Revista Killkana Sociales Vol. 7, No. 3, septiembre-diciembre, 2023
Tecnologías emergentes en la agricultu-
ra: Aplicación informática para el cultivo
bajo cubierta
Emerging technologies in agriculture: Computer
application for indoor cultivation
Resumen
Los avances de la tecnología informática actual permiten desarrollar aplicaciones mixtas
combinadas entre software y dispositivos de hardware, por ejemplo, sensores, equipos
electrónicos, entre otros. Por lo tanto, contando con esta oferta informática de última
generación, en esta investigación proponemos implementar un prototipo con aplicación
mixta para gestionar los procesos del cultivo bajo cubierta. Esta es una técnica agrícola muy
utilizada actualmente para cultivar verduras o semilleros de ciclo corto y maneja estructuras
cerradas como invernaderos para proteger las plantas. Esta metodología ofrece numerosos
benecios, incluyendo una mayor eciencia en el uso de recursos como el agua y la luz.
Además, mejoras en la calidad y cantidad de los cultivos para atenuar la falta de alimentos
frescos en el sector urbano. Sin embargo, a pesar de estas ventajas, la adopción de cultivos
bajo cubierta sigue siendo limitada. Para desarrollar esta aplicación mixta, procedimos a
recopilar información a la ciudadanía y agricultores para analizar la viabilidad de cultivar bajo
cubierta con la asistencia de una aplicación informática que ayude a controlar las actividades
principales de los agricultores. Luego de levantar la información primaria desarrollamos una
aplicación que se acople a los procesos agrícolas e interactúe por medio de sensores para el
control de riego, control de fertilizantes, pesticidas y alertas de tareas adicionales.
Palabras claves: Tecnologías emergentes, invernaderos, aplicaciones mixtas, La Troncal-
Ecuador.
Luzuriaga - Sánchez, Jordy Gilmar¹,²*; Rodríguez - López, Manuel Guillermo¹,³
1 Universidad Católica de Cuenca, Extensión La Troncal
2 https://orcid.org/0009-0004-6623-9919
3 https://orcid.org/0000-0002-0376-9902
* jordy.luzuriaga.60@est.ucacue.edu.ec
DOI: https://doi.org/10.26871/killkanasocial.v7i3.1410
Artículo original. Revista Killkana Sociales.Vol. 7, No. 3, pp. 141 - 156 , septiembre-diciembre, 2023.
p-ISSN 2528-8008 / e-ISSN 2588-087X. Universidad Católica de Cuenca
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142 Luzuriaga - Sánchez, Jordy Gilmar y col.
Abstract
Current computer technology advances enable the development of mixed applications that
combine software and hardware devices, such as sensors and electronic equipment. Therefore,
leveraging this state-of-the-art computer technology, this research proposes implementing
a prototype with a mixed application to manage protected cultivation processes. This
agricultural technique is widely used today for growing vegetables or short-cycle seedlings
and involves enclosed structures like greenhouses to protect plants. This methodology offers
numerous benets, including increased eciency in resource usage, such as water and
light. Furthermore, it improves crop quality and quantity, helping to address the scarcity of
fresh produce in urban areas. However, despite these advantages, the adoption of protected
cultivation practices remains limited. In order to develop this mixed application, information
was collected from the public and farmers to analyze the feasibility of protected cultivation
with a computer application that aids in monitoring key agricultural activities. After gathering
primary information, we developed an application that integrates with agricultural processes
and interacts through sensors for irrigation control, fertilizer management, pesticide control,
and alerts for additional tasks.
Keyword: Emerging technologies, greenhouses, mixed applications, La Troncal-Ecuador.
1. Introducción
La tecnología emergente juega un papel crucial en el cultivo bajo cubierto, tales como,
la inteligencia articial, inteligencia de negocios, analítica de datos, internet de las cosas IoT,
sensores, sistemas de riego automatizado y sistemas de control climático. Esta tecnología,
ayudará a los agricultores en la gestión de sus cultivos a monitorear y controlar los niveles de
luz, humedad, temperatura, nutrición en tiempo real. Esto les permite ajustar las condiciones
para optimizar el crecimiento de las plantas y maximizar la producción. El presente estudio
desarrollamos en el cantón La Troncal ubicado en la región costa de la Provincia del Cañar. Los
datos requeridos se obtuvieron de una encuesta tipo escala de Likert y validada por expertos
complementada con una prueba de abilidad utilizando el modelo Alfa de Cronbach donde dio
un 0.8 de conabilidad. Para el análisis de datos utilizamos la herramienta informática SPSS
y complementados con una revisión de trabajos previos elaboramos el prototipo en Bizagi
Modeler para construir la aplicación informática. Esta aplicación contiene módulos de gestión
transaccionales y lecturas de sensores de riego para control de la humedad de las plantas.
Esta aplicación está en etapa pruebas donde se evalúan el rendimiento de los cultivos bajo
cubierta. Esto con el n incrementar la producción durante el año corrido. La tecnología
de la información es esencial en este proceso, ya que permite monitorear y controlar las
condiciones para optimizar el crecimiento de las plantas y la eciencia de los recursos que
ahorre al agricultor.
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Tecnologías emergentes en la agricultura:
Aplicación informática para el cultivo bajo cubierta
2. Trabajos relacionados
En el ámbito agrícola, se implementa tecnología avanzada conocida como Agricultura
4.0, la cual tiene como objetivo reducir el consumo excesivo de agua y aumentar la producción
en espacios limitados. Para lograr esto, se utilizan diversos sistemas IoT, que consisten en
una red diseñada especícamente para monitorear y controlar las condiciones de los cultivos
en invernaderos.
Un ejemplo de esta tecnología es el uso de una placa Dev-Kit-C ESP32 y sensores como
el DHT22, HW-080 y HC-SR04. Estos sensores se encargan de recopilar información crucial,
como la temperatura ambiental, la humedad del aire, la humedad del suelo y el nivel de líquido,
mediante nodos distribuidos en la infraestructura del invernadero. El funcionamiento del IoT
se basa en una red inalámbrica que transmite la información recopilada desde los sensores
hacia un nodo central, que puede ser un servidor o una computadora. Esta información se
registra en una base de datos, la cual puede ser acezada y administrada a través de una
aplicación móvil.
Este mecanismo permite el seguimiento en tiempo real de las condiciones del cultivo,
así como el control manual de los actuadores, que son dispositivos encargados de realizar
acciones especícas en respuesta a las condiciones detectadas. De esta manera, se logra
una gestión más eciente y precisa de los recursos agrícolas, optimizando la producción y
reduciendo el impacto ambiental (Vergara Villegas, 2022).
El estudio realizado por Deepika et al. (2020) introduce un sistema de red de sensores
inalámbricos (WSN) basado en IoT, que tiene como objetivo principal mejorar la eciencia
y la productividad en la agricultura inteligente. En este sistema, se implementan sensores
distribuidos en todo el campo para monitorear variables agrícolas clave, tales como la
temperatura, la humedad del suelo y los niveles de nutrientes. Los datos recolectados por
estos sensores son transmitidos a una unidad central de procesamiento mediante tecnologías
inalámbricas como Zigbee y Wi-Fi. En dicha unidad, los datos son analizados y se generan
informes valiosos que son proporcionados a los agricultores ( Deepika et al., 2020).
Los resultados obtenidos en el estudio demuestran que este sistema de red de
sensores inalámbricos basado en IoT tiene un impacto signicativo en la toma de decisiones
agrícolas, al permitir una gestión más ágil y precisa de los recursos. Además, se ha observado
una reducción en el consumo de agua y fertilizantes debido a una aplicación más precisa y
eciente. En general, este enfoque basado en WSN e IoT mejora la agricultura y la hace más
sostenible al proporcionar monitoreo en tiempo real, optimización de recursos y una toma de
decisiones informada en el ámbito de la agricultura inteligente.
En el caso de los invernaderos avanzados, se utiliza la tecnología IoT para crear
un entorno optimizado que contribuye a mejorar la producción agrícola. Estos entornos
controlados abordan desafíos relacionados con el clima y las plagas, y brindan a los agricultores
información en tiempo real para aumentar la eciencia en sus operaciones. Al aprovechar
los datos analizados, los agricultores que utilizan estos sistemas pueden optimizar aspectos
clave como la fumigación, el riego, la iluminación, la temperatura y la humedad, maximizando
así los rendimientos de los cultivos (Meola, 2020). Al desarrollar internamente, es crucial tener
en cuenta diversas tecnologías que desempeñarán un papel fundamental en el proceso. A
continuación, se presentan algunas de estas tecnologías clave a considerar:
Sensores: se utilizan para medir diversos parámetros ambientales, como la humedad,
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la temperatura, la luz y los niveles de CO2. Estos datos se utilizan para controlar el clima y
el medio ambiente dentro de invernaderos y estufas. Sistemas de Riego Automático: Estos
sistemas controlan automáticamente el riego de sus plantas, asegurando que sus plantas
reciban siempre la cantidad adecuada de agua.
Sistemas HVAC: estos sistemas utilizan datos recopilados de sensores para controlar
la temperatura, la humedad y la iluminación en invernaderos y cocinas. LED: estas luces se
utilizan para proporcionar luz articial adicional a las plantas. Una mayor eciencia y una
vida útil más larga que la iluminación tradicional reducen el consumo de energía y los costos
operativos. Inteligencia articial y aprendizaje automático: permite el análisis de grandes
cantidades de datos recopilados por sensores, lo que permite a los agricultores tomar
decisiones informadas sobre cómo administrar sus cultivos.
Sistema de automatización: controla las funciones básicas del invernadero o estufa.
Sistemas de Control de Plagas: Detección y control temprano y efectivo de plagas y
enfermedades de los cultivos. Sistemas de control de crecimiento: los agricultores pueden
controlar el tamaño, la forma y la tasa de crecimiento de las plantas ajustando factores como
la luz, el agua y los nutrientes. Las redes de sensores inalámbricos terrestres (TWSN) y las
redes de sensores inalámbricos subterráneos (UWSN) son ampliamente utilizadas. (TWSN), los
nodos colocados en el suelo contienen sensores que recopilan datos sobre el medio ambiente.
Una segunda variación de las redes de sensores es la red subterránea (UWSN), donde los nodos
de sensores se ubican bajo tierra. En este entorno, las frecuencias bajas penetran fácilmente
en el suelo, pero las frecuencias altas se atenúan mucho. Por lo tanto, la red necesita más
nodos para cubrir un área grande debido al radio de comunicación limitado. Una gran cantidad
de literatura de investigación analiza el uso de WSN en diversas aplicaciones agrícolas de
interior y exterior, como la gestión del riego, la evaluación de la calidad del agua y el monitoreo
ambiental (Rabiya Abbasi, 2022).
TWSN y UWSN son sistemas ampliamente utilizados en la industria agrícola. TWSN,
que consta de nodos terrestres, se encarga de recopilar información sobre el entorno,
mientras que UWSN utiliza nodos enterrados en el suelo. Es importante tener en cuenta que
la atenuación de las frecuencias es mayor en tierra, lo que implica la necesidad de contar con
más nodos para cubrir un área más grande.
Diversos estudios se han centrado en el uso de WSN en diferentes aplicaciones
agrícolas, como la gestión del riego, la evaluación de la calidad del agua y el control ambiental.
Estos estudios han puesto énfasis en el desarrollo de arquitecturas sencillas que sean
económicas, energéticamente ecientes y escalables. A pesar de los avances logrados,
todavía existen factores relacionados con las WSN que requieren mayor atención. Entre ellos
se encuentran el mantenimiento mínimo, la creación de una arquitectura robusta y tolerante
a fallos, así como la interoperabilidad entre los diferentes sistemas y dispositivos utilizados
en la agricultura.
Es fundamental abordar estos desafíos para garantizar un funcionamiento óptimo de
las WSN en el entorno agrícola y aprovechar todo su potencial en términos de monitoreo y
control eciente de los recursos agrícolas. (Vergara Villegas, 2022). La tecnología IoT y DC
proporciona más datos. Esta gran cantidad de información se denomina big data e incluye
información como texto, imágenes y videos. El análisis de estos datos para encontrar patrones
y tendencias se conoce como análisis de big data. La agricultura inteligente es una nueva
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Tecnologías emergentes en la agricultura:
Aplicación informática para el cultivo bajo cubierta
forma de utilizar big data para mejorar la forma en que se producen los alimentos. Los datos
agrícolas provienen de sensores de campo, cámaras y encuestas de agricultores y pueden
usarse para estudiar el clima, el suelo y las preferencias de los compradores. Estos datos
se registran en una base de datos y se analizan utilizando herramientas como el aprendizaje
automático. Aún queda mucho por descubrir en esta área y la mayoría de los sistemas aún
están en fase beta. ( Kong et al., 2019)
El aprendizaje automático se divide en tres categorías principales: aprendizaje
supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. Estas técnicas son
ampliamente utilizadas en el ámbito agrícola para diversas aplicaciones, como la predicción
del rendimiento de los cultivos, la detección de enfermedades, el pronóstico del tiempo, entre
otras. La predicción del rendimiento de los cultivos es un área de investigación ampliamente
explorada en la agricultura, donde se aplican algoritmos como la regresión lineal, las redes
neuronales, los bosques aleatorios y las máquinas de vectores de soporte para lograr mejores
resultados. Aunque existen pocos ejemplos del uso de inteligencia articial (IA) y aprendizaje
automático (ML) en invernaderos de interior y sistemas de cultivo vertical, se están
desarrollando nuevos enfoques para abordar los desafíos relacionados con la privacidad y la
seguridad de los datos. Un ejemplo de esto es el aprendizaje federado, que permite entrenar
modelos de forma distribuida y colaborativa sin la necesidad de compartir datos sensibles
entre diferentes partes.
Estos avances en IA y ML están revolucionando la agricultura al proporcionar
herramientas y técnicas avanzadas que permiten tomar decisiones informadas y mejorar
la eciencia en la producción agrícola (Rabiya Abbasi, 2022). La agricultura inteligente de
precisión va en aumento y podría ser solo el comienzo de una mayor adopción de tecnología
en la agricultura. La tecnología Blockchain está ganando terreno en el IoT y puede desempeñar
un papel clave en el suministro de datos críticos de cultivos a las empresas. Se estima que
para 2023 habrá aproximadamente 12 millones de sensores agrícolas en todo el mundo,
con una granja promedio generando 500000 puntos de datos por día. Debido a los posibles
descubrimientos, los agricultores recurren cada vez más a los drones y satélites agrícolas
para el futuro de la agricultura. Los drones rastrean el progreso de los cultivos y ayudan a
esparcir el fertilizante mucho más rápido de lo que puede hacerlo manualmente. (Meola, 2020)
Además, la aplicación de la tecnología de aprendizaje automático en sistemas agrícolas
verticales como invernaderos, hidroponía, acuaponia y aeroponía aún no se ha estudiado y
tiene un gran potencial para mejorar la producción de alimentos en un futuro próximo. En
resumen, el aprendizaje automático es una herramienta clave para la transformación digital
en la agricultura y desempeña un papel clave en la construcción de un futuro más eciente y
sostenible para la industria de producción de alimentos.
Un estudio de Kong et al. (2019) se enfoca en desarrollar sistemas inteligentes de
monitoreo agrícola basados en redes de sensores inalámbricos (WSN) e Internet de las cosas
(IoT).
En estos trabajos, el objetivo principal es mejorar la eciencia y la productividad
agrícola a través de la recopilación de datos en tiempo real y el análisis inteligente. Para lograr
esto, se instaló una red de sensores inalámbricos para recopilar información sobre variables
agrícolas importantes como la temperatura, la humedad del suelo y la calidad del aire. ( Kong et
al., 2019). Los datos se envían a través de la tecnología IoT a una plataforma centralizada donde
se procesan y analizan. Los resultados obtenidos demuestran que este sistema de monitoreo
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inteligente puede brindar información valiosa para la toma de decisiones agrícolas como la
optimización del riego y el control de plagas. Además, se observaron mejoras signicativas en
la eciencia de la supervisión y costos laborales reducidos. En general, este enfoque basado
en WSN e IoT promete mejorar la agricultura al proporcionar datos precisos en tiempo real
para una toma de decisiones y una gestión más informadas, y para gestionar los recursos
agrícolas de manera más eciente.
En el estudio describen que este método reconoce el área dañada y segmenta
los contornos de las picaduras de insectos depredadores. En este estudio alcanzaron una
precisión superior al 90% para arándanos, maíz, patatas y soja, y una recuperación superior
al 86 % para uvas y fresas. Concluimos que este estudio abre nuevas posibilidades para el
análisis de hojas, reduce el esfuerzo humano para visualizar la aparición de plagas y facilita
la taxonomía de insectos basada en patrones de daños por alimentación. El trabajo futuro
incluirá la evaluación de conjuntos de datos adicionales y la expansión del estudio para aplicar
diferentes especies de insectos a las lesiones de las hojas. También puede probar diferentes
conguraciones de optimización y otros patrones de deformación de hojas. Además, el método
propuesto se puede utilizar como un primer paso para clasicar los insectos en función de
sus características de picadura. (Gabrielda Silva Vieira, 2022)
Se utilizan diferentes sensores en el sistema SSGCM para medir diferentes aspectos
del medio ambiente. Los sensores de humedad detectan la humedad del suelo mediante un
sensor capacitivo. El sensor de temperatura y humedad mide la temperatura y la humedad en
dos lugares. Los sensores LDR miden la intensidad de la luz. Finalmente, un sensor de nivel de
agua mide el nivel del agua en el tanque de riego. Todos estos sensores ayudan a monitorear
el ambiente para mantener un entorno óptimo para las plantas. (Salem Al-Naemi, 2023)
El control de los niveles de humedad del suelo es fundamental para optimizar el uso
del agua por parte de las plantas. Para hacer esto, la humedad del suelo debe estar por encima
del punto de marchitez permanente, el punto en el que las raíces de las plantas ya no pueden
absorber el agua que queda en el suelo. Cuando la humedad del suelo alcanza este punto, la
planta muere. El contenido de humedad, por otro lado, debe estar por debajo del punto de
potencial de campo, que es la cantidad de agua que puede retenerse en el suelo después de
que el exceso de agua se ltra por gravedad. El suelo utilizado en este estudio fue franco con
punto de marchitez y capacidad de campo de 10% y 28%, respectivamente. Por lo tanto, los
parámetros de control de la humedad del suelo se establecieron en el punto de marchitez (10
%) más un factor de seguridad adicional del 2%.
Si la humedad del suelo es inferior al 12%, comience a regar hasta que llegue al 12%.
Se presenta un sistema de agricultura de precisión basado en IoT para el monitoreo
en tiempo real y la toma de decisiones en la agricultura. Los datos importantes sobre variables
agrícolas como la temperatura, la humedad, la calidad del suelo y los niveles de nutrientes se
recopilan mediante sensores IoT. Estos datos se procesan en una plataforma en tiempo real
para generar informes y recomendaciones para los agricultores. La implementación exitosa
de este sistema ha permitido un monitoreo continuo y detallado de las condiciones agrícolas,
lo que permite tomar decisiones más informadas y una gestión más eciente de los recursos
agrícolas. Los resultados obtenidos demuestran los importantes benecios de la tecnología
IoT en la agricultura de precisión y sientan una base sólida para mejorar la productividad y la
sostenibilidad de la industria agrícola. ( Gao et al., 2019)
El sistema de agricultura de precisión basado en IoT presentado por Gao y otros
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Tecnologías emergentes en la agricultura:
Aplicación informática para el cultivo bajo cubierta
(2019) brinda muchos benecios y se considera una innovación con visión de futuro en la
agricultura. Primero, el monitoreo en tiempo real proporcionado por los sensores IoT permite
a los agricultores recibir información precisa sobre las condiciones de cultivo al instante,
ayudándolos a tomar decisiones informadas y oportunas. Esta capacidad de respuesta facilita
la detección temprana de problemas como plagas y enfermedades y la acción correctiva
proactiva. Además, el sistema brinda a los agricultores la oportunidad de optimizar el uso de
recursos como el riego y los fertilizantes al tomar decisiones en tiempo real basadas en datos
objetivos.
Los sistemas de agricultura de precisión basados en IoT brindan a los agricultores
las herramientas y el conocimiento para optimizar sus operaciones, mejorar la calidad de
los cultivos e impulsar una agricultura más eciente y sostenible. Artículo de Zhang et al.
(2020). Aquí se describe el diseño y la implementación de sistemas agrícolas inteligentes
basados en IoT. El objetivo principal de esta investigación es desarrollar un sistema integrado
de tecnología IoT para mejorar la eciencia y productividad agrícola. El sistema propuesto
utiliza varios sensores para monitorear variables agrícolas importantes como la temperatura,
la humedad, la calidad del suelo y los niveles de nutrientes.
La información recopilada se procesa y analiza utilizando algoritmos de análisis
de datos, lo que permite a los agricultores tomar decisiones informadas sobre el riego, la
fertilización y el control de plagas. Los resultados muestran que este sistema agrícola
inteligente basado en IoT puede mejorar la gestión agrícola al proporcionar información en
tiempo real y una visión detallada de las condiciones de cultivo. Además, se observa una
mayor eciencia en la utilización de los recursos, lo que reduce los desechos y promueve
la sostenibilidad agrícola. En resumen, este sistema agrícola inteligente basado en IoT
proporciona una solución completa para optimizar las prácticas agrícolas y mejorar la
producción agrícola. (Zhang et al., 2020)
El sistema utiliza sensores IoT para recopilar datos sobre variables agrícolas como
la temperatura, la humedad y la calidad del suelo. Estos datos se envían a una plataforma de
procesamiento en la nube donde se aplican algoritmos de inteligencia articial para realizar
análisis y hacer recomendaciones a los agricultores. El sistema ayuda a los agricultores a
optimizar el riego, controlar plagas y enfermedades y mejorar la eciencia y los rendimientos
generales. Este artículo se complementa con otras investigaciones relacionadas con el uso
de agricultura inteligente e IoT. Por ejemplo, el artículo de A. Oke et al. Agricultura inteligente
basada en IoT: Investigación, desafíos y oportunidades proporciona una descripción general
y los desafíos de la agricultura inteligente basada en IoT. Centrarse en sistemas especícos
de toma de decisiones basados en IoT. Ambos estudios contribuyen a la comprensión y el
desarrollo de soluciones tecnológicas para la agricultura inteligente y destacan la importancia
de la recopilación y el análisis de datos agrícolas en tiempo real para una toma de decisiones
ecaz. (Zhou et al., 2020)
En el siguiente estudio proponen un marco basado en IoT para la agricultura
inteligente utilizando técnicas de aprendizaje automático. El objetivo principal es mejorar
la eciencia y la productividad agrícola mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje
automático a los datos recopilados por los sensores de IoT. El marco propuesto integra
varios componentes, como sensores para la recopilación de datos, plataformas IoT para la
transmisión y el almacenamiento de datos, y algoritmos de aprendizaje automático para el
análisis y la toma de decisiones ( Khan & Kwak, 2022).
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3. Metodología
El desarrollo de este trabajo esta basado en el uso de las tecnologías informáticas,
desde la revisión de trabajos relacionados hasta el desarrollo del prototipo y la aplicación
informática nal. El proceso metodológico lo describimos en cinco pasos principales.
Figura 1:
Organización metodológica
En primera fase, se llevó a cabo una exhaustiva revisión de las referencias de trabajos
de investigación relacionados con el tema. Estas referencias se descargaron principalmente
en inglés de reconocidas bases de datos cientícas, asegurando así una base sólida de
conocimiento en el área.
En segundo lugar, se procedió a realizar un proceso de recolección de datos utilizando
cuestionarios diseñado según la escale de Likert como herramienta principal. Se realizó una
entrevista a 100 personas del sector agrícola de un total de 850 según (La Dirección Provincial
Agropecuaria del Cañar) (Pérez & Yovera, 2019).
Para validar la ecacia del cuestionario, se llevó a cabo una encuesta piloto inicial con
un grupo de agricultores. Los datos recopilados en esta etapa permitieron realizar ajustes
tanto funcionales como no funcionales en el prototipo del cuestionario, con el objetivo
de mejorar y perfeccionar la propuesta nal. Posteriormente, se desarrolló una segunda
encuesta utilizando un formulario de Google Forms para que llenen el formulario un total de
100 agricultores de los cuales solo lo realizaron 78.
En tercer lugar, se procedió al análisis y la agregación de la información obtenida de
las encuestas. Estos análisis se realizaron de forma estadística, utilizando los métodos de la
herramienta SPSS con el método de alfa de Cronbach para evaluar la abilidad de los datos y
luego procesar y visualizar los resultados (Rodríguez y otros, 2022).
Revisión bibliográca
Validación y análisis Prototipo
Modelado
Levantamiento de datos
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Tecnologías emergentes en la agricultura:
Aplicación informática para el cultivo bajo cubierta
En la cuarta fase, modelamos el prototipo de negocio en las herramientas Bizagi
Modeler organizando sistemáticamente las funciones principales que va a llevar la aplicación
informática propuesta. Adicionalmente, utilizamos la herramienta Fima para simular el uso de
los sensores de humedad.
Finalmente, el quito paso desarrollo del prototipo tomando los requerimientos más
relevantes y primarios de las respuestas de los encuestados, por lo que este prototipo está en
etapa de pruebas y ajustes nales.
4. Resultados
Tanto el modelado de una aplicación informática o software está basado en la lista
de requerimientos que proponen los usuarios nales que van a utilizar esta aplicación. Por lo
tanto, los datos recopilados por medio del cuestionario a los agricultores fueron elementos
valiosos para construir el modelado de la aplicación y el prototipo. Estos datos revelaron la
siguiente información que relacionada a las necesidades de los agricultores en el cultivo
bajo cubierta.
La primera interrogante planteada fue ¿Qué tipo de estructura usa o preere para el
cultivo bajo cubierta? Los resultados se muestran en la Figura 2.
20%
18%
21%9%
11%
21% Tunel
Capilla
Diente de sierra
Holandés
Parral
Desconocen
Figura 2:
Muestra las preferencias en cuanto al tipo de estructura utilizada para cultivos bajo
cubierta.
Según los datos recogidos, los encuestados responden que el 21% preeren
tipo diente de sierra. El 20% tipo túnel, el 18% tipo capilla, 11% parral y 9% holandés. Sin
embargo, hay un 21% que desconocen que tipo usar. Esta información es importante para
medir el grado de conocimiento de los encuestados el tipo de infraestructura que existente
para el cultivo bajo cubierta. Por lo que da indicios a que la aplicación disponga este tipo de
información básica para recomendar a los usuarios.
La siguiente interrogante está enfocada en ¿Qué tipo de cultivo preere sembrar en
el invernadero?
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Figura 3:
Presenta las preferencias en cuanto al tipo de plantación deseado.
El análisis de los datos obtenidos muestra que casi la mitad de la población con
el 43%, tiende a cultivar frutas para el autoconsumo en el hogar. El 22% preere sembrar
plantas ornamentales como ores. El 15% responde que preere sembrar hortalizas, 9%
legumbres y un 11% no se decide que sembrar. Igualmente, estos resultados orientan al tipo
de información que se debe manejar en la aplicación orientada a los principales cultivos que
siembran en la región.
La siguiente interrogante está enfocada en ¿Qué tipo de tecnología desearía
implementar en sus cultivos bajo cubierta?
Figura 4:
Ilustra las preferencias en cuanto a la tecnología aplicada en el cultivo.
Al observar los resultados, puede ver que el deseo de los encuestados por
implementar tecnología para detectar la temperatura y humedad es del 28%. El 29%
preere implementar sensores de seguridad. Esto sugiere que existe un reconocimiento
considerable de la importancia de mantener condiciones óptimas y estables de temperatura
y humedad en entornos de cultivo como los invernaderos y seguros para el monitoreo de sus
cultivos. También, existe un interesante 19% de encuestados que les gustaría implementar
15%
9%
22%
43%
11% Hortalizas
Legumbres
Plantas - ornamentos
Frutales
No sabe
13%
19%
28%
11%
29% Iluminación Articial
Sistema de riego automatizado
Control de temperatura y humedad
Monitores y control ambiental
Sistema de Seguridad
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Tecnologías emergentes en la agricultura:
Aplicación informática para el cultivo bajo cubierta
un sistema de riego automatizado. En un grado bajo de interés están la implementación de
iluminación articial programada y el 11% un sistema para el monitoreo y control ambiental.
La siguiente interrogante está enfocada en averiguar ¿Qué cantidad invertiría
para implementar tecnología informática y dispositivos electrónicos en sus cultivos bajo
cubierta?
5%
31%
43%
21% Entre $100 a $999
Entre $1000 a $ 4999
Entre $5000 a $9999
Más de $10000
Figura 5:
Muestra la cantidad de dinero que los individuos están dispuestos a invertir.
Los datos muestran que el 43% de los encuestados están dispuestos en hacer una
inversión media en un rango de $1000 a $4999, el 21% entre $5000 y $9999 y un 5% de los
encuestados responden que invertirían más de $10000 dólares. En cambio, el 31% responden
que solo invertirían una cantidad baja entre $100 a $999 dólares en tecnología. Estos
datos reejan la disposición de los agricultores por invertir moderadamente en tecnología
informática, digital y electrónica.
La siguiente interrogante fue ¿Qué ventajas le gustaría recibir de una aplicación
informática y de los dispositivos digitales? Los resultados mostramos en la Figura 5.
0% 5% 10% 15% 20% 25% 30%
Mejorar calidad del producto
Localizar enfermedades y plagas
Mejor rendimiento de cultivos
Detectar falta de fertilizantes
Detectar falta de agua
Supervisar áreas fumigadas
Imágenes de alta resolución de
cultivos
27%
19%
17%
12%
11%
10%
4%
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Figura 6:
Muestra Ilustra las preferencias en cuanto al tipo de estructura utilizada para
cultivos bajo cubierta.
Los resultados obtenidos revelan que el 27% de los encuestados preeren mejorar
la calidad de sus productos por medio de la tecnología, un importante 19% preeren localizar
enfermedades y plagas, el 17% quiere mejorar el rendimiento de cultivos. En la parte baja de
las preferencias el 12% preeren que ayude a detectar falta de fertilizantes, el 11% detectar
falta de agua y el 4% tener imágenes de alta resolución de los cultivos.
La siguiente interrogante estaba enfocada en indagar ¿Qué factores considera
prioritarios a la hora de adquirir nueva tecnología inteligente?
32%
14%
11%
25%
18% Estandar de calidad
Precio
Reputación del proveedor
Servicio pos venta
Entrenamiento del personal
Figura 7:
Señala la preferencia en cuanto a la calidad del producto sobre el precio.
Encontró que el 32% de los encuestados prioriza la calidad del producto como
el factor más importante al elegir un producto. El 25% el servicio posventa, el 18%
entrenamiento del personal, 14% priorizan el precio y el 11% reputación del proveedor. Esta
prioridad destaca que los servicios informáticos emergentes deben cumplir estándares de
calidad para ser adquiridos. Estos datos reejan que los agricultores requieren que esta
tecnología sea garantice los benecios que ofrece y que se de mantenimiento y capacitación
al personal durante la producción de la tecnología. Esto, porque tienen experiencias
negativas de otras tecnologías que adquirieron, pero no recibieron la capacitación necesaria
para utilizar correctamente.
La última pregunta está centrada en ¿Qué grado de interés tienen este momento
para adquirir este tipo de tecnología de avanzada para su negocio agrícola? Estos resultados
se aprecian en la Figura 7.
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Tecnologías emergentes en la agricultura:
Aplicación informática para el cultivo bajo cubierta
Figura 8:
Muestra la disposición de las personas para invertir en cultivo bajo cubierto.
Los resultados de esta pregunta indican que el 25% de entrevistados tiene un grado
muy alto y el 22% un grado Alto interés por adquirir o implementar este tipo de tecnología en
sus cultivos sumando un 47% prometedor para un posible mercado de nuevas tecnologías
en el sector agrícola. También hay un 27% que mira con cautela la adquisición de esta
tecnología informática, que más bien les gustaría ver en otros colegas como funciona para
allí animarse a implementar. En cambio, existe un 12% que tiene bajo interés y un 14% que
no demuestra interés todavía por este tipo de tecnología informática mixta.
5. Diseño y simulación de Prototipo
Mirando el gran avance de las tecnologías informáticas, los sensores y el Internet de
las Cosas proponemos desarrollar una nueva tecnología para dar soporte de automatización
a los cultivos bajo cubierta en el cantón La Troncal. Para esto, comenzamos construyendo un
prototipo de una aplicación web con las siguientes tecnologías y métodos para satisfacer los
requerimientos.
• HTML, CSS, JavaScript: para crear la interfaz y las funcionalidades básicas de la
aplicación.
• AJAX: para actualizar la información en tiempo real sin tener que recargar la
página.
• Node.js: para crear un servidor que reciba y procese los datos enviados por los
sensores.
• MQTT: para el protocolo de comunicación entre los sensores y el servidor.
• APIs: para acceder y utilizar los datos recibidos por los sensores.
• Visualización de datos: para presentar los datos de manera gráca, como por
ejemplo usando chart.js o d3.js. Estos componentes se muestran en la Figura 8.
22%
25%
27%
12%
14% Mul alto
Alto
Moderado
Bajo
Ninguno
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154 Luzuriaga - Sánchez, Jordy Gilmar y col.
Figura 9:
Muestra información del manejo de la humedad en el cultivo bajo cubierta.
La presentación del prototipo se realizó utilizando la herramienta Figma. En este
prototipo se muestra información relevante sobre la humedad, temperatura y precipitación.
En un segundo esquema se presentan los diferentes sensores utilizados. Por último, se
incluye una imagen con un gráco que muestra las variaciones de temperatura dentro del
invernadero, destacando las subidas y bajadas.
Finalmente, con la información previa del levantamiento de requerimientos y
necesidades realizada a los encuestados sirvió para crear un esquema con la herramienta
Bizagi Modeler. En esta herramienta, modelamos los requerimientos primarios y de mayor
valor que se va a desarrollar en la nueva aplicación informática. Estas funcionalidades
que presentamos en el prototipo de la aplicación aportarán a satisfacer las principales
actividades que tienen los agricultores para sembrar bajo cubierta y tener alto rendimiento
de su producción agrícola. Las principales funciones son: Generación de un módulo de
gestión de inventario interactivo para actualizar constantemente el movimiento de sus ítems
y mostrar un tablero de control dinámico orientado a tomar decisiones.
El siguiente módulo es de seguridad a través de sensores y cámaras. Esto, por
la alta demanda que existe en los entrevistados para controlar y monitorear las 24 horas
sus cultivos y recursos. Usando los sensores y dispositivos digitales también se generó el
módulo para la detección de plagas, enfermedades y humedad de los cultivos. Para generar
un sistema de recomendación de insecticidas y automatización del riego. Finalmente,
usando los datos generar un módulo de analítica para recomendaciones y sugerencias.
Todos los módulos contaran con un tablero de control orientado a la toma de decisiones
puntuales de los cultivos para mejorar su rendimiento. Ver Figura 9.
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Tecnologías emergentes en la agricultura:
Aplicación informática para el cultivo bajo cubierta
Figura 10:
Modelado del esquema general del prototipo.
6. Discusión y Recomendaciones
Las aplicaciones informáticas para el cultivo bajo techo o en invernaderos
han evolucionado desde simples hileras cubiertas de cultivos de campo abierto hasta
instalaciones de agricultura de ambiente controlado altamente sosticadas que proyectan
la imagen de fábricas de plantas y agricultura urbana.
A pesar de que existen diversas aplicaciones informáticas que pueden ser utilizadas
para el cultivo bajo cubierta o en invernaderos. Aquí nos enfocamos en desarrollar una nueva
aplicación agrícola ajustada a las necesidades del entorno con capacidad de asesoramiento,
monitoreo, retroalimentación y a costos asequibles para el agricultor. Esta aplicación se
enfoca en el control y automatización de variables climáticas como la temperatura, humedad
del suelo y humedad relativa para optimizar el rendimiento de los cultivos bajo cubierta. Otro
modulo a futuro se planea utilizar para el monitoreo y control de sistemas de riego.
Por otro lado, estamos trabajando a futuro en una aplicación mixta incluyendo el uso
de sensores y dispositivos digitales con aplicación de algoritmos de aprendizaje profundo
para entrenar a la red a que reconozca, clasique y segmente los datos recogidos por los
sensores. Para analizar variables de humedad, CO2 y luz, permite un monitoreo constante
de las condiciones ambientales, lo que ayuda a garantizar el crecimiento saludable de las
plantas y mejorar el uso eciente de los recursos.
Las limitaciones encontradas es preparar el algoritmo de aprendizaje profundo
(Deep learning) ideal para entrenarlo con ajustes adecuados para obtener un grado alto
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156 Luzuriaga - Sánchez, Jordy Gilmar y col.
de conanza y pueda detectar, reconocer y clasicar las enfermedades y requerimientos
ideales del ecosistema del cultivo bajo cubierta. Adicionalmente, se requiere conocimientos
de expertos en el área de la agricultura como topatólogos por ejemplo.
7. Referencias bibliográcas
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Recibido:
19 de abril de 2023
Aceptado:
29 de junio de 2023
