https://doi.org/10.37815/rte.v36n2.1227

Artículos originales

Sistema de riego automatizado para un cultivo de pequeña superficie

Automated irrigation system for small-scale farming

Jairo
Eduardo Márquez Díaz1 https://orcid.org/0000-0001-6118-3865,

Arles
Prieto Moreno1  https://orcid.org/0000-0002-6976-6544, Martha Andrea
Manrique Castro1 https://orcid.org/0009-0004-3865-3477, Óscar Antonio
Sánchez Garzón1 https://orcid.org/0009-0002-9672-9674

1Universidad de Cundinamarca, Cundinamarca, Colombia

[email-masked], [email-masked], [email-masked], [email-masked]

Enviado:         2024/08/09

Aceptado:       2024/12/20

Publicado:
2024/12/30

Resumen

Los cultivos de pequeña superficie representan una
tendencia emergente que busca no solo crear conciencia sobre la
autosostenibilidad, sino también promover prácticas agrícolas responsables,
reducir la huella ecológica y fomentar el consumo de alimentos frescos y
locales. Un problema detectado es la falta de automatización, especialmente en
el riego. En este contexto, el objetivo del proyecto fue diseñar un sistema de
riego automatizado utilizando Internet de las Cosas, gestionado a través de una
aplicación móvil. La metodología empleada se basó en el diseño de proyectos de
servicios, incorporando técnicas de planificación estratégica, análisis de
necesidades y gestión de recursos. Se distribuyeron sensores y aspersores
adaptados al terreno, los cuales recolectaron datos sobre humedad, pH y
temperatura. Esta información fue almacenada en la nube para su consulta y
gestión desde un dispositivo móvil. Los resultados del sistema mostraron una
mayor eficiencia en el uso racional del agua, un aumento en la productividad,
la reducción del trabajo manual, el monitoreo remoto en tiempo real y la
recolección de datos históricos que contribuirán a mejorar las prácticas
agrícolas futuras. Este enfoque no solo optimiza los recursos, sino que también
promueve una agricultura más sostenible y consciente del medio ambiente.

Palabras clave: automatización, cultivo, internet de las cosas,
sensores, sistematización.

Sumario: Introducción,
Materiales y Métodos, Resultados y Discusión, Conclusiones.

Como citar: Márquez,
J., Prieto, A., Manrique, M. & Sánchez, Ó. (2024).
Sistema de riego automatizado para un cultivo de pequeña superficie. Revista
Tecnológica - Espol, 36(2), 32-45.

https://rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/1227

Abstract

Small-scale farming is an emerging
trend that seeks not only to raise awareness about self-sustainability but also
to promote responsible agricultural practices, reduce the ecological footprint,
and encourage the consumption of fresh and local food. One identified issue is
the lack of automation, especially in irrigation. In this context, the
objective of the project is to design an automated irrigation system using the
Internet of Things, managed through a mobile application. The methodology used
was based on service project design, incorporating techniques such as strategic
planning, needs analysis, and resource management. Sensors and sprinklers
adapted to the terrain were distributed, collecting data on soil moisture, pH,
and temperature. This information was stored in the cloud for consultation and
management via a mobile device. The results of the system show greater
efficiency in rational water use, higher productivity, reduced manual labor,
real-time remote monitoring, and the collection of historical data to enhance
future agricultural practices. This approach not only optimizes resources but
also promotes more sustainable and environmentally conscious farming.

Keywords: automation, farming, Internet of Things,
sensors, systematization.

Introducción

El Gobierno Municipal de Chía, Colombia,
está actualmente enfocado en la promoción de buenas prácticas agrícolas, lo que
ha llevado a la certificación bajo el sello del Sistema Participativo de
Garantías en Agroecología (SPG). A través de estas iniciativas, se busca
contribuir al aumento de la seguridad alimentaria y mejorar la nutrición de la
población más desfavorecida. Considerando la necesidad generalizada de
sistematizar la actividad agropecuaria, que implica la recopilación,
organización y análisis de información relevante, se establece el objetivo de
mejorar la toma de decisiones, optimizar los procesos y maximizar los
resultados mediante el uso de Internet de las Cosas (IoT)
(Marques et al., 2019).

La sistematización del agro se basa en el
uso de tecnologías como el IoT (Valencia et al.,
2024), al igual que herramientas de información y comunicación para recopilar y
procesar datos. Estos datos pueden incluir información sobre los cultivos,
clima, calidad del suelo, uso de pesticidas y fertilizantes, producción y
rendimiento, entre otros aspectos relevantes para la gestión agrícola.

El proceso de sistematización del agro
puede llevarse a cabo desde un sistema de riego automatizado para un cultivo de
pequeña superficie, que puede ser diseñado para proporcionar agua de manera
eficiente y controlada a las plantas de un cultivo. Este tipo de sistema
utiliza sensores, controladores y dispositivos para automatizar el riego,
asegurando que las plantas reciban la cantidad apropiada de agua en el momento
correcto.

En este contexto, la sistematización del
agro a través de un sistema de riego puede ofrecer múltiples beneficios. Entre
ellos se destacan la mejora en la toma de decisiones agrícolas, fundamentadas
en datos objetivos y análisis rigurosos (Arora y
Sharma, 2022), así como la optimización de recursos como el agua, los
fertilizantes y los pesticidas (Kumar et al., 2021). Además, se observa un
incremento en la productividad y el rendimiento de los cultivos (Rana et al.,
2020), igual que  una reducción de los
riesgos asociados a factores climáticos, plagas y enfermedades. Estos
beneficios contribuyen a mejorar la calidad y trazabilidad de los productos
agrícolas (Albalasmeh et al., 2022), promoviendo al
mismo tiempo la sostenibilidad ambiental y económica de la producción (Shahid et al., 2022).

Considerando lo expuesto, el problema de
investigación se formula de la siguiente manera: ¿Cómo diseñar e implementar un
sistema de riego automatizado utilizando IoT para un
cultivo de pequeña superficie en Chía? El objetivo del proyecto es desarrollar
un sistema de riego automatizado, basado en IoT, para
cultivos orgánicos de pequeña escala en una parcela de Chía. Este sistema busca
optimizar el uso de los recursos hídricos y fomentar el desarrollo agrícola en
el municipio, validando la prueba de concepto del proyecto.

Materiales y Métodos

La metodología que se utilizó en este
proyecto se denomina Desarrollo de Proyectos Productivos (DPP). Esta
metodología se distingue por la integración de diversas técnicas y herramientas
que permiten planificar, implementar y evaluar proyectos, con el objetivo de
asegurar su éxito y sostenibilidad. En términos de tipo de investigación, se
clasificó como cuantitativa y experimental. La parte cuantitativa se basó en el
uso de variables medibles, tales como humedad relativa, condiciones del suelo,
temperatura, pH y caudal. Por otro lado, el enfoque experimental implicó la
realización de pruebas y validaciones, durante las cuales se recopilaron datos
en tiempo real del sistema implementado en un entorno controlado.

Las etapas de esta metodología consistieron
en establecer procesos de planeación, ejecución y control de servicios al
interior de una organización que pueden variar según la fuente (Van Hoof et al., 2022). Como caso particular se emplearon las
siguientes etapas: identificación de la oportunidad o problema, estudio de
prefactibilidad, identificación de variables, estudio de viabilidad, diseño,
desarrollo, pruebas y validación, implementación y seguimiento.

-
Identificación de la
oportunidad o problema.- Esta etapa consistió en
identificar una necesidad u oportunidad que pueda ser atendida a través de un
proyecto productivo. Como caso particular se tomó como muestra una finca
mediana ubicada en la zona sabana centro del municipio de Chía-Cundinamarca.

-
Estudio de prefactibilidad.- Esta etapa consistió en realizar un análisis preliminar para
determinar la viabilidad del proyecto con base en factores técnicos,
económicos, sociales y ambientales.

-
Identificación de variables.- En esta fase se identificaron las diferentes variables inmersas
en los cultivos inteligentes o de precisión, tales como: humedad relativa,
condiciones del suelo, temperatura, pH y caudal, con el objetivo de identificar
los tipos de sensores y control a utilizar.

-
Estudio de viabilidad.- Esta etapa consistió en realizar un análisis más detallado del
proyecto para determinar su viabilidad y desarrollar un plan conforme al
cronograma trazado.

-
Diseño.- En esta etapa se desarrolló un plan detallado del proyecto que
incluyó las especificaciones técnicas, presupuesto y cronograma. Una vez
identificadas las variables se procedió al diseño del sistema de control
electrónico, la búsqueda de la placa embebida que cumpliera con las
características ideales para el procesamiento de las señales, así como el tipo
de baterías para la alimentación. También en esta fase se tomó en consideración
el diseño de los PCB (Printed Circuit
Board), los periféricos y sensores, para realizar un
prototipo funcional que permitiera evaluar su funcionalidad basada en el IoT, tal como se observa en la Figura 1.

Figura 1

Esquemático de la PBC elaborado en autodesk fusión 360

-
Desarrollo.- Se realizó el ensamble de los PCB con los diferentes componentes
electrónicos y periféricos. Se efectuó el desarrollo del firmware con la lógica
del sistema y se realizaron las pruebas preliminares para evaluar el
funcionamiento del prototipo. Una vez calibrados los sensores y acondicionados
los reportes, se enviaron a un Bróker para el procesamiento de la información y
generar en un Dashboard la visualización de las
variables.

-
Pruebas y Validación.- Esta fase involucró el seguimiento del progreso y la evaluación
de desempeño del proyecto frente a los objetivos establecidos. Para ello se
realizaron pruebas constantes analizando el comportamiento de los sensores ante
los cambios de las variables, verificando los requisitos establecidos en el
diseño del prototipo. En esta fase fue necesario realizar pruebas de
funcionalidad de cada sensor por separado para verificar su comportamiento. Los
datos obtenidos se convirtieron en tramas para ser almacenados en memorias
externas, que posteriormente fueron sometidos a procedimientos de analítica de
datos para tener una trazabilidad de la información.

-
Implementación y Seguimiento.-  En esta fase, una vez
realizadas las diferentes pruebas de funcionamiento y verificada su
funcionalidad, se instaló el prototipo en un cultivo para monitorear su
desempeño. Se recopilaron datos en tiempo real por un periodo de tres meses y
medio; los cuales fueron cargados a la nube para su posterior estudio y toma de
decisiones. Además, se efectuaron los ajustes y mejoras continuas al prototipo
en función de los hallazgos y necesidades identificadas en el seguimiento.

Cultivos de pequeña superficie

Los cultivos de pequeña superficie se
refieren a la agricultura a pequeña escala y menos mecanizada. Normalmente, se
caracterizan porque las superficies de cultivo son relativamente pequeñas,
generalmente menos de dos hectáreas (Young y Chen, 2022). En este entorno se
presenta un uso intensivo de mano de obra, generalmente dependen de la labor
manual para las diferentes actividades como la siembra, riego, control de
plagas, cosecha, etc.

Debido al tamaño del cultivo, es limitado
el uso de maquinaria y equipos agrícolas. En su mayoría se recurre a equipos e
instrumentos manuales tradicionales. En cuanto a los insumos externos como
fertilizantes y agroquímicos, su uso es limitado. Normalmente se recurre a
fuentes alternativas o se adaptan técnicas de agricultura ecológica. Esto
permite a la vez la diversificación de cultivos, por lo que es común encontrar multicultivos y asociaciones de cultivos para optimizar el
uso eficiente de la tierra, con fines de subsistencia y autoconsumo (Góngora et
al., 2023). Aunque también pueden destinarse a la comercialización a pequeña
escala (David et al., 2020).

Por lo general, los cultivos de pequeña
superficie son manejados por agricultores familiares, sobre todo en regiones
rurales y de bajos recursos (Martínez et al., 2020). Suelen requerir menor
inversión inicial y son una alternativa para la agricultura local y sostenible
(Mejía et al., 2021; Herrera et al., 2022). Los principales beneficios de los
cultivos de pequeña superficie (Tamayo y Alegre, 2022) son:

-
Mayor sostenibilidad ambiental.
Al utilizar insumos agrícolas de manera moderada y recurrir a técnicas de
agricultura ecológica, tienen un menor impacto en el medio ambiente.

-
Mayor diversidad de cultivos.
El hecho trabajar en superficies pequeñas permite cultivar una mayor variedad
de productos, aprovechando mejor la tierra.

-
Disminución de riesgos. Al no
invertir grandes capitales y trabajar con técnicas menos dependientes de
factores externos, tienen menor riesgo en caso de malos rendimientos o
condiciones climáticas adversas.

-
Mayor rentabilidad por unidad
de superficie. A pesar de ser menos productivos en términos absolutos, suelen
ser más eficientes en el aprovechamiento de la tierra gracias al uso intensivo
de mano de obra.

-
Fomento de la economía local.
Al servir principalmente para el autoconsumo y mercados a pequeña escala,
contribuyen al desarrollo económico de las comunidades rurales o urbanas.

-
Generación de empleo. Al
depender en gran medida de la mano de obra, estos sistemas de cultivo pueden
crear puestos de trabajo para las familias y comunidades rurales o urbanas.

-
Mayor adaptabilidad a
condiciones locales. Al utilizar principalmente recursos locales e insumos
propios de la zona, estos cultivos suelen ser más adaptables a las condiciones
específicas de cada región.

Sistema de riego automatizado

Un sistema de riego automatizado es una
solución tecnológica diseñada para optimizar y facilitar el riego de cultivos
de manera eficiente (Huang et al., 2022). Consiste en un conjunto de
componentes y dispositivos que automatizan el proceso de suministro de agua a
las plantas, eliminando la necesidad de intervención manual constante (Gnanavel et al., 2022). Esto se logra mediante el uso de
válvulas de control, programadores, timers y
aspersores o sistemas de microaspersión controlados electrónicamente.

Los sistemas de riego automatizado lo
integran diferentes elementos como:

-
Sensores.- Son los encargados
de medir variables como la temperatura, la humedad del suelo y la radiación
solar, entre otras, para ser enviadas en forma de señales eléctricas al
controlador del sistema (Martínezet al., 2020).
Además, los sensores proporcionan datos en tiempo real sobre las necesidades
hídricas de las plantas y el entorno en el que se encuentran (Roitsch et al., 2019).

-
Controlador.- Recibe la
información de los sensores y utiliza algoritmos programados para controlar los
dispositivos de riego. Puede ser programado para regar las plantas en horarios
específicos o para responder a las condiciones del suelo. También, el controlador
puede estar conectado a una interfaz de usuario, que permite configurar y
ajustar los parámetros del sistema según las necesidades específicas de los
cultivos.

-
Dispositivos de riego.- Estos
pueden incluir aspersores, goteros y microaspersores.
Estos dispositivos distribuyen el agua de manera uniforme, precisa y eficiente
a las plantas.

-
Programación y ajuste.- El
sistema de riego automatizado permite programar los horarios de riego y la
cantidad de agua a aplicar. Además, es posible ajustar el sistema según las
necesidades específicas de cada cultivo, considerando factores como: tipo de
planta, condiciones climáticas y etapa de crecimiento.

-
Monitoreo y retroalimentación.-
Algunos sistemas de riego automatizados también ofrecen la capacidad de
monitorear y recopilar datos sobre el consumo de agua, la eficiencia del riego
y otras métricas relacionadas. Estos datos pueden utilizarse para optimizar el
sistema y realizar ajustes según sea necesario.

Con la automatización del riego suelen
incluirse características adicionales, como el tener la capacidad de detectar
fugas o bloqueos y enviar alertas al usuario. También pueden integrarse con
sistemas de monitoreo remoto, facilitando el control y supervisión del riego a
distancia (Akhund et al., 2022). Estos sistemas de
automatización presentan ventajas y desventajas, entre las que más se destacan
son (Puig et al., 2022):

Ventajas:

•
Mejora la eficiencia del uso
del agua hasta en un 50%.

•
Incrementa la productividad de
los cultivos al proveer el agua necesaria en el momento adecuado.

•
Permite el monitoreo y control
remoto vía aplicaciones móviles.

•
Reduce el trabajo manual de
riego en hasta un 90%.

Desventajas:

•
Costo inicial de implementación
es relativamente alto.

•
Requiere mantenimiento
periódico de los componentes electrónicos.

•
Fallas ocasionales en los
componentes que requieren reparaciones.

Internet de las Cosas

El Internet de las Cosas IoT (Internet of Things, por sus siglas en inglés) hace referencia a una
red compuesta por sensores, software y otras tecnologías que les permiten
intercambiar y analizar datos (Nord et al., 2019). Esta red la conforman
objetos físicos representados por dispositivos compuestos por hardware y
software que pueden registrar señales de su entorno, cuyos datos recolectados
pueden ser analizados y utilizados para controlar elementos de forma remota y
tomar decisiones in situ (Tran-Dang et al., 2020).

Los componentes técnicos de IoT son:

-
Sensores.- Detectan y miden
variables físicas convirtiéndolas en señales digitales, como temperatura,
presión, humedad, movimiento, luz, etc.

-
Actuadores.- Actúan sobre el
entorno físico al recibir comandos desde una plataforma de IoT.
Por ejemplo, motores, válvulas electrónicas, señales LED o zumbadores.

-
Dispositivos inteligentes.-
Procesan los datos de los sensores y activan los actuadores. Por ejemplo,
microcontroladores y computadoras embebidas.

-
Red de comunicaciones.- Permite
que los dispositivos se conecten y compartan datos, como redes Wifi, Bluetooth,
LTE, etc.

-
Nube.- Sirve como plataforma
central para almacenar y analizar los datos, procesar comandos y facilitar la
interfaz con aplicaciones y usuarios a través de internet.

-
Aplicaciones.- Permiten a los
usuarios monitorear, controlar y administrar los dispositivos de IoT a través de una interfaz. Pueden ser aplicaciones web o
móviles.

Para el caso particular de la
automatización de cultivos a través del Internet de las Cosas (IoT) (Farooq et al., 2020), se
emplean sensores conectados a una red para monitorear, controlar y optimizar el
proceso de cultivo en forma remota (Maraveas y Bartzanas, 2022). Mediante la integración de dispositivos IoT en cultivos, se obtiene información sobre las variables
de temperatura, humedad, pH del suelo, niveles de nutrientes y luz, entre
otros.

Los dispositivos como sensores y actuadores
se encargan de recopilar datos ambientales y transmitirlos vía alámbrica o
inalámbrica, facilitando a los agricultores supervisar y controlar el entorno
de cultivo de manera precisa y automatizada. Los datos recopilados se pueden
analizar y procesar utilizando algoritmos y modelos de inteligencia artificial
para obtener información valiosa y tomar decisiones informadas (Habib et al.,
2022).

La automatización de cultivos basada en IoT ofrece varias ventajas: permite una monitorización
constante y en tiempo real de las condiciones del cultivo, facilitando la
detección temprana de problemas y la toma rápida de medidas correctivas (Atalla et al., 2023). Además, al automatizar tareas como el
riego, la ventilación o la iluminación, se reduce la dependencia de la
intervención humana, mejorando la eficiencia y reducción de costos de mano de
obra.

Adicionalmente, con la recopilación de
datos a largo plazo, permite el análisis histórico del cultivo, reduciendo
patrones y tendencias al mejorar la planificación del cultivo y optimizar los
recursos utilizados. También se pueden establecer alertas automáticas que
notifiquen a los agricultores cuando se alcanzan ciertos umbrales o condiciones
específicas, permitiendo tomar medidas inmediatas para evitar daños o pérdidas
(Gupta y Sharma, 2022).

Características del prototipo

El prototipo estuvo conformado por una
tarjeta de control electrónico tal como se muestra en la Figura 2,
compuesto por una Unidad Central de Procesos (CPU), un módulo de sensores para
cada una de las variables, un módulo de alarmas configurables y una pantalla
OLED. También, disponía de una fuente de alimentación DC, memoria microSD,
conexión WiFi para el envío de los reportes a la
nube, un aplicativo WebApp, un módulo de potencia y
actuadores.

A continuación, se describe cada una de las
etapas del equipo:

Unidad Central de Proceso (CPU).- Estaba compuesta por una tarjeta ESP32 de la empresa Espressif Systems, que integraba
un módulo de WiFi, un módulo de Bluetooth 4.0, pines
de entrada y salida digitales, así como pines de entrada analógica. Además,
contaba con varios módulos de protocolos de comunicación serial, como USART,
I2C, 1Wire y SPI, entre otros. Debido a su tamaño y costo, resultó ideal para
este tipo de desarrollo, y es compatible con el entorno de desarrollo de
Arduino (Ajagbe et al., 2024).

Figura 2

Diagrama de bloques del transmisor

Módulo de alarmas.- Este módulo presentaba tres tipos de alarmas reconfigurables por
el usuario, diseñadas para diferentes funciones: una alarma sonora generada por
un buzzer, una alarma visual mediante un LED y una
alarma de sirena con salida a relé. La finalidad de ofrecer alarmas
reconfigurables fue permitir a los usuarios identificar el nivel de emergencia
que se presenta en el sector donde se haya instalado el prototipo.

Módulo sensores.- El prototipo se equipó con cuatro tipos de sensores configurados
para su correcto funcionamiento:

•
Sensor de humedad.- La variable
humedad es fundamental en todas las etapas del cultivo, por lo que su control
fue necesario para asegurar el crecimiento óptimo de las plantas y el
desarrollo de sus frutos.

•
Sensor de temperatura.-  La temperatura desempeña un papel esencial en
el crecimiento de las plantas, variando según los pisos térmicos y el tipo de
cultivo. Los valores típicos oscilan entre 18 y 27 grados Celsius. Esto
requirió un monitoreo en tiempo real de esta variable, así como un sistema de
alertas para gestionar los niveles adecuados.

•
Sensores de caudal.-  El monitoreo de los caudales permitió un uso
eficiente del agua, maximizando la disponibilidad de este recurso vital.

•
Sensor de pH.- Este sensor
midió la acidez o alcalinidad del suelo, que están relacionados con las
soluciones nutritivas utilizadas en el cultivo. Un pH demasiado alto o bajo
puede disminuir la eficiencia en el uso de nutrientes y afectar tanto la calidad
como la cantidad de la cosecha. En la Tabla 1 se
presenta la clasificación de los diferentes niveles de pH del suelo.

Tabla 1

Clasificación de los niveles de pH del
suelo

Nivel de pH

Clasificación

Menor a 5.5

Muy ácido

5.5 - 6.5

Ácido

6.6 - 7.3

Neutral

7.4 - 8.4

Ligeramente alcalino

Mayor a 8.4

Alcalino

Módulo de potencia.- Este módulo estuvo compuesto por salidas a relé para el control
de actuadores como electroválvulas, ventiladores y sirenas. Cada salida estuvo optoacoplada con un componente especial, el PC817, cuyo
propósito fue proteger el sistema lógico de las cargas inductivas generadas por
motores o electroválvulas.

Visualización de datos.- Todas las variables censadas se pudieron visualizar en una
pantalla OLED de 64x128 píxeles. Una de sus principales ventajas es su bajo
consumo de corriente, que la convierte en una opción ideal para proyectos de IoT que requieren una larga duración de la batería.

Módulo de almacenamiento de datos.- El sistema incluyó una tarjeta microSD para el almacenamiento de
los reportes de cada lectura de los sensores. Además, se incorporó un RTC
(Reloj de Tiempo Real), que permitió registrar la fecha y hora cada vez que
ocurre un evento.

Módulo de Transmisión de datos.- A través del módulo Wifi de la CPU, se enviaron los datos
procesados a un bróker, que los dirigió a una base de datos en la nube. Allí,
los datos fueron almacenados, procesados, analizados y gestionados mediante una
aplicación web.

Alimentación.-
Este módulo estuvo compuesto por una fuente DC-DC variable, que permitió
ajustar los niveles de tensión necesarios para alimentar los diferentes
circuitos activos del sistema.

Resultados y Discusión

La
problemática del control del agua para cultivos de pequeña superficie viene
tomando una mayor relevancia en los círculos académico y científico,
formulándose proyectos encaminados a dar solución a dificultades que afronta la
agroindustria (Barragán y Ardilana, 2022; CEPAL,
2019).

La
oportunidad de tecnificar los cultivos de pequeña superficie gracias al IoT puede ayudar a mejorar su rendimiento. Algunos
resultados del sistema de riego automatizado fueron:

-
Mayor efectividad en el uso del
agua. La regulación automática del riego, basada en los datos proporcionados
por los sensores de humedad, permitió evitar tanto el riego excesivo como el
insuficiente, optimizando así el consumo de agua. Este enfoque no solo
contribuyó a la conservación de este recurso vital, también mejoró la salud de
los cultivos al proporcionarles la cantidad adecuada de agua en el momento
preciso. Los resultados obtenidos demuestran que el sistema puede ser escalado
a un entorno de producción mediano, que permitirá evaluar su efectividad en
condiciones más amplias y diversas, así como su impacto en la sostenibilidad
agrícola a largo plazo.

-
Aumento de la productividad. Al
proporcionar a las plantas la cantidad adecuada de agua en el momento preciso,
se fomentó un crecimiento y rendimiento óptimos. La simulación del sistema de
riego por goteo, monitoreado por sensores, se diseñó con el objetivo de cumplir
con este aspecto, considerando parámetros como el caudal de goteo, el área del
cultivo, y el tiempo e intervalo de muestreo. En este contexto, se realizó un
cálculo del caudal de riego por minuto y del volumen de agua aplicado en cada
intervalo de muestreo, que permitió ajustar el riego de manera efectiva y
maximizar la productividad de los cultivos.

-
Reducción del trabajo manual.
La automatización del riego disminuyó la necesidad de supervisión y ajustes
manuales y, por ende, redujo significativamente el esfuerzo laboral requerido.
Esto no solo optimizó el tiempo del personal, también permitió una gestión más
eficiente de los recursos.

-
Monitoreo remoto en tiempo
real. Gracias a los sensores, la conexión a la nube y una aplicación
multiplataforma fue posible monitorear y controlar el sistema de riego de
manera remota. Esto facilitó recibir alertas instantáneas en caso de detectar
problemas, tal como se ilustra en la Figura 3.

Figura 3

Aplicación
móvil diseñada para gestionar las variables del cultivo

-
Recolección de datos
históricos. Los datos recopilados por los sensores y almacenados en la nube
facilitaron un análisis histórico que puede contribuir a la mejora de las
prácticas de cultivo y riego en el futuro. En la Figura 4, se presenta un archivo en
formato CSV generado por el sistema, que ilustra esta información.

Figura 4

Informe con el resultado de la recopilación y el análisis de datos
proporcionados por una red de sensores conectados a la nube

La
aplicación móvil vinculada al informe ofreció una visualización intuitiva y en
tiempo real de los datos recopilados, que permitió a los usuarios acceder
fácilmente a la información relevante sobre el cultivo. Esta herramienta
proporcionó una visión completa y detallada de los parámetros medidos, como la
humedad, temperatura y pH del suelo, facilitando la toma de decisiones para
optimizar el crecimiento de las plantas y mejorar la calidad de la cosecha.

A
partir de la información presentada, se establecieron los alcances,
limitaciones y posibles líneas de investigación futuras del proyecto.

Alcances.- Con el desarrollo del proyecto se pretende escalar para que los
pequeños productores agrícolas puedan hacer un mejor uso de los recursos
hídricos y mejorar sus cultivos. Esto traerá consigo obtener mejores dividendos
por cada una de las actividades realizadas en los invernaderos tecnificados
(Sotomayor et al., 2021).

Con
el uso de la aplicación móvil, se facilitó el acceso a estadísticas detalladas
de las variables medidas por los sensores, lo cual  ayudó a los usuarios a tomar decisiones
informadas en tiempo real. Esta herramienta no solo proporcionó datos sobre
humedad, temperatura y otros factores críticos, también ofreció visualizaciones
intuitivas que ayudaron a interpretar la información de manera rápida y
efectiva. Al contar con esta información al instante, los agricultores pudieron
ajustar sus estrategias de riego y manejo de cultivos, optimizando el
rendimiento y la eficiencia de sus operaciones.

El
prototipo inicialmente se implementó en una finca dedicada al cultivo de
productos como arveja, papa y apio, entre otros. A partir de esta experiencia,
al ajustar algunas variables, el proyecto podría ampliarse a otros cultivos
dentro del sector. Esto permitiría que más pequeños productores se beneficien
de tecnologías como el IoT, aprovechando sus ventajas
técnicas y tecnológicas para mejorar la eficiencia y sostenibilidad de sus
prácticas agrícolas.

Limitaciones.- Una vez finalizada la investigación, habrá que esperar un tiempo
prudencial mientras se realizan los ajustes y la calibración de los sensores,
así como medir la eficiencia del proyecto para que sea replicado a otros
pequeños agricultores en un periodo de tiempo mayor.

La
adquisición de materiales y componentes electrónicos estuvo sujeta a los
recursos destinados por parte de los propietarios de la finca; por lo tanto,
fue fundamental establecer un presupuesto adecuado y buscar opciones de
financiamiento que permitieron llevar a cabo la implementación del sistema de
manera efectiva y sostenible.

El
proyecto se limitó a terrenos que presentan características topográficas
específicas de la región, incluyendo el clima y los recursos hídricos
disponibles. Al igual que el sistema de riego, no mitigó los impactos que
pueden afectar a los cultivos debido a factores naturales, como granizadas,
sequías o inundaciones.

Proyecciones.- Las proyecciones se enfocan en la escalabilidad del sistema
diseñado, que puede complementarse con drones para monitorear el rendimiento de
cultivos extensos y recopilar información relevante sobre su estado (Khan et
al., 2021). Aunque esto podría incrementar los costos operativos, contar con
drones equipados con cámaras multiespectrales, sensores y otros dispositivos
permite obtener datos valiosos sobre la salud y el crecimiento de los cultivos,
analizando aspectos como la densidad y coloración de las plantas. Además, se
puede evaluar la humedad del suelo mediante imágenes infrarrojas y sensores,
detectar la presencia de plagas y enfermedades, identificar signos tempranos de
daño en las plantas, así como evaluar la uniformidad del riego y localizar
áreas con exceso o déficit de agua (Nhamo et al.,
2020).

Toda
la información recolectada sobre cultivos extensivos de manera no intrusiva y a
gran escala por los drones (Márquez, 2023; Benavides et al., 2024), puede ser
procesada e integrada en sistemas de agricultura de precisión, para automatizar
procesos como el riego, el control de plagas y la fertilización gestionadas con
el prototipo de IoT desarrollado.

Conclusiones

La adopción de
Internet de las Cosas (IoT) en el ámbito agrícola, en
particular en el marco del paradigma de la sistematización agropecuaria,
representa un enfoque innovador que busca integrar tecnología avanzada y
análisis de datos para transformar la gestión agrícola tradicional. Sin
embargo, esta implementación enfrenta una serie de desafíos significativos.
Aunque la recopilación y análisis de datos a través de sensores IoT tienen el potencial de revolucionar la agricultura al
facilitar decisiones informadas y optimizar procesos, la eficacia de estas
soluciones depende en gran medida de la calidad y pertinencia de los datos
obtenidos.

La ausencia de
estándares uniformes en la recopilación de datos, junto con la heterogeneidad
de los sistemas de censado, puede resultar en información inconsistente o
incompleta, limitando de esta manera la capacidad de tomar decisiones
fundamentadas en evidencia sólida. Este contexto resalta la necesidad de
realizar mediciones exhaustivas utilizando dispositivos IoT
de alta calidad que garanticen registros de datos fiables, proporcionando
información crucial para los agricultores.

Adicionalmente, la
implementación de sistemas IoT en la agricultura
plantea importantes implicaciones éticas y de privacidad, especialmente en lo
que respecta al manejo de datos sensibles vinculados a la producción agrícola.
La seguridad de la información y la protección contra accesos no autorizados son
aspectos críticos que deben ser abordados para salvaguardar la confidencialidad
e integridad de los datos.

Reconocimientos

Se agradece a la
Universidad de Cundinamarca por su apoyo, generando los espacios y recursos
para la investigación del presente proyecto.

Los autores declaran
la contribución y participación equitativa de roles de autoría para esta
publicación.

Referencias

Ajagbe, S. A., Adeaga, O. A., Alabi, O. O., Ikotun, A. B., Akintunde, M. A.,
& Adigun, M. O. (2024). Design and
development of arduino-based automation home system
using the internet of things. Indonesian Journal of Electrical Engineering
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