| dc.contributor | Maya Olalla, Edgar Alberto | |
| dc.contributor | Electrónica y Redes de Comunicación | |
| dc.creator | Bonilla Fonte, Evelyn Patricia | |
| dc.date | 2023-05-05T17:03:37Z | |
| dc.date | 2023-05-05T17:03:37Z | |
| dc.date | 2023-03-22 | |
| dc.date | 2023-05-05 | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-10T20:44:19Z | |
| dc.date.available | 2023-08-10T20:44:19Z | |
| dc.identifier | 04/RED/ 331 | |
| dc.identifier | http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/13843 | |
| dc.identifier | 0000040869 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8183051 | |
| dc.description | Diseñar un sistema para controlar el riego por aspersión de forma automática en cultivos de pasto, basado en redes de sensores y redes neuronales artificiales el cual, mediante predicciones realizadas por el sistema de cuando activar el riego permita reducir el consumo innecesario de agua y lograr un buen desarrollo de la planta. | |
| dc.description | 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. El proyecto se divide en dos iteraciones, en la primera iteración se diseña la red de sensores inalámbricos WSN con tecnología LoRa para el monitoreo de variables ambientales que influye en el desarrollo del cultivo de pasto. La red WSN está compuesta por un nodo sensor, un nodo central y un nodo actuador. El nodo sensor consta de un sensor de humedad del suelo, un sensor de radiación UV, un sensor de temperatura y un sensor de lluvia. Los datos recolectados por el nodo sensor son enviados al nodo central o Gateway a través de comunicación LoRa donde los datos son procesados y luego enviados a una plataforma en la nube llamada ThingSpeak utilizando el protocolo MQTT donde los datos son visualizados en forma de gráficos. En la segunda iteración se realiza el entrenamiento de la red neuronal con dos variables recolectadas por el nodo sensor. La red neuronal realiza predicciones del estado del riego, es decir, predice cuando el cultivo necesita de riego. Posteriormente, el nodo actuador ejecuta la orden enviada desde el nodo central; activa o desactiva la electroválvula permitiendo o denegando el flujo de agua hacia los aspersores. Finalmente se realizan pruebas de funcionamiento. Una comparación entre el sistema de riego manual y el sistema automatizado con la red neuronal, donde se verifica que el sistema automatizado reduce considerablemente el consumo de agua y aporta en el desarrollo del cultivo de pasto. | |
| dc.description | Ingeniería | |
| dc.format | image/jpeg | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ | |
| dc.subject | ELECTRÓNICA | |
| dc.subject | TELECOMUNICACIÓN | |
| dc.subject | RIEGO | |
| dc.subject | SENSORES | |
| dc.title | Mejoramiento de la eficiencia de un sistema de riego por aspersión basado en redes de sensores y redes neuronales artificiales para el cultivo de pasto en la parroquia de Tocachi perteneciente al cantón Pedro Moncayo | |
| dc.type | bachelorThesis | |
| dc.coverage | Tabacundo. Ecuador. | |
