Plataforma web para monitoreo y visualización de parámetros ambientales en café mediante sensores IOT

Resumen

Este estudio tuvo como objetivo principal diseñar y desarrollar una plataforma web para el monitoreo en tiempo real de parámetros de aire y suelo en plantaciones de café. La investigación se ejecutó en la Hacienda La Papaya, Saraguro, Ecuador. La metodología de desarrollo de software usada fue SCRUM, la cual está orientada a la creación de soluciones rápidas y adaptables al cambio. Para la recolección de datos, se implementó una red de sensores IoT creados usando módulos LoRa e32 que permitió la comunicación inalámbrica entre largas distancias en zonas sin internet, los sensores usados fueron: RS485 para el suelo (midiendo las variables de NPK, humedad, temperatura, salinidad, conductividad y pH) y AM2302 para el aire (temperatura y humedad). Y para la transmisión de datos se usó un gateway HLK-RM08. Para el procesamiento de los datos, se estructuró un backend en Node.js, encargado de recibir y validar los datos provenientes de los sensores, para luego almacenarlos en la base de datos PostgreSQL. Para la visualización de información en tiempo real, se usó Grafana para crear paneles interactivos, lo cual permitió un análisis de los datos a mayor profundidad. Los resultados obtenidos demostraron la funcionalidad y fiabilidad de la plataforma, se validó la capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos para la necesidad de los usuarios finales, el cual era de 500 lecturas/hora, con una latencia inferior a un minuto en el dashboard. Esta solución se validó como una herramienta viable y de bajo costo que optimiza la gestión agronómica, impulsando así la agricultura y creando una base de la cual puede ser expandida con la implementación de módulos predictivos, de georreferenciación, e inclusive con inteligencia artificial.