XVII Congreso Internacional de Tecnolog?a, Conocimiento y Sociedad

Resumen

Se plantea la recolección y almacenamiento de datos sobre variables medioambientales en un cultivo de café, mediante el uso de redes inalámbricas de sensores, permitiendo transformar dichos datos en una plataforma de Machine Learning y posteriormente aplicar un modelo de aprendizaje supervisado basados en analisis de clasificación con árboles de decision, con el fin de predecir el comportamiento futuro de dichas variables y determinar su incidencia o impacto en la calidad final del grano. Para la recolección de datos se implementó una arquitectura de 3 nodos de sensores inalámbricos. Cada nodo consta de una tarjeta programable Lucy3, a la cual se conectaron sensores de temperatura, humedad ambiental y humedad del suelo. El terreno de medición se encuentra ubicado en la finca de café “ El cortijo”. Las mediciones se realizaron durante un período de dos semanas, tres horas al día, enviando la información de los nodos descritos anteriormente a un gateway que luego transmitió la información a una estación base. Finalmente, los datos se cargaron en una plataforma en línea para transformación y análisis predictivo a través de un modelo de aprendizaje supervisado.