Sistema de riego con tecnología IoT: Smart Drip System

Headnote

Resumen: Mediante este artículo se presenta Smart Drip System, un sistema de riego que permite el monitoreo de los cultivos mediante la obtención y análisis de variables dadas por las condiciones climáticas y la salinidad de las tierras donde esté el cultivo; el sistema de riego presenta una arquitectura para la agricultura de precisión soportada en una arquitectura abierta de Internet de las cosas (IoT). Esta arquitectura consta de dos vistas de negocio que a su vez cuentan con subcapas relacionadas para su funcionamiento, donde se encuentra la capa de captura, almacenamiento, procesamiento y consulta y en la vista funcional se presenta la capa de recolección, comunicación, gestión y consulta. Los resultados obtenidos mediante la experimentación muestran el funcionamiento efectivo de la plataforma de automatización del riego.

Palabras-clave: Agricultura de precisión; Internet de las cosas; Sistemas de riego; Arquitectura IoT; Variables climáticas.

Abstract: This article presents Smart Drip System, an irrigation system that allows the monitoring of crops by obtaining and analyzing variables given by climatic conditions and salinity of the land where the crop is; The irrigation system presents an architecture for precision agriculture supported by an open Internet of Things (IoT) architecture. This architecture consists of two business views that in turn have related sub-layers for its operation, where the capture, storage, processing and query layer is located and in the functional view the collection, communication, management and query layer is presented. The results obtained through experimentation show the effective operation of the irrigation automation platform

Keywords: Climatic variables; Internet of things; Irrigation systems; IoT architecture; Precision agriculture.

1.Introducción

En la actualidad los problemas agrícolas que podrían ser agravados por el calentamiento y que deberían ser el foco de las medidas destinadas a reducir la vulnerabilidad incluyen los cultivos en lugares con condiciones climáticas o de suelo deficientes (por ejemplo, poca humedad en el suelo de algunas áreas, agua en exceso en otras, o suelos con niveles altos de salinidad, alcalinidad o acidez). A causa del calentamiento, esas condiciones podrían generalizarse o la agricultura tendría que expandirse hacia áreas con suelos más pobres, o ambas cosas. Las medidas concentradas en aumentar la productividad agrícola en las condiciones marginales actuales aliviarían el hambre en el futuro, se produzca o no un cambio climático.

Aproximadamente 20-30 millones de hectáreas se encuentran seriamente afectadas por la salinidad y se estima que 250-500 mil hectáreas se pierden anualmente para la producción agrícola como resultado del incremento de la salinidad del suelo esto afecta principalmente a las regiones áridas y semiáridas que afectan alrededor de 100- 110 millones de hectáreas de estas regiones (Lamz & Gonzales, 2013).

La aplicación de la tecnología representa una amplia oportunidad para la mejora en el desarrollo agrícola. Esta integración de la tecnología a la agricultura ha creado el concepto de agricultura de precisión. La agricultura de precisión hace referencia a la gestión de parcelas agrícolas o invernaderos mediante la monitorización, el procesamiento y la actuación de la variabilidad inter e intra-cultivo. La agricultura de precisión contribuye a: 1. Combatir las enfermedades epidemias mediante la aplicación de la cantidad y tipo de fertilizante y fumigación 2. Optimizar el consumo de recursos (agua, fertilizantes, etc) y 3. Proporciona un valor añadido a la producción agrícola al general productos más saludables (Guerrero et al., 2017).

De manera similar, como habrá aumentos tanto de temperatura como de CO2, es preciso desarrollar variedades de cultivos que puedan aprovechar esas condiciones. El progreso logrado en estos enfoques no depende de la mejorar la capacidad de pronosticar detalles sobre lugares específicos en los análisis de impacto. Estas medidas de adaptación dirigida deberían complementarse con el desarrollo de variedades de cultivo con mayor rendimiento y menor impacto y prácticas agronómicas mejoradas, a fin de lograr un aumento en la producción de alimentos. Eso ayudaría a reducir el hambre y, al mismo tiempo, brindaría numerosos beneficios adicionales en términos de biodiversidad y desarrollo sostenible.

Es necesario que la agricultura se vea no sólo desde el punto de vista de su dinámica económica, sino también encamarlo en una cultura social. Se debe valorar como un generador de empleos, motor de desarrollo rural como medio de hacer una ocupación ordenada del territorio nacional.

Pensando en desarrollo de los agricultores, el mantenimiento de los cultivos y el engorroso proceso de riego Smart drip system tiene el propósito de ayudar y facilitar el cuidado de los cultivos generando beneficios como disminuir el consume de agua innecesaria en los riegos del cultivo, la disminución de la mano obra y aumentar la eficiencia del mismo en un 80% (Barrientos et al., 2019a) con el fin de beneficiar a personas que tengas cultivos generando la disminución de costos, el aumento de las ganancias y la generación de empleo.

2.Trabajos relacionados

Una de las propuestas relacionadas es la que surge de la necesidad de plantear soluciones, para optimizar el uso de agua para regadío en plantaciones hortofrutícolas, considerando que es también una herramienta útil para el aprovechamiento de los recursos hídricos que día a día son más escasos, y con ello a aumentar los niveles de producción y la calidad del producto obtenido mediante esta técnica. Esta propuesta pretende facilitar la labor agrícola mediante el control del riego desde una estación central. Este trabajo también se introduce en el mundo de los microprocesadores, tratando conceptos de electrónica, programación y transmisión de señales muy presentes en el mundo de las telecomunicaciones. La adquisición de estos conocimientos es fundamental para realizar un sistema de automatización y telecontrol de sistemas autónomos, logrando servir como punto de partida para posteriores estudios sobre las técnicas de monitorización y telecontrol de este tipo de redes (Martínez, 2016).

El sistema de control que se plantea es con base en la plataforma de programación y automatización Arduino, donde se miden, integran y procesan señales analógicas que conforman el sistema automatizado, y se responde a las necesidades de riego en la finca seleccionada, o de cualquier otra del sector agrícola, donde el abastecimiento de energía eléctrica es escaso, pero donde se dispone de recursos hídrico y solar suficientes para suplir las necesidades, tal como sucede en este caso. Es así como el sistema satisface y regula necesidades (López, García & Bedoya, 2013).

Por su parte, JArduino es un sistema de riego más autónomo y automático, pensado para administrar riego en pequeños jardines o balcones. Dado que el habitante que se encuentra en centros urbanos vive en pequeñas casas con jardines chicos, patios o balcones; esos ámbitos suelen ser los únicos que dispone para entrar en contacto con la naturaleza cultivando plantas ornamentales o mini huertas. Dicho escenario genera la responsabilidad (y el disfrute) de mantener, podar y regar a las plantas, entre otras cosas. Estas tareas deben cumplirse de manera cotidiana, y muchas veces no pueden realizarse, ya sea por un viaje, o incluso por falta de tiempo. El principal problema al cual se deben enfrentar es el riego (Tejada, Rinaudo, Pilla & Palazzo, 2013).

Quiroga et al. (2017) presentaron una propuesta de arquitectura para la agricultura de precisión soportada en tecnologías abiertas de Internet de las Cosas (IoT) para la obtención, monitoreo y análisis de variables climáticas. La propuesta se basa en la estructura de la arquitectura Lambda, considerando diferentes capas como son: la capa de captura de datos, la capa de almacenamiento, la capa de procesamiento, la cual es evaluada mediante pruebas de carga, con el fin de determinar su capacidad y tiempo de respuesta y por último la capa de consulta.

Por otra parte, en el artículo de Berrientos et al. (2019), se da a conocer el estado de arte de los modelos, tecnologías, análisis de términos y conceptos. En la segunda fase se visualiza la definición de los requerimientos funcionales y no funcionales que permiten la virtualización del jardín botánico. La tercera fase es el diseño del esquema interactivo (álbum digital) basado en herramientas tecnológicas como realidad aumentada y realidad virtual, de las diferentes plantas y animales.

De esta manera cabe resaltar que nuestra herramienta de automatización de riego ha tomado como referente a cada una de las investigaciones presentadas como un punto de partida hasta llegar a obtener para el usuario una mejor experiencia frente al riego que utilizan para con sus cultivos, ya que teniendo en cuenta el clima y la salinidad de la tierra este se activa para realizar un riego más efectivo en el momento que el cultivo lo necesita y al ser una herramienta de muy bajo costo esto permitirá reducir los costos y las pérdidas en los cultivos por exceso de riego o falta del mismo.

3.Descripción de Smart Drip System

En esta sección se presenta la descripción de la arquitectura para agricultura de precisión soportada en IoT, la cual se presenta en 2 vistas, a saber: la vista de negocio y la vista funcional.

3.1. Vista de negocio

En esta vista de negocio presente en la arquitectura propuesta se compone de la capa de captura, capa de almacenamiento, capa de procesamiento y la capa de consulta.

3.1.1. Capa de captura

En la capa de captura se encuentran todos los componentes y módulos para la adquisición de datos como: la salinidad de la tierra, las condiciones climáticas y el pH del cultivo.

3.1.2. Capa de almacenamiento

La capa de almacenamiento está constituida por base de datos y servidores de almacenamiento, donde se almacenarán datos como: la salinidad de la tierra, hectáreas de siembra, condiciones climáticas, pH del cultivo.

3.1.3. Capa de procesamiento

Es aquí donde se extraen los datos almacenados para realizar el debido análisis y obtener la información de interés.

3.1.4.Capa de consulta

Esta capa le permite al agricultor visualizar en tiempo real el comportamiento de las variables de temperatura y humedad.

3.2.Vista Funcional

En esta vista se muestra como está conformada la vista funcional dada en cuatro capas las cuales son recolección, comunicación, gestión y consulta.

3.2.1. Recolección de datos

La capa de recolección representa el hardware de la plataforma, conformada por los nodos sensores, los cuales contienen un conjunto de sensores y actuadores. En la agricultura de precisión utilizan diferentes sensores para medir la variabilidad de atributos ambientales (humedad y temperatura del aire, humedad y temperatura del suelo, velocidad y dirección del viento, niveles de pH, CO2, la salinidad del suelo entre otros). Por otro lado, con base en los datos recolectados, la plataforma tiene la capacidad que el usuario puede activar el sistema de riego según la información recolectada por los datos.

3.2.2. Comunicación

La capa de comunicación es la que permite la transmisión de los datos recolectados por los nodos de sensores al servicio central de almacenamiento. Los sensores se comunican a través de un solo hilo. El Arduino debe iniciar la comunicación con el DHT11 manteniendo la línea de datos en estado bajo durante al menos 18 ms (milisegundos). Luego los sensores envían una respuesta con un pulso a nivel bajo (para indicar su presencia) de 80 uS (microsegundos) y luego deja "flotar" la línea de datos por otros 80 uS.

3.2.3. Gestión

Esta etapa es responsable de administrar todas las acciones que se ejecutan con base al análisis de los datos recolectados por los sensores. Aquí se implementan varios servicios como: 1. Almacenamiento de información. 2. Análisis de la información. 3. Visualización de los datos. 4. Implementación de interfaz del programa (API), para que el usuario final pueda tener acceso a la información.

3.2.4.Consulta

Esta capa es la responsable de la interacción del usuario final con la plataforma. Toda la información es visualizada mediante la página web dinámica realizada con PHP, HTML, JQuery, mediante el cual el agricultor puede activar los sistemas de la siguiente forma. 1. Manual apagando o encendiendo el sistema en el momento 2. Temporizado los tiempos de activación y apagando el sistema.

A continuación, en la figura 5, se muestra la descripción de la secuencia funcional de la arquitectura implementada.

3.3.Diseño del hardware

Teniendo todos los conocimientos previos de las herramientas que facilitará el desarrollo e implementando las buenas prácticas se diseñó, el circuito por el cual se trabajó el sistema de riego Smart Drip System teniendo en cuenta como principal recolector de la información los siguientes componentes:

3.3.1. Node Mcu

El NodeMcu es un kit de desarrollo de código abierto basado en el popular chip ESP8266 (ESP-12E), que utiliza el lenguaje de programación Lua para crear un ambiente de desarrollo propicio para aplicaciones que requiera conectividad Wifi de manera rápida. El ESP8266 es un chip altamente integrado diseñado para las necesidades de un nuevo mundo conectado. Ofrece una solución completa y autónoma de redes Wi-Fi, lo que le permite alojar la aplicación o servir como puente entre Internet y un microcontrolador. El ESP8266 tiene potentes capacidades a bordo de procesamiento y almacenamiento que le permiten integrarse con sensores y dispositivos específicos de aplicación a través de sus GPIOs con un desarrollo mínimo y carga mínima durante el tiempo de ejecución. Su alto grado de integración en el chip permite una circuitería externa mínima, y la totalidad de la solución, incluyendo el módulo está diseñado para ocupar el área mínima en un PCB.

3.3.2. Módulo SD

Es un módulo MicroSD (TF) compatible con tarjetas SD TF (comúnmente utilizado en teléfonos móviles), que es la tarjeta más pequeña en el mercado. El módulo SD tiene diversas aplicaciones tales como registrador de datos, audio, vídeo y gráficos. Con este módulo se amplía enormemente la capacidad de memoria del Arduino.

3.3.3.Sensor de temperatura y humedad DHT11

Es un sensor digital de Temperatura y Humedad, fáciles de implementar con cualquier microcontrolador. Utiliza un sensor capacitivo de humedad y un termistor para medir el aire circundante y solo un pin para la lectura de los datos.

Tal vez la desventaja de estos es la velocidad de las lecturas y el tiempo que hay que esperar para tomar nuevas lecturas (nueva lectura después de 2 segundos), pero esto no es tan importante puesto que la Temperatura y Humedad son variables que no cambian muy rápido en el tiempo.

Disponen de un procesador interno que realiza el proceso de medición, proporcionando la medición mediante una señal digital, por lo que resulta muy sencillo obtener la medición desde un microprocesador como Arduino.

Este sensor trabaja con un rango de medición de temperatura de 0 a 50 °C con precisión de ±2.0 °C y un rango de humedad de 20% a 90% RH con precisión de 4% RH. Los ciclos de lectura deben ser como mínimo 1 o 2 segundos. (Llamas, 2019).

3.4.Diseño de circuito

En el diseño del hardware se hizo necesaria la implementáción para el funcionamiento de este de dos motores reductor de 12 V 300 rpm con una fuerza nominal de 1,3 Kg.cm y 4 Kg.cm a máxima eficiencia. Este motor al ser de alta velocidad y destacarse por ser silencioso, por su reducido tamaño y su mínimo consumo, resulta idóneo para la aplicación en la que se necesita una alta velocidad de giro, como en este caso. Adicionalmente, se utilizaron resistencias de un 1k ohm para tener éxito en el uso de las bombas de agua. Las bombas a utilizar pueden ser de dos tipos: "volumétricas" y "turbo-bombas". Todas constan de un orificio de entrada (de aspiración) y otro de salida (de impulsión).

En la figura 9 se visualiza la estructura lógica del circuito del Smart Drip System, evidenciando la integración de cada uno de los componentes que conforman el sistema de riego implementado donde se logra ver que cuenta con cuatro sensores de temperatura y humedad DHT11, un NodeMcu, un módulo SD, dos motores y cuatro resistencias. Así mismo, una vez teniendo toda la implementación en maqueta se procede a la programación del Arduino unificando variables e implementando los componentes necesarios para su funcionamiento. A continuación, se presentan las líneas de código las cuales le dan las funcionalidades adecuadas para un buen diseño y ejecución del mismo presentadas en la plataforma de desarrollo para Arduino, e integrarlas con las plaquetas del NodeMcu.

En la primera etapa del código se definen la SSDI del servidor wifi del ModuleMcu, la contraseña del servidor y otras variables para el desarrollo del mismo, la segunda etapa del código, se parametrizan las variables previamente creadas.

En la figura 11, la tercera etapa del código de Arduino presenta las posibles variables y se establece que la red sea visible. Por último, se programa cómo se debe presentar todos los posibles valores que toman las variables obteniendo estos datos de los sensores de temperatura y humedad, estos siendo capturados para mostrar de manera más amigable en el portal web.

3.5.Diseño de la plataforma web

Ya teniendo el desarrollo para la tarjeta Arduino se pensó un diseño limpio para la plataforma a la cual los usuarios tendrán el acceso a la información capturada por los sensores de temperatura y humedad que trasmitían los datos al NodeMcu con este se realizó la conexión a la dirección ip, la cual mostró datos más que un digito mostrándose como una información plana con la que no se podía tener un fácil entendimiento por parte de los usuarios.

Se presenta una interfaz con un diseño muy simple y transparente donde se presentan diagramas de agujas las cuales tienen movimiento una vez tenga la información de las variables requeridas que corresponde a la Ip del Arduino el cual permite conectarse para conocer el estado de las variables.

4.Pruebas y resultados

En lo que respecta a la experimentación del prototipo se requirió emplear un cultivo de mora con el fin de poder realizar pruebas pertinentes para buen funcionamiento del sistema de riego y funcionamiento de las bombas de agua. Inicialmente se realizaron pruebas con solo una bomba de agua, donde se ajustaron las variables debido a que el sistema de riego Smart Drip System toma como variables principales la humedad del ambiente y la temperatura del mismo, una vez realizado los ajustes necesarios se implementó un segunda bomba para tener un cubrimiento total del cultivo ajustando las variables por medio de la información que emiten los sensores las bombas de agua se activan para realizar el riego en este caso en específico al ser un cultivo de mora se utilizó un riego de aspersión para tener un cubrimiento del 100% del cultivo.

5.Conclusiones

Con este prototipo se presenta una idea innovadora, debido a que se evidenció que muchos sistemas de riego no presentaban una plataforma web donde se refleje la humedad y la temperatura ambiente y partiendo de esa información realice el riego o no. Por otra parte, el desarrollo de este sistema de riego automatizado representa una gran ventaja para los usuarios que por razones diversas no cuentan con los recursos necesarios para un óptimo riego en sus cultivos.

En virtud de lo anterior, el proyecto que se realizó ha contribuido de manera muy importante para identificar y resaltar los puntos que hay que cubrir y considerar para llevar a cabo un sistema automático de riego. Dentro de los puntos que se puede considerar importantes se destacan el planteamiento del problema identificado, así como las necesidades de las personas que se benefician con este proyecto. No obstante, durante el desarrollo del proyecto se evidencia que se pudo cumplir mayoritariamente con los objetivos propuestos, ya que se ha diseñado un prototipo capaz de simplificar el trabajo a los agricultores mediante un sistema de riego "automatizado", el cual puede suministrar el agua a las plantas de manera uniforme. De esta manera, la implementación del sistema de riego trae consigo beneficios como la reducción de costos al ser una herramienta económica que trabaja con Arduino, una reducción de costos al no realizar sesiones de riego excesivo y al evitar una pérdida del cultivo por exceso de agua o falta de la misma.

References

Referencias

Barrientos, E., Bautista, D., Coronel L., & Cuesta, F. (2019). Granja Inteligente: Definicion de infraestructuras basadas en internet de las cosas, IpV6 redes definidas por software. Revista iberoamericana de Sistemas e Tecnologia de la Información, 183-196.

Berrientos, E., A., Rico D., Coronel, L., & Cuesta, F. (2019). Jardín botático: Prototipo de software para la gestion y divulgación de plantas nativas basado en codigo QR y realidad aumentada . Revista Iberoamericana de Sistemas e Tegnologia de Informacion , 267-282.

Guerrero, J., Estrada, F., Medina, M. Riveras, M., Alcaraz, J., Maldonado, C, Toledo, D, & López, V. (2017). SGreenH- IoT: Plataforma IoT para agricultura de precisión. Sistemas, Cibernetica e Informatica, 14(2), 53-58.

Lamz, A., & Gonzáles, M. (2013). La salinidad como problema en la agricultura: la mejora vegetal una solución inmediata. Cultivos Tropicales, 34 (4).

Llamas, L. (2019). Ingeniería, informática y diseño [Internet]. Recuperado de: https://www.luisllamas.es/Arduino-dht11-dht22/

López, G., García, F., & Bedoya, J. (2013). Modelo a escala de un sistema de riego automatizado alimentado con energía solar fotovoltaica. Tecnura, 17, 33-47.

Martínez, F. (2016). Automatización y telecontrol. Gnadia: Universidad Politécnica de Valencia.

Quiroga, E., Jaramillo, S., Campo, W., & Chanchí, G. (2017). Propuesta de una arquitectura para agricultura de precisión soportada en Iot. Revista Iberoamericana de Sistemas e Tegnologia de Informacion (24), 39-56.

Tejada, M., Rinaudo, L., Pilla, G., & Palazzo, D. (2013). JArduino, Sistema de riego manejado por arduinio [Internet]. Recuperado de: http://www.interorganic.com. ar/josx/Jarduino.pdf