Sistema loT para el monitoreo de variables climatológicas en cultivos de agricultura urbana/IoT System for Monitoring of Climatological Variables in Urban Agriculture Crops/Sistema IoT para monitoramento de variáveis climatológicas em culturas de agricultura urbana
A partir de la creciente tendencia de la agricultura urbana, este trabajo tiene por objetivo la construcción de un sistema IoT para la monitorización y el análisis de variables climatológicas de interés en cultivos de agricultura urbana. La metodología considerada para el desarrollo de la presente i...
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Veröffentlicht in: | Revista cientifica del Centro de Investigaciones y Desarrollo Cientifico de la Universidad Distral Francisco Jose de Caldas 2022-05 (44), p.257 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | spa |
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creator | Chanchi-Golondrino, Gabriel-Elias Ospina-Alarcon, Manuel-Alejandro Saba, Manuel |
description | A partir de la creciente tendencia de la agricultura urbana, este trabajo tiene por objetivo la construcción de un sistema IoT para la monitorización y el análisis de variables climatológicas de interés en cultivos de agricultura urbana. La metodología considerada para el desarrollo de la presente investigación está constituida por cuatro fases: selección de herramientas y tecnologías, diseño de arquitectura del sistema IoT, construcción de prototipo del sistema y estudio de caso en el contexto del cultivo de lechuga. Como resultado de la presente investigación, se construyó un sistema IoT basado en herramientas de hardware y software libre, el cual está articulado dentro de la arquitectura convencional de cuatro capas de IoT (captura, almacenamiento, análisis y visualización). Con respecto a las soluciones existentes, la ventaja del sistema es el uso de plataformas portables SBC, así como la inclusión de modelos de aprendizaje automático dentro de la capa de análisis. A partir del estudio de caso, desarrollado sobre un cultivo de lechuga casero, se concluye que las herramientas escogidas permiten realizar de manera adecuada la captura, la monitorización y el análisis de variables climatológicas de interés en cultivos de agricultura urbana. Del mismo modo, se concluye que los modelos de análisis considerados pueden ser personalizados teniendo en cuenta las características agroclimáticas de cada cultivo y que resultan útiles para la toma de decisiones relacionadas con la fisiología de los cultivos. |
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La metodología considerada para el desarrollo de la presente investigación está constituida por cuatro fases: selección de herramientas y tecnologías, diseño de arquitectura del sistema IoT, construcción de prototipo del sistema y estudio de caso en el contexto del cultivo de lechuga. Como resultado de la presente investigación, se construyó un sistema IoT basado en herramientas de hardware y software libre, el cual está articulado dentro de la arquitectura convencional de cuatro capas de IoT (captura, almacenamiento, análisis y visualización). Con respecto a las soluciones existentes, la ventaja del sistema es el uso de plataformas portables SBC, así como la inclusión de modelos de aprendizaje automático dentro de la capa de análisis. A partir del estudio de caso, desarrollado sobre un cultivo de lechuga casero, se concluye que las herramientas escogidas permiten realizar de manera adecuada la captura, la monitorización y el análisis de variables climatológicas de interés en cultivos de agricultura urbana. 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La metodología considerada para el desarrollo de la presente investigación está constituida por cuatro fases: selección de herramientas y tecnologías, diseño de arquitectura del sistema IoT, construcción de prototipo del sistema y estudio de caso en el contexto del cultivo de lechuga. Como resultado de la presente investigación, se construyó un sistema IoT basado en herramientas de hardware y software libre, el cual está articulado dentro de la arquitectura convencional de cuatro capas de IoT (captura, almacenamiento, análisis y visualización). Con respecto a las soluciones existentes, la ventaja del sistema es el uso de plataformas portables SBC, así como la inclusión de modelos de aprendizaje automático dentro de la capa de análisis. 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A partir del estudio de caso, desarrollado sobre un cultivo de lechuga casero, se concluye que las herramientas escogidas permiten realizar de manera adecuada la captura, la monitorización y el análisis de variables climatológicas de interés en cultivos de agricultura urbana. Del mismo modo, se concluye que los modelos de análisis considerados pueden ser personalizados teniendo en cuenta las características agroclimáticas de cada cultivo y que resultan útiles para la toma de decisiones relacionadas con la fisiología de los cultivos.</abstract><pub>Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas</pub><doi>10.14483/23448350.18470</doi></addata></record> |
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