Análisis de patrones climáticos mediante redes neuronales en agricultura inteligente para maximizar la eficiencia del riego en cultivos de pastos en zonas rurales de Ecuador

Abstract

Este proyecto describe el desarrollo de un sistema que permite mejorar la eficiencia de un sistema de riego por aspersión basado en redes de sensores y redes neuronales artificiales. La red WSN se compone de un nodo sensor, un nodo central y un nodo actuador. El nodo sensor cuenta con sensores de humedad del suelo, radiación UV, temperatura y lluvia. Los datos recopilados por el nodo sensor se envían al nodo central o Gateway mediante comunicación LoRa, donde se entrena la red neuronal. La red neuronal predice el estado de riego y cuándo el cultivo necesita agua. Posteriormente, el nodo actuador ejecuta la orden enviada desde el nodo central: activa o desactiva la electroválvula, permitiendo o impidiendo el flujo de agua a los aspersores. Se realiza una comparación entre el sistema de riego manual y el sistema automatizado con la red neuronal, donde se verifica que el sistema automatizado reduce el consumo de agua y contribuye al desarrollo del cultivo de pasto.