Monitoreo para Granja Inteligente: Simulación y Análisis de Uso de Sensores IoT para el Sector Agrícola y Ganadero

Pava Sánchez, Iván Felipe

Monitoreo para Granja Inteligente: Simulación y Análisis de Uso de Sensores IoT para el Sector Agrícola y Ganadero

dc.contributor.advisor	Contreras Ortiz, Martha Susana
dc.contributor.author	Pava Sánchez, Iván Felipe
dc.contributor.corporatename	Universidad Santo Tomás	spa
dc.contributor.cvlac	https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000901571
dc.contributor.googlescholar	https://scholar.google.com/citations?hl=es&user=fxmDbqoAAAAJ
dc.contributor.orcid	https://orcid.org/0000-0002-7715-6420
dc.date.accessioned	2024-01-18T22:13:03Z
dc.date.available	2024-01-18T22:13:03Z
dc.date.issued	2024-01-18
dc.description	En el marco de una simulación realizada en Microsoft Azure IoT, se ha llevado a cabo un análisis exhaustivo del comportamiento de un panel solar, así como de un sensor de agua y un sensor de aire, dentro del contexto de una explotación agrícola moderna. La simulación se enfoca en identificar dispositivos fundamentales para el seguimiento del comportamiento de la granja, con el objetivo de lograr un circuito de monitoreo sostenible que verifique y controle la calidad de aire y el agua para su debido uso en la granja. En este contexto, se busca obtener análisis concluyentes que destaquen la eficiencia mejorada y los beneficios medioambientales derivados de la implementación de estas prácticas. La implementación de tecnologías de Internet de las cosas (IoT) en la agricultura y ganadería es un tema de creciente relevancia, y esta simulación representa un avance significativo hacia la realización de prácticas inteligentes y eficientes. Para lograr una representación precisa de las operaciones, se han empleado dispositivos virtuales para simular el funcionamiento de un panel solar, así como para el monitoreo de la humedad del suelo y la medición de la calidad del aire. La administración de los dispositivos IoT en la plataforma Azure se ha llevado a cabo de manera efectiva, posibilitando la recopilación de datos en tiempo real y su posterior análisis. Además, se ha hecho uso de Power BI para visualizar de manera significativa estos datos, facilitando así la toma de decisiones informadas.	spa
dc.description.abstract	As part of a simulation conducted in Microsoft Azure IoT, a comprehensive analysis of the behavior of a solar panel, as well as a water sensor and an air sensor, has been carried out within the context of a modern farm. The simulation focuses on identifying fundamental devices for monitoring the behavior of the farm, with the objective of achieving a sustainable monitoring circuit that verifies and controls the quality of air and water for its proper use on the farm. In this context, the aim is to obtain conclusive analyses that highlight the improved efficiency and environmental benefits derived from the implementation of these practices. The implementation of Internet of Things (IoT) technologies in agriculture and animal husbandry is a topic of growing relevance, and this simulation represents a significant advance towards the realization of smart and efficient practices. To achieve an accurate representation of operations, virtual devices have been used to simulate the operation of a solar panel, as well as to monitor soil moisture and measure air quality. The management of IoT devices in the Azure platform has been carried out effectively, enabling real-time data collection and subsequent analysis. In addition, use has been made of Power BI to meaningfully visualize this data, thus facilitating informed decision making.	spa
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	Ingeniero Informático	spa
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.citation	Pava Sánchez, I. F. (2024). Monitoreo para Granja Inteligente: Simulación y Análisis de Uso de Sensores IoT para el Sector Agrícola y Ganadero. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.	spa
dc.identifier.instname	instname:Universidad Santo Tomás	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.usta.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11634/53530
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Santo Tomás	spa
dc.publisher.branch	CRAI-USTA Tunja	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería de Sistemas	spa
dc.publisher.program	Ingeniería Informática	spa
dc.relation.references	Alfredo, P.-S. J. (2016). La energía solar, una alternativa para la generación de energía renovable.	spa
dc.relation.references	Azure IoT: Plataforma de Internet de las cosas \| Microsoft Azure. (2023). https://azure.microsoft.com/es-es/solutions/iot	spa
dc.relation.references	Coble, K., Ferrell, S., & Griffin, T. (2018). Big Data in Agriculture: A Challenge for the Future. Applied Economic Perspectives and Policy, 40, 79-96. https://doi.org/10.1093/aepp/ppx056	spa
dc.relation.references	Conejeros, A., Hueichaqueo Pichunman, C., Martinez-Jimenez, B. L., PlaceresRemior, A., Conejeros Molina, A., Hueichaqueo Pichunman, C., Martinez-Jimenez, B. L., & PlaceresRemior, A. (2021). Monitoreo de calidad del agua en sistema de agua potable rural. Ingeniería Electrónica, Automática y Comunicaciones, 42(3), 60-70.	spa
dc.relation.references	Energy5. (2023). La electrificación de la agricultura impulsa la eficiencia en la agricultura. Energy5. https://energy5.com/es/la-electrificacion-de-la-agricultura-impulsa-la-eficiencia-en-la-agricultura	spa
dc.relation.references	Foley, J., Defries, R., Asner, G., Barford, C., Bonan, G., Carpenter, S., Chapin III, F. S., Coe, M., Daily, G., Gibbs, H., Helkowski, J., Holloway, T., Howard, E., Kucharik, C., Monfreda, C., Patz, J., Prentice, I., Ramankutty, N., & Snyder, P. (2005). Global Consequences of Land Use. Science (New York, N.Y.), 309, 570-574. https://doi.org/10.1126/science.1111772	spa
dc.relation.references	Garrido-Cardenas, J. A., Esteban-García, B., Agüera, A., Sánchez-Pérez, J. A., & Manzano-Agugliaro, F. (2020). Wastewater Treatment by Advanced Oxidation Process and Their Worldwide Research Trends. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(1), 170. https://doi.org/10.3390/ijerph17010170	spa
dc.relation.references	Giri, A., Saxena, D., Saini, P., & Rawte, S. (2020). Role of artificial intelligence in advancement of agriculture. International Journal of Chemical Studies, 8, 375-380. https://doi.org/10.22271/chemi.2020.v8.i2f.8796	spa
dc.relation.references	Gubbi, J., Buyya, R., Marusic, S., & Palaniswami, M. (2013). Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Future Generation Computer Systems, 29(7), 1645-1660. https://doi.org/10.1016/j.future.2013.01.010	spa
dc.relation.references	Kussul, N., Lavreniuk, M., Skakun, S., & Shelestov, A. (2017). Deep Learning Classification of Land Cover and Crop Types Using Remote Sensing Data. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 14(5), 778-782. https://doi.org/10.1109/LGRS.2017.2681128	spa
dc.relation.references	Lucín Álvarez, E. J., & Torres Lima, G. A. (2023). Diseño e implementación de una estación de monitorización de parámetros ambientales y calidad de aire aplicados al cultivo de pitahaya utilizando internet de las cosas y hardware de bajo costo [bachelorThesis]. http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/26381	spa
dc.relation.references	Marino, I. (2017, noviembre 20). Generadores de Agua Dulce. Evaporador Sumergido y Tipo Flash. Ingeniero Marino. https://ingenieromarino.com/generadores-de-agua-dulce-tubos-sumergidotipo-flash-y-disposiciones-multietapa/	spa
dc.relation.references	Martin, P. F. G. (2021). Energía solar fotovoltaica para todos. Marcombo.	spa
dc.relation.references	Matson, P. A., Parton, W. J., Power, A. G., & Swift, M. J. (1997). Agricultural Intensification and Ecosystem Properties. Science, 277(5325), 504-509. https://doi.org/10.1126/science.277.5325.504	spa
dc.relation.references	Mitchell, T. (2013). Machine learning (Nachdr.). McGraw-Hill. https://www.cin.ufpe.br/~cavmj/Machine%20-%20Learning%20-%20Tom%20Mitchell.pdf	spa
dc.relation.references	Nicholls, M. A., Clara. (2018). Biodiversity and Pest Management in Agroecosystems (2.a ed.). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781482277937	spa
dc.relation.references	Pérez Clemente, J. E. (2023). Evaluación del sistema de monitoreo inteligente con IoT en granja avícola. http://repositorio.lamolina.edu.pe/handle/20.500.12996/5843	spa
dc.relation.references	Pretty, J. (2007). Agricultural sustainability: Concepts, principles and evidence. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 363(1491), 447-465. https://doi.org/10.1098/rstb.2007.2163	spa
dc.relation.references	Pretty, J., & Bharucha, Z. (2014). Sustainable intensification in agricultural systems. Annals of Botany, 114(8), 1571-1596. https://doi.org/10.1093/aob/mcu205	spa
dc.relation.references	Pretty, J., & Hine, R. (2001). Reducing Food Poverty with Sustainable Agriculture: A Summary of New Evidence. https://www.iatp.org/sites/default/files/Reducing_Food_Poverty_with_Sustainable_Agricul.pdf	spa
dc.relation.references	Quevauvilliers, G. (2017). Microsoft Power BI Cookbook: Creating Business Intelligence Solutions of Analytical Data Models, Reports, and Dashboards. http://projanco.com/Library/Microsoft%20Power%20BI%20Cookbook.pdf	spa
dc.relation.references	Rehman, A. (2015). Smart Agriculture: An Approach towards Better Agriculture Management. https://doi.org/10.4172/978-1-63278-023-2-024	spa
dc.relation.references	Rosado Mérelo, A. O. (2023). Control de humedad utilizando sistemas de apoyo de toma de decisiones en una plantación de cacao en el sector de Pueblo Nuevo Parroquia Febres Cordero. [bachelorThesis, Babahoyo: UTB-FAFI. 2023]. http://dspace.utb.edu.ec/handle/49000/14785	spa
dc.relation.references	Stephens, G. B., Cerda, A. J. J., Guerrero, J. A. L., & Retana, J. C. (2022). Transformación de la agricultura mediante la implementación y uso del Inter- net de las cosas en Costa Rica.	spa
dc.relation.references	Tilman, D., Balzer, C., Hill, J., & Befort, B. L. (2011). Global food demand and the sustainable intensification of agriculture. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(50), 20260-20264. https://doi.org/10.1073/pnas.1116437108	spa
dc.relation.references	Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M.-J. (2017). Big Data in Smart Farming – A review. Agricultural Systems, 153, 69-80. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023	spa
dc.relation.references	Xu, L., He, W., & Li, S. (2014). Internet of Things in Industries: A Survey. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 10, 2233-2243. https://doi.org/10.1109/TII.2014.2300753	spa
dc.relation.references	Sivarajah, U., Kamal, M. M., Irani, Z., & Weerakkody, V. (2017). Critical analysis of Big Data challenges and analytical methods. Journal of Business Research, 70, 263-286. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.001	spa
dc.relation.references	Zhu, M., Wang, J., Yang, X., Zhang, Y., Zhang, L., Ren, H., Wu, B., & Ye, L. (2022). A review of the application of machine learning in water quality evaluation. Eco-Environment & Health, 1(2), 107-116. https://doi.org/10.1016/j.eehl.2022.06.001	spa
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