Diseño de aplicación Móvil Inteligente de sistema IoT basado en Redes Inalámbricas del Sensores para el monitoreo y mejora la producción en cultivos de fruta

Fredy Alexander Gonzalez Preto, Eduardo Avendaño Fernández, Octavio José Salcedo Parra
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Abstract

En este artículo se muestran los detalles del diseño e implementación de unsistema de red inalámbrica de sensores (WSN), mediante el uso de una plataformade prototipos Arduino y módulos de comunicación Lora, para recolectar datos dehumedad, temperatura y PH del suelo en un cultivo frutal. Se captura y almacenalos datos para generar una serie temporal de datos que permita mejorar la tomade decisiones cuando se requerían variación en la aplicación nutrientes esenciales.El caso de estudio fue una parcela en la Vereda de Piedra Larga, en el municipiode Ciénega - Boyacá, donde se desplegó la WSN que recolecta los datos y permiteuna representación visual para comparar con niveles de referencia y determinarlos requerimientos a nivel de nutrintes. Se implementa un sistema de monitoreode riego aplicando inteligencia artificial para asistir al agricultor con dos tareasclave: i) la activación del sistema de riego por goteo buscando el uso eficiente delagua, y ii) mejorar la producción de frutos controlando el porcentaje de nutrientes.La aplicación móvil muestra datos en tiempo real monitoreo de variablesambientales y del suelo, para el análisis de resultados y las concentraciones demezcla de nutrientes junto al control por goteo a aplicar al cultivo. Se realizó unaestimación óptima de las concentraciones requeridas de nutrientes a partir de unared neuronal para simplificar y mejorar la eficiencia en las actividades agrícolasdel agricultor como ahorro en el consumo de agua en un 40% y mejora de laproducción de frutas hasta en un 30%.
设计基于无线传感器网络的智能移动物联网应用,用于监测和提高水果作物的产量。
本文详细介绍了无线传感器网络(WSN)系统的设计和实施,该系统使用 Arduino 原型平台和 Lora 通信模块,用于收集水果作物的土壤湿度、温度和 pH 值数据。案例研究是位于 Ciénega - Boyacá市 Piedra Larga 区的一块土地,在这块土地上部署了无线传感器网络,以收集数据,并提供可视化表示,以便与参考水平进行比较,确定养分需求。利用人工智能实施的灌溉监测系统可协助农民完成两项关键任务:i) 启动滴灌系统以高效用水;ii) 通过控制养分比例提高水果产量。 移动应用程序可显示环境和土壤变量的实时监测数据,以便分析结果和养分混合浓度,并对作物进行滴灌控制。通过神经网络对所需的养分浓度进行最佳估算,简化并提高了农民的农业活动效率,如节约用水 40%,提高水果产量达 30%。
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