Smart Watershed Monitoring: a multi-source data architecture for real-time and historical analysis for decision support

Abstract

Este estudo apresenta uma proposta teórica para um sistema integrado de monitoramento da água na região PCJ, com base em uma revisão bibliográfica abrangente e em uma análise de viabilidade. Não foram realizadas implementação em campo nem validação experimental. Aborda os desafios da escassez hídrica, poluição e riscos de inundações devido à urbanização e às mudanças climáticas. O estudo avalia a integração de sensores in-situ, sensoriamento remoto por satélite e Veículos Aéreos não Tripulados (drones) com análise avançada de dados, Internet das Coisas e Inteligência Artificial. Uma arquitetura de alto nível de um Sistema de Apoio à Decisão é proposta, combinando dados históricos e em tempo real para indicadores de qualidade da água, previsão de inundações e detecção de poluição. A metodologia envolve a análise de tecnologias existentes, infraestruturas de comunicação e implantação viável de sensores. Os resultados mostram que a combinação de sensoriamento remoto com redes baseadas em IoT aumenta a capacidade de monitoramento, fornecendo percepções com ação viável. Além disso, o estudo destaca os avanços recentes na detecção de microplásticos usando IA, sensores ópticos e tecnologias microfluídicas. O sistema proposto visa apoiar a Agência PCJ, defesa civil e governos locais na gestão proativa dos recursos hídricos por meio de análises preditivas e painéis em tempo real, entretanto a arquitetura modular proposta torna-a capaz de ser implementada por outras agências que controlam bacias hidrográficas. Este trabalho é inerentemente a pesquisa interdisciplinar pois integra conceitos, métodos e tecnologias de múltiplos campos científicos e de engenharia para resolver um problema socioambiental complexo. Abstract This study presents a theoretical proposal for an integrated water monitoring system for the PCJ region, based on a comprehensive literature review and feasibility analysis. No field implementation or experimental validation was carried oct. It addresses the challenges of water scarcity, pollution, and flood risks due to urbanization and climate change. The study evaluates the integration of in-situ sensors, satellite remote sensing, and Unmanned Aerial Vehicles with advanced data analytics, Internet of Things, and Artificial Intelligence. A high-level Decision Support System architecture is proposed, combining real-time and historical data for water quality indicators, flood forecasting, and pollution detection. The methodology involves analyzing existing technologies, communication infrastructures, and feasible sensor deployment. Results show that combining remote sensing with IoT-based networks enhances monitoring capacity, providing actionable insights for stakeholders. Furthermore, the study highlights recent advances in microplastic detection using AI, optical sensors, and microfluidic technologies. The proposed system aims to support the PCJ Agency, civil defense, and local governments in proactive water resource management through predictive analytics and realtime dashboards, however its modular architecture make it feasible to be implemented by other agencies controlling watersheds. This work is inherently interdisciplinary research because it integrates concepts, methods, and technologies from multiple scientific and engineering fields to solve a complex socio-environmental problem.