Diseño de un sistema de monitoreo empleando LoRaWAN con fog computing y energía fotovoltaica aplicado a la agricultura intensiva

• Autores: Flores Arnao, Jhon Edisson, Calsin Flores, Raul Alejandro
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/23909
• Enlace del recurso: https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/23909
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Agricultura intensiva; Energía fotovoltaica; Fog computing; LoRaWAN; Sistema de monitoreo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03

En el contexto de la agricultura intensiva, es fundamental contar con sistemas de monitoreo eficientes que optimicen el uso de recursos y mejoren la productividad, enfrentando desafíos como la conectividad en entornos rurales y el suministro energético sostenible. El objetivo principal de esta tesis fue diseñar un sistema de monitoreo empleando LoRaWAN con fog computing y energía fotovoltaica. Metodológicamente, se desarrolló un estudio de tipo no experimental, cuantitativo y aplicativo. Los resultados demostraron que el sistema pudo transmitir datos eficazmente hasta una distancia de 5 km, con una degradación gradual de la intensidad de la señal desde -73.04 dBm a 0.5 km hasta -108.26 dBm a 5 km; aunque la señal se debilitó considerablemente más allá de los 3 km (por debajo de -100 dBm), se mantuvo la comunicación dentro del rango operativo previsto. La implementación del sistema de alimentación energética utilizando energías renovables fue exitosa, superando las expectativas de consumo: el módulo de transmisión generó un promedio diario de 31.36 W frente a un consumo de 11.98 W, y el módulo de recepción generó 219.5 W frente a un consumo de 102.6 W, proporcionando un excedente de energía de más del 160% y 114%, respectivamente. Las pruebas estadísticas comparativas arrojaron valores p de 1.0 para temperatura y humedad, superando el nivel de significancia de 0.05, lo que confirma la confiabilidad del sistema. En conclusión, el diseño e implementación del sistema de monitoreo utilizando fog computing y energías renovables resultó efectivo y preciso para su aplicación en la agricultura intensiva.