Sistema de riego automatizado para solanum lycopersicum con IoT y modelos predictivos para el ahorro de agua en entornos urbanos

• Autores: Anci Yep, Jesus Alejandro, Hermosa Caceres, Sebastian Santiago
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad de Lima
• Repositorio: ULIMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/23158
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12724/23158
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Pendiente; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación desarrolla un sistema automatizado para la irrigación inteligente de cultivos de tomate (Solanum lycopersicum var. cerasiforme) basado en el Internet de las Cosas (IoT) y algoritmos de predicción, con el fin de optimizar el uso de agua en la agricultura urbana de Lima Metropolitana. El sistema utiliza sensores inalámbricos para medir la humedad del suelo y la temperatura del ambiente, datos que son almacenados en la nube mediante Firestore. Con esta información, se realizan simulaciones y cálculos de riego, además de aplicar modelos predictivos como ARIMA y Random Forest para predecir la temperatura y humedad, respectivamente. Posteriormente, el sistema activa una bomba que riega el cultivo de acuerdo con los resultados obtenidos. La implementación del sistema logró una mejora del 20% en verano y 25% en invierno en la eficiencia del uso del agua, reduciendo el desperdicio asociado a las técnicas tradicionales de riego. Los resultados demuestran que la integración de IoT y algoritmos de predicción ofrece una solución viable para la agricultura sostenible en entornos urbanos.