Determinación de la eficiencia del algoritmo de Kalman para el pronóstico y corrección del nivel de PH en nutrientes de cultivos hidropónicos

• Autores: Quispe Molina, Dennis Pedro, Pineda Llanos, Kevin
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
• Repositorio: UNSAAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/10469
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12918/10469
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Eficiencia; Hidrogenación; Algoritmo de Kalman; Hidroponía; Automatización agrícola; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03

La presente investigación determinó la eficiencia del algoritmo de Kalman para el pronóstico y corrección del nivel de PH en nutrientes de cultivos hidropónicos. Se analizó la viabilidad del proyecto mediante un estudio del estado del arte seguido del diseño e implementación de una arquitectura IoT que permitió la lectura del PH a través de un dispositivo embebido. Estas lecturas fueron centralizadas y procesadas en la nube de AWS (Amazon Web Services) utilizando el algoritmo de Kalman y los resultados retornaron al dispositivo IoT, alertando a los agricultores para corregir el PH, equilibrando así la solución nutritiva. Además, se adaptó el algoritmo de Kalman para la predicción y corrección del PH en soluciones nutritivas y se desarrollaron aplicaciones web para el monitoreo y ajuste del PH en campo. Finalmente, se evaluó y validó la eficiencia del algoritmo de Kalman comparando los reportes obtenidos del sistema automatizado con datos de cultivos tradicionales. Esta investigación permitió automatizar una tarea repetitiva y ardua, optimizando el tiempo del agricultor y proporcionando información accesible y precisa.