Diseño de un sistema para el control de riego mediante técnicas de aprendizaje automático aplicada a la agricultura de precisión en la granja La Pradera de la universidad Técnica del Norte

Abstract

Este proyecto describe el desarrollo de un sistema electrónico para automatizar el proceso de riego en cultivos basado en redes neuronales artificiales, para este caso el cultivo de muestra es de plantas de alfalfa. Un sistema de riego obedece a las condiciones ambientales tales como: temperatura ambiente, humedad relativa, humedad del suelo y luminosidad. El sistema hace uso de una red de sensores implementada en (Domínguez, 2020) donde se recolectan datos de variables ambientales mencionadas anteriormente; estos datos van a ser utilizados primeramente en el proceso de entrenamiento y aprendizaje de la red neuronal artificial y posteriormente, servirán para poner en funcionamiento el algoritmo de aprendizaje automático en tiempo real. En la Granja La Pradera la técnica de riego que ha perdurado en la zona de forrajes (alfalfa) es riego por inundación que no es muy eficiente debido a que no se tiene una distribución uniforme de riego en todas las áreas del cultivo y utiliza mayor cantidad de agua, además de esto el sistema de riego se pone en funcionamiento de forma manual, por lo cual en el presente proyecto se desarrolla un moderno sistema de riego inteligente basado en redes neuronales artificiales para cultivos de alfalfa, el control está formado por datos de entradas y salidas de la RNA, donde las entradas corresponden a las variables ambientales y la salida corresponde a si es o no necesario activar el proceso de riego. Finalmente, para comprobar la eficiencia de este sistema inteligente de riego se realizan pruebas de campo en el lugar del cultivo y se realiza la comparación de resultados en la producción de alfalfa entre el sistema de riego manual y el sistema de riego inteligente.