Dynamic spatial task generation for collaborative location-based collecting systems coverage objectives

• Autores: Dalponte Ayastuy, María Nieves; Torres, Diego; Lattanzio, Bruno J.
• Año de publicación: 2023
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Ciencias Informáticas; Collaborative Location-based Collecting Systems; Meshing; Decision-making; Spatial Crowdsourcing; Sistemas colaborativos de recolección basados en la ubicación; Toma de decisiones; Meshing; Crowdsourcing espacial
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Collaborative location-based collecting systems (CLCS) are a particular case of collaborative systems where a community of users collaboratively collect geo-referenced data. Each CLCS sets its territory coverage objectives, commonly defined as to guarantee that all the affected territory is surveyed with a particular coverage criterium. This paper presents a three-step pipeline to recommend the subareas that require observations dynamically. The first step generates a disjoint and adjacent set of areas -a mesh- covering the sampling territory. The second step sets a priority and coverage objective for each area. Finally, the third step considers the project’s objectives and the area coverage situation to recommend the areas that need surveys. The output of this last step is an input for a user-task distribution process where the user’s profile is taken into account. Moreover, an example of meshing strategy and task generation is proposed.
Los sistemas colaborativos de recogida basados en la ubicación (CLCS) son un caso particular de sistemas colaborativos en los que una comunidad de usuarios recoge datos georreferenciados de forma colaborativa. Cada CLCS fija sus objetivos de cobertura del territorio, que suelen definirse como la garantía de que todo el territorio afectado se inspecciona con un determinado criterio de cobertura. Este artículo presenta un proceso de tres pasos para recomendar las subáreas que requieren observaciones de forma dinámica. El primer paso genera un conjunto de áreas -una malla- disjuntas y adyacentes que cubren el territorio de muestreo. El segundo paso establece un objetivo de prioridad y cobertura para cada área. Por último, la tercera etapa tiene en cuenta los objetivos del proyecto y la situación de la cobertura del área para recomendar las áreas que necesitan encuestas. El resultado de este último paso es una entrada para un proceso de distribución usuario-tarea en el que se tiene en cuenta el perfil del usuario. Además, se propone un ejemplo de estrategia de mallado y generación de tareas.
This paper is partially supported by funding provided by the STIC AmSud program, Project 22STIC-01.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa