Нечітка експертна система для пошуку оптимальних місць встановлення давачів для ІоТ-моніторингу лісового господарства

Abstract

The approach to developing a fuzzy expert system for determining the optimal locations for sensor deployment in energy-efficient IoT solutions based on Sigfox technology is presented in the paper. Particular attention is given to the use of geoinformation technologies (GIS) and satellite imagery for analyzing spatial and technogenic factors influencing the placement of the sensor network. We propose a system that considers a wide range of environmental parameters, including air pollution levels, industrial emission concentrations, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), temperature anomalies, and proximity to potential sources of pollution such as industrial facilities, transportation corridors, and agricultural lands. The core of the expert system is a fuzzy knowledge base that models the relationships between technogenic and natural factors, determining the feasibility of sensor deployment in specific locations. The decision-making algorithm is based on fuzzy sets and multi-criteria analysis, enabling the consideration of both the technical characteristics of the sensors and the environmental conditions in which they will operate. This ensures increased flexibility and adaptability of the system, even under significant uncertainty. An approach has been developed to automate the process of ing sensor installation points, optimizing deployment and maintenance costs for the IoT network. The expert system has been applied to a forest monitoring information system, high-risk pollution zones were identified, and optimal sensor placement was determined based on multiple criteria. The study found that integrating fuzzy logic and GIS significantly enhances the effectiveness of environmental monitoring by providing more accurate identification of ecologically vulnerable areas and minimizing the number of required sensors without compromising monitoring quality. The proposed approach can be adapted to other fields, including the agro-industrial sector, urban environmental studies, and water resource monitoring. Thus, the use of such an expert system can contribute to reducing operational costs, improving the reliability of IoT infrastructure, and enhancing the environmental situation in regions with high technogenic loads.

Наведено підхід до розроблення нечіткої експертної системи для визначення оптимальних місць встановлення давачів в енергоефективних IoT-рішеннях на підставі технології Sigfox. Особливу увагу приділено використанню геоінформаційних технологій (ГІС) і супутникових знімків для аналізу просторових і техногенних факторів, що впливають на розташування сенсорної мережі. Запропоновано систему, яка враховує широкий спектр екологічних параметрів, серед яких: рівень забруднення повітря, концентрація промислових викидів, індекс рослинності NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index), температурні аномалії та близькість до потенційних джерел забруднення, таких як промислові підприємства, транспортні магістралі та сільськогосподарські угіддя. Основою експертної системи є нечітка база знань, яка дає змогу моделювати взаємозв`язки між техногенними та природними факторами, визначаючи ступінь доцільності встановлення давачів у конкретних локаціях. Алгоритм прийняття рішень базується на нечітких множинах і багатокритеріальному аналізі, що дає змогу враховувати як технічні характеристики давачів, так і особливості середовища, у якому вони працюватимуть. Це забезпечує підвищену гнучкість і адаптивність системи, навіть за умов значної невизначеності. Розроблено підхід, який дає змогу автоматизувати процес вибору точок встановлення давачів, що сприяє оптимізації витрат на розгортання та обслуговування мережі IoT. Експертну систему застосовано на прикладі інформаційної системи моніторингу стану лісових масивів, де ідентифіковано зони з підвищеним ризиком забруднення та за багатьма критеріями визначено оптимальні місця для встановлення давачів. Проведено дослідження, яке встановило, що інтеграція нечіткої логіки та ГІС дає змогу значно покращити ефективність екологічного моніторингу, забезпечуючи точніше визначення екологічно вразливих зон і мінімізуючи кількість необхідних давачів без втрати якості контролю. Запропонований підхід можна адаптувати до інших галузей, зокрема агропромислового комплексу, міських екологічних досліджень та моніторингу водних ресурсів. Використання такої експертної системи може сприяти зниженню операційних витрат, підвищенню надійності IoT-інфраструктури та покращенню екологічної ситуації у регіонах із підвищеним техногенним навантаженням.