Diseño y despliegue de un sistema de monitoreo basado en IoT para cultivos hidropónicos

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Publicado: Jul 6, 2023
Actualizado: 2023-07-06
Versiones:
2023-07-06 (2)
DOI: https://doi.org/10.17163/ings.n30.2023.01
Palabras clave:
hidroponía, Sigfox, redes neuronales, Ufox, Internet de las cosas, agricultura inteligente

Contenido principal del artículo

Manuel Montaño-Blacio
https://orcid.org/0000-0001-6816-0439
Jorge González-Escarabay
https://orcid.org/0000-0003-1022-0915
Óscar Jiménez-Sarango
https://orcid.org/0000-0003-1824-5930
Leydi Mingo-Morocho
https://orcid.org/0000-0001-6288-3839
César Carrión-Aguirre
https://orcid.org/0000-0001-5522-9353

Resumen

El IoT es tendencia tecnológica que hace posible sistemas inteligentes entre cosas conectadas. Su aplicación se encuentra en diferentes campos, uno de ellos es la agricultura, donde el uso de nuevas técnicas, como la hidroponía, está en auge. Es importante abordar esta área, porque la población mundial alcanzará un aproximado de 9600 millones de habitantes para el 2050, por ende, para satisfacer esta demanda se necesita que el ritmo industrial agrícola sea aún más rápido y preciso. Además, el aumento de la temperatura ambiente y los cambios climáticos por el calentamiento global también están afectando negativamente a la producción agraria. En esta investigación se presenta un sistema de monitoreo IoT escalable basado en la tecnología Sigfox con capacidades de predicción del 89,37 % a través de redes neuronales para aplicaciones agrícolas. Se proporciona una arquitectura efectiva de cuatro capas que consta de percepción, red, middleware y aplicación. Para la validación, el sistema fue construido, probado experimentalmente y validado mediante el monitoreo de la temperatura, humedad y control de la recirculación de nutrientes, en un sistema hidropónico de la ciudad de Loja en Ecuador, durante cinco meses. El sistema desarrollado es lo suficientemente inteligente para proporcionar la acción de control adecuada para el entorno hidropónico, en función de los múltiples parámetros de entrada recopilados, facilitando una gestión efectiva para los agricultores, por ende, mejorando su producción.

Detalles del artículo

Número
Núm. 30 (2023): julio-diciembre
Sección
Ciencias de la Computación
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