Smart irrigation:: data capture process based on knowledge management

• Alzate-Acuña, Gabriel Andrés ^[1] ; Ferro-Escobar, Roberto ^[2] ; Salcedo-Parra, Octavio ^[2]
  1. [1] Presidencia de Colombia
  2. [2] Universidad Dsitrital Francisco José de Caldas
• Localización: Visión electrónica, ISSN 1909-9746, ISSN-e 2248-4728, Vol. 2, Nº. Extra 1, 2019 (Ejemplar dedicado a: Special edition), págs. 40-47
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Riego inteligente:: proceso de captura de datos basado en gestión del conocimiento
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• Resumen
  • español

    El presente artículo describe el proceso de adquisición de datos medioambientales que alimentan un sistema de control de riego inteligente el cual, basado en el cálculo de la evapotranspiración de un cultivo, logra calcular las necesidades hídricas del mismo para suplirlas. Luego de plantearse la problemática del riego, y la justificación de una solución basada en Internet de las Cosas (IoT) como satisfactoria, se precisan las variables que intervienen en el proceso y las características de los datos que producen los sensores; se desarrolla el proceso de captura de datos sobre una arquitectura IoT basada en gestión del conocimiento con las fases de: sensado, comunicación y analítica, refiriendo los componentes del software R que se han implementado para realizar este proceso, culminando con las proyecciones de analítica del riego. Al ser el riego el aspecto principal del rendimiento de un cultivo se concluye que se suple una necesidad inherente al sector del campo -que aún no está automatizado- proponiéndose una solución para las condiciones específicas del campo colombiano.

  • English

    This paper presents the process of acquiring environmental data that feed an intelligent irrigation control system, which based on the calculation of the evapotranspiration of a crop manages to calculate the water needs of the crop to supply them. It presents the problem of irrigation because a solution based on the Internet of Things (IoT) is considered satisfactory, specifying the variables involved in the process and the characteristics of the data produced by the sensors. After this, it develops the process of capturing data on an IoT architecture based on knowledge management and with the sensing, communication, and analytical phases, referring to the R software components that have been developed to carry out this process, culminating with the projections of irrigation analytics. As irrigation is the main aspect of crop yield, a need inherent to the field sector that is not yet automated and that seeks solutions to the conditions of the Colombian countryside is supplied.