Existen diferentes Gases de Efecto Invernadero GEI los cuales son metano, dióxido de carbono, óxido nitroso, vapor de agua, ozono y temperatura, estos gases son el principal causante del calentamiento global como los cambios que se ven reflejados en la actualidad. Tenemos diferentes sistemas de medición para cada uno de los contaminantes y en la construcción como desarrollo de esta tesis se demuestra la importancia de conocer y distinguir cada uno de estos contaminantes como su origen, teniendo como referencia la metodología de bloques. El proyecto a desarrollar evaluará las distintas tecnologías existentes del mercado y cómo se acoplan a IoT, para esto se utiliza como medio de recepción sensores para la captación de datos referentes a algunos GEI, posterior a esto se buscaran alternativas tecnológicas que permitan integrar bases de datos configuradas previamente en la nube, en este caso la base escogida para el proyecto es MongoDB, la encargada de recibir datos capturados por cada uno de los sensores de GEI, con lo anterior, se procesa la información por medio de un dispositivo al servidor en AWS, toda la información capturada se evidenciara de manera gráfica. La construcción de este prototipo se desarrolla con componentes de bajo costo, que son de fácil acceso para poder reemplazar a largo plazo los sensores que se dañen con facilidad, este prototipo cuenta con un lenguaje de programación el cual interactúa entre sí para culminar con un funcionamiento correcto del sistema.

There are different Greenhouse Gases (GHG) such as methane, carbon dioxide, and nitrous oxide; Other relevant factors in global warming are water vapor, ozone, and temperature. We have different measurement systems for each of the pollutants. This thesis demonstrates the importance of knowing and distinguishing each of these pollutants as their origin using a blocks methodology. In the developed project, we will evaluate existing technologies in the market and how they are coupled to IoT. For this, sensors will be used for data collection related to some GHG. After this, technological alternatives will be explored, allowing the integration of databases previously configured in the cloud. In this case, we choose a MongoDB database responsible for receiving the data captured by each of the GHG sensors. Thus, information is processed through a device to the server in AWS, and all captured data is graphically evidenced. The construction of this prototype is developed with low-cost components, which are easily accessible and replaceable, which made an excellent option for a long-term operation. However, those sensors are easily damaged due to electrical or environmental factors. In addition, this prototype and the web server had been coded using libraries that interact with each other to work successfully.

Magister en Telecomunicaciones y Regulación tic

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