Diseño e implementación de un sistema de internet de las cosas para supervisar cultivos de maíz en Huancavelica, en el 2022

Descripción del Articulo

Diseña e implementa un Sistema de Internet de las Cosas para supervisar variables climáticas y edáficas de cultivos de maíz amiláceo en el Anexo de Rundo, provincia de Tayacaja, Departamento de Huancavelica. El sistema fue diseñado en tres etapas importantes. En la primera etapa se implementaron dos...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Montañez Huamán, Geraldín
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/19738
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/19738
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cultivos - Ecología - Software
Cultivos hortícolas
Cambios climáticos
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
Descripción
Sumario:Diseña e implementa un Sistema de Internet de las Cosas para supervisar variables climáticas y edáficas de cultivos de maíz amiláceo en el Anexo de Rundo, provincia de Tayacaja, Departamento de Huancavelica. El sistema fue diseñado en tres etapas importantes. En la primera etapa se implementaron dos dispositivos electrónicos (nodos finales) para recolectar información de las variables climáticas (humedad relativa, temperatura relativa) y edáficas (humedad de suelo, temperatura de suelo, conductividad eléctrica de suelo, PH de suelo) de los cultivos de maíz en condiciones de invernadero y posteriormente transmitirlas a una puerta de enlace a través de las redes LoRa. En la segunda etapa, se implementó una puerta de enlace para que pueda enrutar la información trasmitida por los dispositivos electrónicos hacia Internet a través de las redes móviles. En la tercera etapa se implementó una interfaz de usuario web utilizando tecnologías open source y privada para visualizar a través de widgets y gráficas la información de las variables climáticas y edáficas. La información fue visualizada a través de la herramienta de programación visual Node-Red. La recolección de las variables climáticas y edáficas permitió conocer el valor de estas variables y definir acciones cruciales durante el desarrollo vegetativo y reproductivo de los cultivos.
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