Metodologia para Integração de Dados Heterogêneos via IoT e Bases Públicas para o Monitoramento Preditivo de Cianobactérias em Mananciais - Mendes, Fabiano N.; Mendes, Karen P.; Adamatti, Diana F. (Anais da Escola Regional de Banco de Dados (ERBD); 2026: Anais da XXI Escola Regional de Banco de DadosDO - 10.5753/erbd.2026.20309, 2026)
Este artigo apresenta uma metodologia de integração de dados heterogêneos para o monitoramento preditivo de cianobactérias em mananciais. A arquitetura híbrida combina dados primários de temperatura e luminosidade, coletados via sensores IoT de baixo custo (ESP32), a dados históricos de nitrogênio e fósforo de bases públicas. O fluxo de dados abrange a aquisição, harmonização e o processamento por inteligência artificial. Serão exploradas as arquiteturas ConvLSTM, para dinâmicas espaço-temporais, e XGBoost, para análise de variáveis ambientais. O trabalho resultará em uma ferramenta acessível para a gestão preventiva de recursos hídricos e mitigação de riscos à saúde pública.