Sistema de control y gestión para los cultivos agrícolas aplicando tecnologías emergentes en el Perú

Abstract

Esta tesis plantea la implementación de una propuesta de proyecto para el desarrollo de un sistema de control y manejo de cultivos agrícolas aplicando tecnologías emergentes en el Perú para la detección de enfermedades, malezas y plagas que afectan a los cultivos.

Los procesos de estudio son el registro de datos y el procesamiento de la información para la toma de decisiones. En el primer proceso, el seguimiento de los cultivos se realiza de forma manual y con visitas presenciales que requieren horas-hombre a un costo elevado, lo que hace que las áreas de cultivo no estén totalmente cubiertas. En el segundo proceso, la información se procesa mecánicamente con hojas de cálculo con un alto margen de error por el factor humano o por la complejidad de los datos considerados para los cálculos estadísticos de seguimiento de cultivos.

Bajo esta premisa, la solución propuesta en este proyecto se basa en el diseño de un sistema que permita el seguimiento de los cultivos y cubra toda la superficie cultivada. A partir del despliegue de sensores y UAVs en el área prevista para el monitoreo, se registran datos y se capturan imágenes multiespectrales de las condiciones y características del suelo, el agua, el clima y los cultivos, que se centralizan en una estación total. Posteriormente, se ejecutan procesos con algoritmos de aprendizaje automático para analizar la información y se muestran en informes dinámicos geolocalizados y con gráficos que contienen datos estadísticos del área cubierta. Todo esto ayudará a tomar decisiones en el momento y lugar adecuado con información basada en datos, optimizando así los recursos e insumos agrícolas. Finalmente, el ahorro de costes y el aumento de la producción se verán reflejados al final de cada campaña agrícola.

This thesis proposes the implementation of a project proposal for the development of a control and management system for agricultural crops applying emerging technologies in Peru for detection of diseases, weeds and pests that affect the crops.

The study processes are data recording and information processing for decision making. In the first process, the monitoring of the crops is carried out manually and with face-to-face visits that require man-hours at a high cost, which means that the crop areas are not fully covered. In the second process, the information is processed mechanically with spreadsheets with a high margin of error due to the human factor or due to the complexity of the data considered for the statistical calculations of crop monitoring.

Under this premise, the proposed solution in this project is based on the design of a system that allows the monitoring of crops and covers the entire cultivated area. From the deployment of sensors and UAVs in the area planned for monitoring, data is recorded and multispectral images of soil, water, climate, and crop conditions and characteristics are captured, which are centralized in a total station. Subsequently, processes with machine learning algorithms are executed to analyze the information and are shown in geolocated dynamic reports and with graphics that contain statistical data of the area covered. All this will help in making decisions at the right time and place with data-based information, thus optimizing agricultural resources and inputs. Finally, cost savings and increased production will be reflected at the end of each agricultural campaign.