Intelligent Mobil App Design of IoT System Based on Wireless Sensor Networks for monitoring and improvement of production in fruit crops

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

doi:10.24050/reia.v21i41.1674

Intelligent Mobil App Design of IoT System Based on Wireless Sensor Networks for monitoring and improvement of production in fruit crops

This article shows the details of the design and implementation of a wireless sensornetwork (WSN) system, through the use of an Arduino prototyping platform andLora communication modules, to collect soil humidity, temperature, and PH data ina fruit crop. Data is captured and stored to generate a time series of data to improvedecision-making when variation in the essential nutrient application was required.The case study was a parcel in the village of Piedra Larga, in the municipality ofCiénega - Boyacá, where the WSN was deployed that collects the data and allow avisual representation to compare with reference levels and determine the nutrientlevel requirements. An irrigation monitoring system is implemented by applyingartificial intelligen... Ver más

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Revista

Revista EIA

ISSN

1794-1237

EISSN

2463-0950

Autores

Gonzalez Preto, Fredy Alexander

Avendaño Fernández, Eduardo

Salcedo Parra, Octavio José

Editor

UNIVERSIDAD EIA

DOI

10.24050/reia.v21i41.1674

Volumen

Año de publicación

2024-01-01

Pagina inicial

4114 pp. 1

Pagina final

Pais

Colombia

Palabras claves

Precision Agriculture

Licencia

http://purl.org/coar/access_right/c_abf2

info:eu-repo/semantics/openAccess

Revista EIA - 2023

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.

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Data is captured and stored to generate a time series of data to improvedecision-making when variation in the essential nutrient application was required.The case study was a parcel in the village of Piedra Larga, in the municipality ofCiénega - Boyacá, where the WSN was deployed that collects the data and allow avisual representation to compare with reference levels and determine the nutrientlevel requirements. An irrigation monitoring system is implemented by applyingartificial intelligence to assist the farmer with two key tasks: i) the activation ofthe drip irrigation system seeking the efficient use of water, and ii) improving fruitproduction by controlling the percentage of nutrients. The mobile applicationshows real-time data monitoring of environmental and soil variables, for theanalysis of results and the concentrations of the nutrient mixture together withthe drip control to be applied to the crop. An optimal estimation of the requirednutrient concentrations was estimated from a neural network to simplify andimprove the efficiency of the farmer’s agricultural activities, such as saving waterconsumption by 40% and improving fruit production by up to a 30% Gonzalez Preto, Fredy Alexander Avendaño Fernández, Eduardo Salcedo Parra, Octavio José Javaid, M., Haleem, A., Khan, I. H., & Suman, R. (2022). Understanding the potential applications of Artificial Intelligence in Agriculture Sector. Advanced Agrochem. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.aac.2022.10.001 Kiran R. Badua, D. C. N. P. (2015). Internet of Things and Cloud Computing for Agriculture in India. International Journal of Innovative and Emerging Research in Engineering, 2(12), 27–30. Khudadad, M., Motla, Y. H., Asghar, S., Anwar, S. A., & Iqbal, Z. (2014). A scrum based framework for e-agriculture system. In 17th IEEE International Multi Topic Conference 2014 (pp. 125–130). 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IoT 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%. RSSI 2024-01-01 09:26:25 https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/download/1674/1589 2024-01-01 09:26:25 2024-01-01 1794-1237 2463-0950 https://doi.org/10.24050/reia.v21i41.1674 4114 pp. 1 29 10.24050/reia.v21i41.1674
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