![](data:image/png;base64,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)
dedica a la investigaci
´
on y el desarrollo de la actividad de
la ingenier
´
ıa agr
´
ıcola. Para poder desarrollar investigaciones
sobre la agricultura de precisi
´
on, dicho instituto necesitaba
un sistema de monitoreo clim
´
atico. Debido a esto se adquiri
´
o
la estaci
´
on meteorol
´
ogica WS501-UMB de la empresa Lufft,
sin embargo, como ya hemos planteado que suele suceder,
esta
´
ultima s
´
olo permite el censado de los datos, o sea, no
cuenta con la posibilidad de darles persistencia ni de proce-
sarlos. Se precisaba entonces de un sistema que permitiese:
adquirir lo datos desde la estaci
´
on, almacenarlos en alg
´
un
tipo de soporte y ponerlos a disposici
´
on de los investigadores
para su posterior procesamiento.
El objetivo de este trabajo es exponer el sistema dise
˜
nado
y desarrollado para darle soluci
´
on a esta situaci
´
on problema.
Las siguientes secciones del trabajo son: II. REVISI
´
ON
BIBLIOGR
´
AFICA, donde comentamos algunos trabajos de
los
´
ultimos 5 a
˜
nos relacionados con el monitoreo ambiental;
III. MATERIALES Y M
´
ETODOS, en el cual se presentan
algunas de las caracter
´
ısticas de la estaci
´
on meteorol
´
ogica
y se describen de forma gen
´
erica las tareas realizadas por
el data logger desarrollado; IV. HARDWARE, recoge las
caracter
´
ısticas fundamentales de los dispositivos utilizados,
con la funci
´
on que los mismos realizan dentro de nuestra
soluci
´
on; V. SOFTWARE, donde se exponen las tareas
(desde el punto de vista funcional) realizadas por el Data
Logger y se presenta la aplicaci
´
on que sirve como interfaz
entre las personas y el sistema de monitoreo; por
´
ultimo, se
encuentran las VI. CONCLUSIONES y las REFERENCIAS
BIBLIOGR
´
AFICAS de nuestra investigaci
´
on.
II. REVISI
´
ON BIBLIOGR
´
AFICA
No han sido pocos los estudios dedicados al monitoreo
ambiental, lo que resulta l
´
ogico a partir la ya mencionada
importancia que se deriva de esto. En [7] se enfocan en
el dise
˜
no e implementaci
´
on de un data logger para la
recopilaci
´
on y el an
´
alisis de datos ambientales en un edificio
inteligente. Seg
´
un lo expuesto en su trabajo, datos del
clima van a ser continuamente censados, almacenados y
procesados. Esto permitir
´
a que el sistema sea capaz no solo
de llevar un registro de las condiciones ambientales, sino
tambi
´
en de controlar el ambiente de trabajo en la instalaci
´
on.
Lo anterior al dejar abierta la posibilidad de que los usuarios
puedan modificar algunos par
´
ametros ambientales, a fin de
asegurar su confort.
El sistema se bas
´
o en un microcontrolador PIC18F45K22
y cuenta con un servidor web al que se suben los datos
para facilitar el acceso a los mismo. Otros sistemas de
monitoreo de clima se han basado en Raspberry Pi, como
es el caso de [8]. En este trabajo el acceso a los datos se
realiza desde una intranet, pero permiten que, en caso de que
estos se deseen hacer p
´
ublicos, puedan subirse a una nube
o alg
´
un otro lugar que se desee en Internet. La interface
web fue dise
˜
nada usando HTML, CSS y JavaScript para
la generaci
´
on de los reportes de los sensores en archivos
JSON y CSV. El m
´
ovil principal de esta investigaci
´
on fue
el an
´
alisis de las condiciones medioambientales en pa
´
ıses
como Tailandia, donde la calidad de vida de las personas
producto a estas condiciones se ve severamente afectada. Por
otro lado, [1] aplica el monitoreo ambiental en la agricultura.
El objetivo en ese caso fue construir un dispositivo que
pudiera monitorear la condici
´
on del clima en tiempo real.
Un servidor web en Internet se dispuso para su acceso desde
una aplicaci
´
on Android para llevar a cabo esta tarea.
El sistema propuesto aumentar
´
a la productividad de los
agricultores, asegurando que puedan realizar las tareas
agr
´
ıcolas de forma eficiente en el per
´
ıodo
´
optimo para sus
cultivos. En [9] tambi
´
en se aplica el monitoreo ambiental
a la industria agraria. Su principal objetivo fue dise
˜
nar e
implementar un sistema de monitoreo eficiente a trav
´
es del
cual los par
´
ametros requeridos se controlen de forma remota
a trav
´
es de Internet y los datos recopilados de los sensores se
almacenen en la nube, para proyectar la tendencia estimada
en el navegador web. De esta forma se puede saber en qu
´
e
zonas resulta m
´
as adecuada la siembra de los cultivos con los
que cuentan los agricultores, mejorando as
´
ı la planificaci
´
on
de su producci
´
on. El sistema se bas
´
o en el microcontrolador
NodeMCU y el an
´
alisis de los datos se llev
´
o a cabo mediante
Matlab de MathWorks gracias al soporte que brinda Thing
Speak.
Otro art
´
ıculo en este sector es [10], en el cual presentan
lo que denominan “Smart agro farm”. El mismo consiste
en un sistema de monitoreo de clima y suelo, alimentado
por energ
´
ıa solar y de bajo costo, que analiza las diferentes
propiedades del suelo y las condiciones clim
´
aticas. Por lo
tanto, desarrollan una granja inteligente de alta tecnolog
´
ıa
configurada para agricultores. Este sistema consta de tres
m
´
odulos principales denominados: m
´
odulo Internet de las
Cosas (IoT) que se compone de interconexiones de circuitos
y varios sensores para realizar las mediciones; m
´
odulo de
miner
´
ıa de datos que se ocupa de extraer la informaci
´
on
de todos los valores de datos anteriores; y m
´
odulo de la
aplicaci
´
on m
´
ovil para Android que asiste a los agricultores
en la toma de decisiones respecto a sus cultivos.
III. MATERIALES Y M
´
ETODOS
Para realizar las mediciones de las variables meteo-
rol
´
ogicas se emplea la estaci
´
on meteorol
´
ogica WS501-UMB
(ver Figura 1).
Fig. 1. Estaci
´
on Meteorol
´
ogica WS501-UMB.
Este equipo proviene de la familia de productos WS de
transductores de medici
´
on inteligentes profesionales, con
interfaz digital para aplicaciones ambientales. El mismo
cuenta con un dise
˜
no integrado con protecci
´
on radiol
´
ogica
ventilada. En la Tabla I aparecen las variables registradas
por el dispositivo.
Revista elektron, Vol. 7, No. 1, pp. 1-6 (2023)
http://elektron.fi.uba.ar