Propuesta de algoritmos de predicción de glucosa en pacientes diabéticos

La diabetes mellitus es el conjunto de alteraciones provocadas por un defecto en la cantidad de insulina secretada o por un aprovechamiento deficiente de la misma. Es causa directa de complicaciones a corto, medio y largo plazo que disminuyen la calidad y las expectativas de vida de las personas con diabetes. La diabetes mellitus es en la actualidad uno de los problemas más importantes de salud. Ha triplicado su prevalencia en los últimos 20 anos y para el año 2025 se espera que existan casi 300 millones de personas con diabetes. Este aumento de la prevalencia junto con la morbi-mortalidad asociada a sus complicaciones micro y macro-vasculares convierten la diabetes en una carga para los sistemas sanitarios, sus recursos económicos y sus profesionales, haciendo de la enfermedad un problema individual y de salud pública de enormes proporciones. De momento no existe cura a esta enfermedad, de modo que el objetivo terapéutico del tratamiento de la diabetes se centra en la normalización de la glucemia intentando minimizar los eventos de hiper e hipoglucemia y evitando la aparición o al menos retrasando la evolución de las complicaciones vasculares, que constituyen la principal causa de morbi-mortalidad de las personas con diabetes. Un adecuado control diabetológico implica un tratamiento individualizado que considere multitud de factores para cada paciente (edad, actividad física, hábitos alimentarios, presencia de complicaciones asociadas o no a la diabetes, factores culturales, etc.). Sin embargo, a corto plazo, las dos variables más influyentes que el paciente ha de manejar para intervenir sobre su nivel glucémico son la insulina administrada y la dieta. Ambas presentan un retardo entre el momento de su aplicación y el comienzo de su acción, asociado a la absorción de los mismos. Por este motivo la capacidad de predecir la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano, ayudara al paciente a tomar las decisiones adecuadas para mantener un buen control de su enfermedad y evitar situaciones de riesgo. Este es el objetivo de la predicción en diabetes: adelantar la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano para ayudar al paciente a adaptar su estilo de vida y sus acciones correctoras, con el propósito de que sus niveles de glucemia se aproximen a los de una persona sana, evitando así los síntomas y complicaciones de un mal control. La aparición reciente de los sistemas de monitorización continua de glucosa ha proporcionado nuevas alternativas. La disponibilidad de un registro exhaustivo de las variaciones del perfil glucémico, con un periodo de muestreo de entre uno y cinco minutos, ha favorecido el planteamiento de nuevos modelos que tratan de predecir la glucemia utilizando tan solo las medidas anteriores de glucemia o al menos reduciendo significativamente la información de entrada a los algoritmos. El hecho de requerir menor intervención por parte del paciente, abre nuevas posibilidades de aplicación de los predictores de glucemia, haciéndose viable su uso en tiempo real, como sistemas de ayuda a la decisión, como detectores de situaciones de riesgo o integrados en algoritmos automáticos de control. En esta tesis doctoral se proponen diferentes algoritmos de predicción de glucemia para pacientes con diabetes, basados en la información registrada por un sistema de monitorización continua de glucosa así como incorporando la información de la insulina administrada y la ingesta de carbohidratos. Los algoritmos propuestos han sido evaluados en simulación y utilizando datos de pacientes registrados en diferentes estudios clínicos. Para ello se ha desarrollado una amplia metodología, que trata de caracterizar las prestaciones de los modelos de predicción desde todos los puntos de vista: precisión, retardo, ruido y capacidad de detección de situaciones de riesgo. Se han desarrollado las herramientas de simulación necesarias y se han analizado y preparado las bases de datos de pacientes. También se ha probado uno de los algoritmos propuestos para comprobar la validez de la predicción en tiempo real en un escenario clínico. Se han desarrollado las herramientas que han permitido llevar a cabo el protocolo experimental definido, en el que el paciente consulta la predicción bajo demanda y tiene el control sobre las variables metabólicas. Este experimento ha permitido valorar el impacto sobre el control glucémico del uso de la predicción de glucosa. ABSTRACT Diabetes mellitus is the set of alterations caused by a defect in the amount of secreted insulin or a suboptimal use of insulin. It causes complications in the short, medium and long term that affect the quality of life and reduce the life expectancy of people with diabetes. Diabetes mellitus is currently one of the most important health problems. Prevalence has tripled in the past 20 years and estimations point out that it will affect almost 300 million people by 2025. Due to this increased prevalence, as well as to morbidity and mortality associated with micro- and macrovascular complications, diabetes has become a burden on health systems, their financial resources and their professionals, thus making the disease a major individual and a public health problem. There is currently no cure for this disease, so that the therapeutic goal of diabetes treatment focuses on normalizing blood glucose events. The aim is to minimize hyper- and hypoglycemia and to avoid, or at least to delay, the appearance and development of vascular complications, which are the main cause of morbidity and mortality among people with diabetes. A suitable, individualized and controlled treatment for diabetes involves many factors that need to be considered for each patient: age, physical activity, eating habits, presence of complications related or unrelated to diabetes, cultural factors, etc. However, in the short term, the two most influential variables that the patient has available in order to manage his/her glycemic levels are administered insulin doses and diet. Both suffer from a delay between their time of application and the onset of the action associated with their absorption. Therefore, the ability to predict the evolution of the glycemic profile in the near future could help the patient to make appropriate decisions on how to maintain good control of his/her disease and to avoid risky situations. Hence, the main goal of glucose prediction in diabetes consists of advancing the evolution of glycemic profiles in the near future. This would assist the patient in adapting his/her lifestyle and in taking corrective actions in a way that blood glucose levels approach those of a healthy person, consequently avoiding the symptoms and complications of a poor glucose control. The recent emergence of continuous glucose monitoring systems has provided new alternatives in this field. The availability of continuous records of changes in glycemic profiles (with a sampling period of one or five minutes) has enabled the design of new models which seek to predict blood glucose by using automatically read glucose measurements only (or at least, reducing significantly the data input manually to the algorithms). By requiring less intervention by the patient, new possibilities are open for the application of glucose predictors, making its use feasible in real-time applications, such as: decision support systems, hypo- and hyperglycemia detectors, integration into automated control algorithms, etc. In this thesis, different glucose prediction algorithms are proposed for patients with diabetes. These are based on information recorded by a continuous glucose monitoring system and incorporate information of the administered insulin and carbohydrate intakes. The proposed algorithms have been evaluated in-silico and using patients’ data recorded in different clinical trials. A complete methodology has been developed to characterize the performance of predictive models from all points of view: accuracy, delay, noise and ability to detect hypo- and hyperglycemia. In addition, simulation tools and patient databases have been deployed. One of the proposed algorithms has additionally been evaluated in terms of real-time prediction performance in a clinical scenario in which the patient checked his/her glucose predictions on demand and he/she had control on his/her metabolic variables. This has allowed assessing the impact of using glucose prediction on glycemic control. The tools to carry out the defined experimental protocols were also developed in this thesis.

Sistema de monitorización de sistemas distribuidos

La computación distribuida ha estado presente desde hace unos cuantos años, pero es quizás en la actualidad cuando está contando con una mayor repercusión. En los últimos años el modelo de computación en la nube (Cloud computing) ha ganado mucha popularidad, prueba de ello es la cantidad de productos existentes. Todo sistema informático requiere ser controlado a través de sistemas de monitorización que permiten conocer el estado del mismo, de tal manera que pueda ser gestionado fácilmente. Hoy en día la mayoría de los productos de monitorización existentes limitan a la hora de visualizar una representación real de la arquitectura de los sistemas a monitorizar, lo que puede dificultar la tarea de los administradores. Es decir, la visualización que proporcionan de la arquitectura del sistema, en muchos casos se ve influenciada por el diseño del sistema de visualización, lo que impide ver los niveles de la arquitectura y las relaciones entre estos. En este trabajo se presenta un sistema de monitorización para sistemas distribuidos o Cloud, que pretende dar solución a esta problemática, no limitando la representación de la arquitectura del sistema a monitorizar. El sistema está formado por: agentes, que se encargan de la tarea de recolección de las métricas del sistema monitorizado; un servidor, al que los agentes le envían las métricas para que las almacenen en una base de datos; y una aplicación web, a través de la que se visualiza toda la información. El sistema ha sido probado satisfactoriamente con la monitorización de CumuloNimbo, una plataforma como servicio (PaaS), que ofrece interfaz SQL y procesamiento transaccional altamente escalable sobre almacenes clave valor. Este trabajo describe la arquitectura del sistema de monitorización, y en concreto, el desarrollo de la principal contribución al sistema, la aplicación web. ---ABSTRACT---Distributed computing has been around for quite a long time, but now it is becoming more and more important. In the last few years, cloud computing, a branch of distributed computing has become very popular, as its different products in the market can prove. Every computing system requires to be controlled through monitoring systems to keep them functioning correctly. Currently, most of the monitoring systems in the market only provide a view of the architectures of the systems monitored, which in most cases do not permit having a real view of the system. This lack of vision can make administrators’ tasks really difficult. If they do not know the architecture perfectly, controlling the system based on the view that the monitoring system provides is extremely complicated. The project introduces a new monitoring system for distributed or Cloud systems, which shows the real architecture of the system. This new system is composed of several elements: agents, which collect the metrics of the monitored system; a server, which receives the metrics from the agents and saves them in a database; and a web application, which shows all the data collected in an easy way. The monitoring system has been tested successfully with Cumulonimbo. CumuloNimbo is a platform as a service (PaaS) which offers an SQL interface and a high-scalable transactional process. This platform works over key-value storage. This project describes the architecture of the monitoring system, especially, the development of the web application, which is the main contribution to the system.

Sistema de monitorado de ruido de aviones basado en PC

Este proyecto surge por la problemática ocasionada por elevadas cantidades de ruido ambiental producido por aviones en sus operaciones cotidianas como despegue, aterrizaje o estacionamiento, que afecta a zonas pobladas cercanas a recintos aeroportuarios. Una solución para medir y evaluar los niveles producidos por el ruido aeronáutico son los sistemas de monitorado de ruido. Gracias a ellos se puede tener un control acústico y mejorar la contaminación ambiental en las poblaciones que limitan con los aeropuertos. El objetivo principal será la elaboración de un prototipo de sistema de monitorado de ruido capaz de medir el mismo en tiempo real, así como detectar y evaluar eventos sonoros provocados por aviones. Para ello se cuenta con un material específico: ordenador portátil, tarjeta de sonido externa de dos canales, dos micrófonos y un software de medida diseñado y desarrollado por el autor. Este será el centro de control del sistema. Para su programación se utilizará la plataforma y entorno de desarrollo LabVIEW. La realización de esta memoria se estructurará en tres partes. La primera parte está dedicada al estado del arte, en la que se explicarán algunos de los conceptos teóricos que serán utilizados para la elaboración del proyecto. En la segunda parte se explica la metodología seguida para la realización del sistema de monitorado. En primer lugar se describe el equipo usado, a continuación se expone como se realizó el software de medida así como su arquitectura general y por último se describe la interfaz al usuario. La última parte presenta los experimentos realizados que demuestran el correcto funcionamiento del sistema. ABSTRACT. This project addresses for the problematics caused by high quantities of environmental noise produced by planes in his daily operations as takeoff, landing or parking produced in populated areas nearly to airport enclosures. A solution to measure and to evaluate the levels produced by the aeronautical noise are aircraft noise monitoring systems. Thanks to these systems it is possible to have an acoustic control and improve the acoustic pollution in the populations who border on the airports. The main objective of this project is the production of a noise monitoring systems prototype capable of measuring real time noise, beside detecting and to evaluate sonorous events produced by planes. The specific material used is portable computer,sound external card of two channels, two microphones and a software of measure designed and developed by the author. This one will be the control center of the system. For his programming is used the platform of development LabVIEW. This memory is structured in three parts. The first part is dedicated to the condition of the art, in that will be explained some of the theoretical concepts that will be used for the production of the project. The second phase is to explain the methodology followed for the development of the noise monitoring systems. First a description of the used equipment, the next step, it is exposed how was realized the software of measure and his general architecture and finally is described the software user interface. The last part presents the realized experiments that demonstrate the correct use of the system.

Cognitive strategies for security in wireless sensor networks

Las redes de sensores inalámbricas son uno de los sectores con más crecimiento dentro de las redes inalámbricas. La rápida adopción de estas redes como solución para muchas nuevas aplicaciones ha llevado a un creciente tráfico en el espectro radioeléctrico. Debido a que las redes inalámbricas de sensores operan en las bandas libres Industrial, Scientific and Medical (ISM) se ha producido una saturación del espectro que en pocos años no permitirá un buen funcionamiento. Con el objetivo de solucionar este tipo de problemas ha aparecido el paradigma de Radio Cognitiva (CR). La introducción de las capacidades cognitivas en las redes inalámbricas de sensores permite utilizar estas redes para aplicaciones con unos requisitos más estrictos respecto a fiabilidad, cobertura o calidad de servicio. Estas redes que aúnan todas estas características son llamadas redes de sensores inalámbricas cognitivas (CWSNs). La mejora en prestaciones de las CWSNs permite su utilización en aplicaciones críticas donde antes no podían ser utilizadas como monitorización de estructuras, de servicios médicos, en entornos militares o de vigilancia. Sin embargo, estas aplicaciones también requieren de otras características que la radio cognitiva no nos ofrece directamente como, por ejemplo, la seguridad. La seguridad en CWSNs es un aspecto poco desarrollado al ser una característica no esencial para su funcionamiento, como pueden serlo el sensado del espectro o la colaboración. Sin embargo, su estudio y mejora es esencial de cara al crecimiento de las CWSNs. Por tanto, esta tesis tiene como objetivo implementar contramedidas usando las nuevas capacidades cognitivas, especialmente en la capa física, teniendo en cuenta las limitaciones con las que cuentan las WSNs. En el ciclo de trabajo de esta tesis se han desarrollado dos estrategias de seguridad contra ataques de especial importancia en redes cognitivas: el ataque de simulación de usuario primario (PUE) y el ataque contra la privacidad eavesdropping. Para mitigar el ataque PUE se ha desarrollado una contramedida basada en la detección de anomalías. Se han implementado dos algoritmos diferentes para detectar este ataque: el algoritmo de Cumulative Sum y el algoritmo de Data Clustering. Una vez comprobado su validez se han comparado entre sí y se han investigado los efectos que pueden afectar al funcionamiento de los mismos. Para combatir el ataque de eavesdropping se ha desarrollado una contramedida basada en la inyección de ruido artificial de manera que el atacante no distinga las señales con información del ruido sin verse afectada la comunicación que nos interesa. También se ha estudiado el impacto que tiene esta contramedida en los recursos de la red. Como resultado paralelo se ha desarrollado un marco de pruebas para CWSNs que consta de un simulador y de una red de nodos cognitivos reales. Estas herramientas han sido esenciales para la implementación y extracción de resultados de la tesis. ABSTRACT Wireless Sensor Networks (WSNs) are one of the fastest growing sectors in wireless networks. The fast introduction of these networks as a solution in many new applications has increased the traffic in the radio spectrum. Due to the operation of WSNs in the free industrial, scientific, and medical (ISM) bands, saturation has ocurred in these frequencies that will make the same operation methods impossible in the future. Cognitive radio (CR) has appeared as a solution for this problem. The networks that join all the mentioned features together are called cognitive wireless sensor networks (CWSNs). The adoption of cognitive features in WSNs allows the use of these networks in applications with higher reliability, coverage, or quality of service requirements. The improvement of the performance of CWSNs allows their use in critical applications where they could not be used before such as structural monitoring, medical care, military scenarios, or security monitoring systems. Nevertheless, these applications also need other features that cognitive radio does not add directly, such as security. The security in CWSNs has not yet been explored fully because it is not necessary field for the main performance of these networks. Instead, other fields like spectrum sensing or collaboration have been explored deeply. However, the study of security in CWSNs is essential for their growth. Therefore, the main objective of this thesis is to study the impact of some cognitive radio attacks in CWSNs and to implement countermeasures using new cognitive capabilities, especially in the physical layer and considering the limitations of WSNs. Inside the work cycle of this thesis, security strategies against two important kinds of attacks in cognitive networks have been developed. These attacks are the primary user emulator (PUE) attack and the eavesdropping attack. A countermeasure against the PUE attack based on anomaly detection has been developed. Two different algorithms have been implemented: the cumulative sum algorithm and the data clustering algorithm. After the verification of these solutions, they have been compared and the side effects that can disturb their performance have been analyzed. The developed approach against the eavesdropping attack is based on the generation of artificial noise to conceal information messages. The impact of this countermeasure on network resources has also been studied. As a parallel result, a new framework for CWSNs has been developed. This includes a simulator and a real network with cognitive nodes. This framework has been crucial for the implementation and extraction of the results presented in this thesis.

Uso de una red inalámbrica de sensores para estimar riesgo de incendio

Una red inalámbrica de sensores (Wireless Sensor Network, WSN) constituye un sistema de comunicación de datos flexible utilizado como alternativa a las redes cableadas o como extensión de éstas y está compuesta por elementos de cómputo, medición y comunicación, que permiten al administrador instrumentar, observar y reaccionar a eventos y fenómenos en un ambiente específico. Una de las aplicaciones de estas redes es su uso en sistemas de predicción y prevención de incendios en áreas naturales. Su implementación se basa en el despliegue de sensores inalámbricos, realizado en una zona de riesgo de incendio para que puedan recolectar información sobre parámetros ambientales como temperatura, humedad, luz o presión, entre otros. Desde una estación base (o nodo "sumidero"), se suministra la información de los sensores a un centro de monitorización y control de forma estructurada. En este centro la información recibida puede ser analizada, procesada y visualizada en tiempo real. Desde este centro de control se puede controlar también la red WSN modificando el comportamiento de los sensores según el nivel de riesgo de incendio detectado. Este proyecto se basa en el diseño, implementación y despliegue de una red inalámbrica de sensores en un entorno simulado para observar su comportamiento en diferentes situaciones y mostrar su eficacia ante un posible caso de incendio. La implementación de este sistema denominado Sistema de Estimación de Riesgo de Incendio Utilizando una WSN (SERIUW) , junto con el desarrollado, en paralelo, de otro proyecto denominado Sistema de Control y Visualización de Información sobre Riesgo de Incendio (SCVIRI) que implementa las funciones de los centros de monitorización y control, conforman un Sistema de Anticipación y Seguimiento de Fuegos (SASF). Se han realizado pruebas de funcionalidad y eficacia, incluidas en la presente memoria del sistema unitario de en conjunto (ambos proyectos), en un entorno controlado simulado. Este sistema es una solución para la lucha contra los incendios forestales ya que predice y previene, de forma temprana, posibles incendios en las áreas naturales bajo supervisión. Ante un evento de incendio declarado este sistema es un poderoso instrumento de apoyo permitiendo, por un lado, generar alertas automáticas (con localización y gravedad de fuegos detectados) y por el otro, hacer un seguimiento del incendio con mapas en tiempo real (con su consecuente apoyo para la protección e información con las brigadas de bomberos en las zonas activas). ABSTRACT. A wireless sensor network (WSN) is a flexible data communication system used as an alternative to wired networks or as an extension of them and consists of nodes that perform calculation, measurement and communication activities. This allows the administrator to observe and react to events and phenomena in a specific environment. One application of these networks is fire prediction and prevention in natural areas. Its implementation is based on a deployment of wireless sensors, in a fire risk area, capable of collecting information such as temperature, humidity, luminance and pressure. A base station (or "sink") sends the collected information to a monitoring and control center following a structured format. At this center, the information received can be analyzed, processed and displayed in real time with monitoring systems. From this control center the WSN can also be controlled by changing the sensors behavior according to the level of fire risk detection. This project is based on the design, implementation and deployment of a Wireless Sensor Network (WSN) in a simulated environment in order to observe its behavior in different situations and show its effectiveness against a possible fire environment. The implementation of this system called SERIUW, has been done in parallel with other system, called SCVIRI, which has been developed in another project that implements the functions of monitoring and control center. Together, these two systems, make up a general system of anticipation and monitoring of fires. Functionality and performance tests have been performed on the overall system, in a controlled and simulated environment. The results of these tests are included in this document. The global system is a solution to fight the forest fires because it makes it easier to predict and prevent, early, possible fires in natural areas under supervision. This sytem can be a powerful tool since, before a fire event is declared, it generates automatic alerts (including location and severity information) and allows the real-time motorization of fire evolution integrated with maps. This could be also very useful for the support protection and information of fire brigades in zones in which a fire is already active.

Cognitive Surveillance Architecture for Scenario Understanding

Uno de los mayores retos para la comunidad científica es conseguir que las máquinas posean en un futuro la capacidad del sistema visual y cognitivo humanos, de forma que, por ejemplo, en entornos de video vigilancia, puedan llegar a proporcionar de manera automática una descripción fiable de lo que está ocurriendo en la escena. En la presente tesis, mediante la propuesta de un marco de trabajo de referencia, se discuten y plantean los pasos necesarios para el desarrollo de sistemas más inteligentes capaces de extraer y analizar, a diferentes niveles de abstracción y mediante distintos módulos de procesamiento independientes, la información necesaria para comprender qué está sucediendo en un conjunto amplio de escenarios de distinta naturaleza. Se parte de un análisis de requisitos y se identifican los retos para este tipo de sistemas en la actualidad, lo que constituye en sí mismo los objetivos de esta tesis, contribuyendo así a un modelo de datos basado en el conocimiento que permitirá analizar distintas situaciones en las que personas y vehículos son los actores principales, dejando no obstante la puerta abierta a la adaptación a otros dominios. Así mismo, se estudian los distintos procesos que se pueden lanzar a nivel interno así como la necesidad de integrar mecanismos de realimentación a distintos niveles que permitan al sistema adaptarse mejor a cambios en el entorno. Como resultado, se propone un marco de referencia jerárquico que integra las capacidades de percepción, interpretación y aprendizaje para superar los retos identificados en este ámbito; y así poder desarrollar sistemas de vigilancia más robustos, flexibles e inteligentes, capaces de operar en una variedad de entornos. Resultados experimentales ejecutados sobre distintas muestras de datos (secuencias de vídeo principalmente) demuestran la efectividad del marco de trabajo propuesto respecto a otros propuestos en el pasado. Un primer caso de estudio, permite demostrar la creación de un sistema de monitorización de entornos de parking en exteriores para la detección de vehículos y el análisis de plazas libres de aparcamiento. Un segundo caso de estudio, permite demostrar la flexibilidad del marco de referencia propuesto para adaptarse a los requisitos de un entorno de vigilancia completamente distinto, como es un hogar inteligente donde el análisis automático de actividades de la vida cotidiana centra la atención del estudio. ABSTRACT One of the most ambitious objectives for the Computer Vision and Pattern Recognition research community is that machines can achieve similar capacities to the human's visual and cognitive system, and thus provide a trustworthy description of what is happening in the scene under surveillance. Thus, a number of well-established scenario understanding architectural frameworks to develop applications working on a variety of environments can be found in the literature. In this Thesis, a highly descriptive methodology for the development of scene understanding applications is presented. It consists of a set of formal guidelines to let machines extract and analyse, at different levels of abstraction and by means of independent processing modules that interact with each other, the necessary information to understand a broad set of different real World surveillance scenarios. Taking into account the challenges that working at both low and high levels offer, we contribute with a highly descriptive knowledge-based data model for the analysis of different situations in which people and vehicles are the main actors, leaving the door open for the development of interesting applications in diverse smart domains. Recommendations to let systems achieve high-level behaviour understanding will be also provided. Furthermore, feedback mechanisms are proposed to be integrated in order to let any system to understand better the environment and the logical context around, reducing thus the uncertainty and noise, and increasing its robustness and precision in front of low-level or high-level errors. As a result, a hierarchical cognitive architecture of reference which integrates the necessary perception, interpretation, attention and learning capabilities to overcome main challenges identified in this area of research is proposed; thus allowing to develop more robust, flexible and smart surveillance systems to cope with the different requirements of a variety of environments. Once crucial issues that should be treated explicitly in the design of this kind of systems have been formulated and discussed, experimental results shows the effectiveness of the proposed framework compared with other proposed in the past. Two case studies were implemented to test the capabilities of the framework. The first case study presents how the proposed framework can be used to create intelligent parking monitoring systems. The second case study demonstrates the flexibility of the system to cope with the requirements of a completely different environment, a smart home where activities of daily living are performed. Finally, general conclusions and future work lines to further enhancing the capabilities of the proposed framework are presented.

Sistema de control y visualización de información sobre riesgo de incendios

Una red inalámbrica de sensores (Wireless Sensor Network, WSN) constituye un sistema de comunicación de datos flexible utilizado como alternativa a las redes cableadas o como extensión de éstas. Una de las aplicaciones de estas redes es para su uso en sistemas de predicción y prevención de incendios en áreas naturales. Su implementación se basa en el despliegue de sensores inalámbricos, realizado en una zona de riesgo de incendio que puedan recolectar información tal como temperatura, humedad y presión. Desde una estación base (o nodo "sumidero"), se suministra la información de los sensores a un centro de monitorización y control de forma estructurada. En estos centros la información recibida puede ser analizada, procesada y visualizada en tiempo real. Desde este centro de control se puede controlar también la red WSN modificando el comportamiento de los sensores según el nivel de riesgo de incendio detectado. Este proyecto se basa en el diseño, desarrollo e implementación de un Sistema de Control y Visualización de Información sobre Riesgo de Incendio (SCVIRI), que implementa las funciones de los centros de monitorización y control. La implementación de este sistema, junto con el desarrollado, en paralelo, de otro proyecto denominado Sistema de Estimación de Riesgo de Incendio Utilizando una WSN (SERIUW) que implementa la emulación de la red WSN, conforman un sistema general de anticipación y seguimiento de Fuegos. Se han realizado pruebas de funcionalidad y eficacia, incluidas en la presente memoria del sistema general (ambos proyectos), en un entorno controlado simulado. Este sistema es una solución para la lucha contra los incendios forestales ya que predice y previene, de forma temprana, posibles incendios en las áreas naturales bajo supervisión. Ante un evento de incendio declarado este sistema es un poderoso instrumento de apoyo permitiendo, por un lado, generar alertas automáticas (con localización y gravedad de fuegos detectados) y por el otro, hacer un seguimiento del incendio con mapas en tiempo real (con su consecuente apoyo para la protección e información con las brigadas de bomberos en las zonas activas). ABSTRACT. A wireless sensor network (WSN) is a flexible data communication system used as an alternative to wired networks or as an extension of them. One possible application of these networks is related to fire prediction and prevention in natural areas. Its implementation is based on a deployment of wireless sensors, in an area with high or moderate fire risk, to collect information such as temperature, humidity, luminance and pressure. A base station (or "sink") sends the collected information to a monitoring and control center according to an agreed structured format. At this center, the information received can be analyzed, processed and displayed in real time by using monitoring systems. From this control center the WSN can also be controlled by changing the sensors behavior in consistence with the detected level of fire risk. The work carried out in this project consists on the design, development and implementation of a system named SCVIRI, which implements the functions of the aforementioned monitoring and control center. This system works in connection with other one, called SERIUW, which has been developed in a different project and implements the WSN in an emulated environment. These two systems working together make up a general system of anticipation and monitoring of fires. This document also includes the functionality and performance tests performed on the overall system in a controlled and simulated environment. The global system is a solution that makes it easier to predict and prevent possible fires in natural areas under supervision. This system can be a powerful tool since, before a fire event is declared, it generates automatic alerts (including location and severity information) and allows the real-time motorization of fire evolution and its graphical visualization on maps. This could be also very useful for providing fire brigades with support, protection and information in zones in which a fire is already active.

Métodos diferenciales e interferométricos para la evaluación de deformaciones de la corteza terrestre mediante técnicas GNSS e InSAR = Differential and interferometric methods for evaluation of crustal deformation using GNSS and InSAR techniques

La actividad volcánica interviene en multitud de facetas de la propia actividad humana, no siempre negativas. Sin embargo, son más los motivos de peligrosidad y riesgo que incitan al estudio de la actividad volcánica. Existen razones de seguridad que inciden en el mantenimiento del seguimiento y monitorización de la actividad volcánica para garantizar la vida y la seguridad de los asentamientos antrópicos en las proximidades de los edificios volcánicos. En esta tesis se define e implementa un sistema de monitorización de movimientos de la corteza en las islas de Tenerife y La Palma, donde el impacto social que representa un aumento o variación de la actividad volcánica en las islas es muy severo. Aparte de la alta densidad demográfica del Archipiélago, esta población aumenta significativamente, en diferentes periodos a lo largo del año, debido a la actividad turística que representa la mayor fuente de ingresos de las islas. La población y los centros turísticos se diseminan predominantemente a lo largo de las costas y también a lo largo de los flancos de los edificios volcánicos. Quizá el mantenimiento de estas estructuras sociales y socio-económicas son los motivos más importantes que justifican una monitorización de la actividad volcánica en las Islas Canarias. Recientemente se ha venido trabajando cada vez más en el intento de predecir la actividad volcánica utilizando los nuevos sistemas de monitorización geodésica, puesto que la actividad volcánica se manifiesta anteriormente por deformación de la corteza terrestre y cambios en la fuerza de la gravedad en la zona donde más tarde se registran eventos volcánicos. Los nuevos dispositivos y sensores que se han desarrollado en los últimos años en materias como la geodesia, la observación de la Tierra desde el espacio y el posicionamiento por satélite, han permitido observar y medir tanto la deformación producida en el terreno como los cambios de la fuerza de la gravedad antes, durante y posteriormente a los eventos volcánicos que se producen. Estos nuevos dispositivos y sensores han cambiado las técnicas o metodologías geodésicas que se venían utilizando hasta la aparición de los mismos, renovando métodos clásicos y desarrollando otros nuevos que ya se están afianzando como metodologías probadas y reconocidas para ser usadas en la monitorización volcánica. Desde finales de la década de los noventa del siglo pasado se han venido desarrollando en las Islas Canarias varios proyectos que han tenido como objetivos principales el desarrollo de nuevas técnicas de observación y monitorización por un lado y el diseño de una metodología de monitorización volcánica adecuada, por otro. Se presenta aquí el estudio y desarrollo de técnicas GNSS para la monitorización de deformaciones corticales y su campo de velocidades para las islas de Tenerife y La Palma. En su implementación, se ha tenido en cuenta el uso de la infraestructura geodésica y de monitorización existente en el archipiélago a fin de optimizar costes, además de complementarla con nuevas estaciones para dar una cobertura total a las dos islas. Los resultados obtenidos en los proyectos, que se describen en esta memoria, han dado nuevas perspectivas en la monitorización geodésica de la actividad volcánica y nuevas zonas de interés que anteriormente no se conocían en el entorno de las Islas Canarias. Se ha tenido especial cuidado en el tratamiento y propagación de los errores durante todo el proceso de observación, medida y proceso de los datos registrados, todo ello en aras de cuantificar el grado de fiabilidad de los resultados obtenidos. También en este sentido, los resultados obtenidos han sido verificados con otros procedentes de sistemas de observación radar de satélite, incorporando además a este estudio las implicaciones que el uso conjunto de tecnologías radar y GNSS tendrán en un futuro en la monitorización de deformaciones de la corteza terrestre. ABSTRACT Volcanic activity occurs in many aspects of human activity, and not always in a negative manner. Nonetheless, research into volcanic activity is more likely to be motivated by its danger and risk. There are security reasons that influence the monitoring of volcanic activity in order to guarantee the life and safety of human settlements near volcanic edifices. This thesis defines and implements a monitoring system of movements in the Earth’s crust in the islands of Tenerife and La Palma, where the social impact of an increase (or variation) of volcanic activity is very severe. Aside from the high demographic density of the archipelago, the population increases significantly in different periods throughout the year due to tourism, which represents a major source of revenue for the islands. The population and the tourist centres are mainly spread along the coasts and also along the flanks of the volcanic edifices. Perhaps the preservation of these social and socio-economic structures is the most important reason that justifies monitoring volcanic activity in the Canary Islands. Recently more and more work has been done with the intention of predicting volcanic activity, using new geodesic monitoring systems, since volcanic activity is evident prior to eruption because of a deformation of the Earth’s crust and changes in the force of gravity in the zone where volcanic events will later be recorded. The new devices and sensors that have been developed in recent years in areas such as geodesy, the observation of the Earth from space, and satellite positioning have allowed us to observe and measure the deformation produced in the Earth as well as the changes in the force of gravity before, during, and after the volcanic events occur. The new devices and sensors have changed the geodetic techniques and methodologies that were used previously. The classic methods have been renovated and other newer ones developed that are now vouched for as proven recognised methodologies to be used for volcanic monitoring. Since the end of the 1990s, in the Canary Islands various projects have been developed whose principal aim has been the development of new observation and monitoring techniques on the one hand, and the design of an appropriate volcanic monitoring methodology on the other. The study and development of GNSS techniques for the monitoring of crustal deformations and their velocity field is presented here. To carry out the study, the use of geodetic infrastructure and existing monitoring in the archipelago have been taken into account in order to optimise costs, besides complementing it with new stations for total coverage on both islands. The results obtained in the projects, which are described below, have produced new perspectives in the geodetic monitoring of volcanic activity and new zones of interest which previously were unknown in the environment of the Canary Islands. Special care has been taken with the treatment and propagation of errors during the entire process of observing, measuring, and processing the recorded data. All of this was done in order to quantify the degree of trustworthiness of the results obtained. Also in this sense, the results obtained have been verified with others from satellite radar observation systems, incorporating as well in this study the implications that the joint use of radar technologies and GNSS will have for the future of monitoring deformations in the Earth’s crust.

Development of new concepts in low tire pressure warning devices. Final report.

National Highway Traffic Safety Administration, Washington, D.C.

Air monitor siting by objective /

Issued June 1978.

Toxic trace metals in mammalian hair and nails /

"August 1979."

Benzene vapor depletion in the presence of plants /

Mode of access: Internet.

Descriptive water quality for the Atchafalaya Basin, Louisiana /

"February 1980."

A battery-operated air sampler for remote areas /

"Monitoring Systems Research and Development Division, Environmental Monitoring and Support Laboratory."

Eastern lake survey-phase II : national stream survey-phase I : processing laboratory operations report.

Mode of access: Internet.