Smart Environmental Engineering for Sustainable Aquatic Resource Management Using IoT Sensors, Satellite Data Fusion, and Machine Learning Analytics
Notice bibliographique
Résumé
The adequate management of the aquatic system which includes rivers, lakes, reservoirs, wetlands, and coastal areas will need the continuous and high-resolution monitoring of the environment that will be able to handle the fast hydrological and ecological shifts. Conventional field methods of sampling offer poor spatial and temporal resolution, and they frequently do not reveal early pollution incidences, predict ecological hazards, or assist data-driven resources optimization. This paper will introduce an interdisciplinary smart environmental engineering paradigm that will combine Internet of Things (IoT) sensor networks, multispectral and synthetic aperture radar (SAR) satellite remote sensing, and machine learning (ML) analytics to allow real-time, predictive, and adaptive management of aquatic resources. In the given methodology, a hierarchical data fusion architecture is used to bring the high-frequency measurements of the in-situ sensors in harmony with the big data measurements of the satellites to improve the spatial-temporal resolution and interpretability of the environment. Various ML architectures, such as the Random Forest (classification), LSTM (time-series prediction), CNN-based spatial models (detecting the harmful algae bloom), and physics-informed neural networks (PINNs) (making predictions based on hydrodynamics) were tested to determine their efficiency involved in the forecasting of water quality parameters, assessing the pollution sources, and defining the habitat health. A pilot application of the integrated system in an actual freshwater lake showed that the integrated system is more effective at the prediction accuracy level (27 percent improvement), spatial mapping reliability, and a shorter (41 percent less) time to detect contaminants than traditional monitoring approaches. The results indicate the potential of integrating IoT with satellites and machine learning to enable a flexible, robust, and smart system of monitoring that can ultimately contribute to the active management of the environment, reinforce the methods of climate change adaptation, and help to achieve the sustainable preservation of water resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».