En aquest projecte es presenta l’estudi pel desenvolupament d’un sistema intel·ligent i autònom dedicat a l’adquisició de dades de l’aire, l’aigua i el sòl. Gràcies a aquest podrem observar els nivells de qualitat dels diferents elements a mesurar i comparar-los amb l’evolució de la renaturalització de la zona. La primera part del projecte es dedica a analitzar els principals contaminants i l’avaluació de la qualitat de cada un d’aquests medis, mencionant alguns equips de mesura compactes, que aquests tenen en comú el seu elevat preu. La segona part del projecte, s’enfoca en el disseny del sistema d’adquisició de dades, amb l’objectiu d’obtenir un baix cost de la instal·lació al millor rendiment possible. Aquest s’alimenta mitjançant un panell fotovoltaic encarregat de proporcionar-li energia a una bateria biodegradable. Pel que fa a les dades generades dels diferents sensors proposats per a cada tipus d’element a mesurar, com per exemple d’ozó, d’oxigen dissolt i de conductivitat elèctrica, aquestes es guardaran a una targeta SD.

This project presents the study for the development of an intelligent and autonomous system dedicated to the acquisition of air, water and soil data. Thanks to this we will be able to observe the quality levels of the different elements to be measured and compare them with the evolution of the renaturation of the area. The first part of the project is dedicated to analysing the main pollutants and the evaluation of the quality of each of these media, mentioning some compact measuring equipment, which they have in common with their high price. The second part of the project focuses on the design of the data acquisition system, with the aim of obtaining a low installation cost with the best possible performance. This is powered by a photovoltaic panel responsible for providing energy to a biodegradable battery. Regarding the data generated by the different sensors proposed for each type of element to be measured, such as ozone, dissolved oxygen and electrical conductivity, these will be saved on an SD card.