VANTs e fornecer mapas de concentrações de GEE e poluentes atmosféricos, bem como por meio de modelos de emissões e dispersão de gases na atmosfera associados a algoritmos de identificação e localização de fontes emissoras utilizando inferência bayesiana, aprendizado de máquina e processamento de imagens, será desenvolvido sistema para identificação e localização de fontes emissoras. Por meio do sistema será possível alertar as autoridades para o monitoramento, gerenciamento e combate das fontes emissoras.