Mejora del sistema productivo del cacao basado en el diseño e implementación de una estación climática automática y vehículo aéreo no tripulado

Descripción del Articulo

En esta tesis se aborda los desafíos enfrentados por el cultivo del cacao en el contexto del cambio climático y la prevalencia de la moniliasis, una enfermedad que puede ocasionar pérdidas significativas. En respuesta a estos problemas, se propone una solución integral y económica. En primer lugar,...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Rios Villacís, Angel Alfredo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio:UNI-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/27833
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cacao
Producción
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description En esta tesis se aborda los desafíos enfrentados por el cultivo del cacao en el contexto del cambio climático y la prevalencia de la moniliasis, una enfermedad que puede ocasionar pérdidas significativas. En respuesta a estos problemas, se propone una solución integral y económica. En primer lugar, se diseñó y desarrolló una Estación Climática Automática utilizando un ESP8266 y un Arduino Nano, que recopila datos de 10 sensores. Estos datos son transmitidos a una plataforma IoT creada desde cero en Django, permitiendo a agricultores y especialistas acceder a información en tiempo real para tomar decisiones informadas sobre la adaptabilidad climática del cultivo. La propuesta presenta una alternativa más asequible en comparación con opciones comerciales disponibles. Adicionalmente, se aborda la amenaza de la moniliasis mediante la construcción de un Vehículo Aéreo No Tripulado basado en una Raspberry Pi. Este dron integra un algoritmo de inteligencia artificial entrenado para reconocer la moniliasis en los frutos de cacao, siendo capaz de funcionar en diversas variedades de plantaciones. El control del dron se realiza a través de una aplicación Android programada en Java, que también presenta el análisis del reconocimiento de la infección. Esta solución brinda a los agricultores la capacidad de analizar la moniliasis sin necesidad de desplazarse por toda la plantación ni depender de equipos especializados, ya que todo está integrado en un dispositivo accesible desde cualquier dispositivo Android. La propuesta no solo es más económica, sino que también ofrece la funcionalidad adicional de reconocimiento, mejorando la eficiencia y la toma de decisiones en la gestión del cultivo de cacao.
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Adicionalmente, se aborda la amenaza de la moniliasis mediante la construcción de un Vehículo Aéreo No Tripulado basado en una Raspberry Pi. Este dron integra un algoritmo de inteligencia artificial entrenado para reconocer la moniliasis en los frutos de cacao, siendo capaz de funcionar en diversas variedades de plantaciones. El control del dron se realiza a través de una aplicación Android programada en Java, que también presenta el análisis del reconocimiento de la infección. Esta solución brinda a los agricultores la capacidad de analizar la moniliasis sin necesidad de desplazarse por toda la plantación ni depender de equipos especializados, ya que todo está integrado en un dispositivo accesible desde cualquier dispositivo Android. La propuesta no solo es más económica, sino que también ofrece la funcionalidad adicional de reconocimiento, mejorando la eficiencia y la toma de decisiones en la gestión del cultivo de cacao.This thesis addresses the challenges faced by cocoa cultivation in the context of climate change and the prevalence of moniliasis, a disease that can cause significant losses. In response to these issues, a comprehensive and cost-effective solution is proposed. Firstly, an Automatic Weather Station was designed and developed using an ESP8266 and an Arduino Nano, collecting data from 10 sensors. These data are transmitted to an IoT platform built from scratch in Django, enabling farmers and specialists to access real-time information for informed decision-making regarding the crop's climate adaptability. The proposal presents a more affordable alternative compared to available commercial options. Additionally, the threat of moniliasis is addressed through the construction of an Unmanned Aerial Vehicle based on a Raspberry Pi. This drone integrates an artificial intelligence algorithm trained to recognize moniliasis in cocoa fruits, capable of functioning in various plantation varieties. Drone control is done through an Android application programmed in Java, which also provides analysis of infection recognition. This solution gives farmers the ability to analyze moniliasis without the need to traverse the entire plantation or rely on specialized equipment, as everything is integrated into a device accessible from any Android device. The proposal is not only more cost-effective but also offers the additional functionality of recognition, improving efficiency and decision-making in cocoa crop management.Submitted by Quispe Rabanal Flavio (flaviofime@hotmail.com) on 2025-03-07T20:10:32Z No. of bitstreams: 4 rios_va.pdf: 8668125 bytes, checksum: bba9668ef7caf3dbf190a8dafd8c32e1 (MD5) rios_va(acta).pdf: 747870 bytes, checksum: 93fb24d7a2216544a2d4002d2c2524bb (MD5) carta_de_autorización.pdf: 1441676 bytes, checksum: a055a8d93ac08fe24f5dc2ac6d5969b7 (MD5) informe_de_similitud.pdf: 1233293 bytes, checksum: 9c1ed09a75ab6fea5f48c39d7b54f42b (MD5)Made available in DSpace on 2025-03-07T20:10:32Z (GMT). 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