MONTANO-BLACIO, Manuel et al. DISEÑO Y DESPLIEGUE DE UN SISTEMA DE MONITOREO BASADO EN IOT PARA CULTIVOS HIDROPÓNICOS. []. , 30, pp.9-18. ISSN 1390-860X.  https://doi.org/10.17163/ings.n30.2023.01.

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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.

The IoT is a technological trend, it makes possible intelligent systems between connected things, its application is founded in different fields, one of them is agriculture, where the use of new techniques such as hydroponics are booming. It is important to address this area because the world population will reach approximately 9.6 billion inhabitants by 2050, therefore, to meet this demand, the agricultural industrial pace needs to be even faster and more precise. Moreover, the increase in ambient temperature and climate changes due to global warming are also negatively affecting agricultural production. In this research, a scalable IoT monitoring system based on Sigfox technology with 89.37% prediction capabilities through neural networks is presented for agricultural applications. An effective four-layer architecture consisting of perception, network, middleware, and application is provided. For validation, the system was built, experimentally tested and validated by monitoring temperature, humidity and nutrient recirculation control, in a hydroponic system in the city of Loja-Ecuador, for five months. The developed system is intelligent enough to provide the appropriate control action for the hydroponic environment, depending on the multiple input parameters collected, facilitating an effective management for farmers, thus improving their production.

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