Monitoreo de variables agroambientales en un cultivo de café aplicando tecnología IoT y técnicas de análisis descriptivas y diagnosticas para optimizar el proceso de toma de decisiones

Autores/as

  • William Ruiz Martínez Corporación Universitaria Iberoamericana, Armenia, Colombia https://orcid.org/0009-0006-2923-5606
  • Cesar Alejandro Osimani Universidad Blas Pascal, Córdoba, Argentina
  • Jaime Andrés Arévalo Corporación Universitaria Iberoamericana, Bogotá D.C., Colombia.

DOI:

https://doi.org/10.61799/2216-0388.1626

Palabras clave:

Redes de sensores inalámbricos, análisis descriptivo, análisis diagnóstico, Internet de las cosas, agricultura de precisión, cultivos de café

Resumen

Este estudio implementa tecnologías 4.0, específicamente el Internet de las Cosas (IoT), junto con técnicas de análisis descriptivo y diagnóstico para monitorear variables agroambientales que inciden en el cultivo de café en la finca Las Acacias, Salento, Quindío.El objetivo fue optimizar la gestión de los procesos productivos del grano mediante un sistema inteligente de recolección y análisis de datos. Se diseñó una red de sensores con topología en estrella, compuesta por dos nodos ubicados a una distancia máxima de 120 metros del Gateway. Los sensores seleccionados—DHT22 (temperatura y humedad), FC-28 (humedad del suelo) y EC-5 (conductividad eléctrica)—fueron evaluados bajo criterios de precisión, confiabilidad, facilidad de configuración y costo. Los datos
fueron transmitidos mediante el protocolo LoRaWAN y gestionados a través de las plataformas IoT The Things Network (TTN) y TAGOIO, con intervalos de medición cada 10 minutos. Los resultados indicaron que temperaturas máximas elevadas (38,1 °C en septiembre) y una humedad relativa mínima (21,7 % en agosto) provocaron condiciones de estrés térmico e hídrico en el cafeto, afectando procesos fisiológicos claves. La disminución en el contenido de agua del suelo y la conductividad eléctrica evidenció déficit hídrico y posible lixiviación de nutrientes, información relevante para ajustar prácticas de aplicación de fertilizantes mediante sistemas de riego y manejo agronómico. Finalmente este trabajo evidencia que la integración de sensores IoT con técnicas de análisis de datos permite una toma de decisiones oportuna y fundamentada, favoreciendo la adopción de la agricultura de precisión, la sostenibilidad del cultivo y el incremento en la productividad del café.

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Referencias

[1]A. L. Zambrano, «Agricultura digital en el cultivo de Pitahaya,» Latin-American Journal of Computing, vol. 7, nº

2, pp. 22-33, 2020. DOI: https://doi.org/10.1055/a-1278-1122

[2] «Agricultura 4.0 en Colombia: oportunidades y desafíos», Impacto TIC. Accedido: 17 de junio de 2025. [En

línea]. Disponible en: https://impactotic.co/tecnologia/agricultura-4-0-en-colombia-oportunidades-y-desafios/

[3] J. P. Rodríguez, A. I. Montoya-Munoz, C. Rodriguez-Pabon, J. Hoyos, y J. C. Corrales, «IoT-Agro: A smart

farming system to Colombian coffee farms», Computers and Electronics in Agriculture, vol. 190, p. 106442, nov.

2021, doi: 10.1016/j.compag.2021.106442. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106442

[4] A. Sharma, D. Srivastava, R. Krishnamoorthy, S. Kumar Sinha, P. Jhansirani, y A. barve, «IoT-based optical

sensor network for precision agriculture», Sustainable Computing: Informatics and Systems, vol. 46, p. 101112,

jun. 2025, doi: 10.1016/j.suscom.2025.101112. DOI: https://doi.org/10.1016/j.suscom.2025.101112

[5] T. Adamo, D. Caivano, L. Colizzi, G. Dimauro, y E. Guerriero, «Optimization of irrigation and fertigation in

smart agriculture: An IoT-based micro-services framework», Smart Agricultural Technology, vol. 11, p. 100885,

ago. 2025, doi: 10.1016/j.atech.2025.100885. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100885

[6] A. K. Saini, A. K. Yadav, y Dhiraj, «A Comprehensive review on technological breakthroughs in precision

agriculture: IoT and emerging data analytics», European Journal of Agronomy, vol. 163, p. 127440, feb. 2025, DOI: https://doi.org/10.1016/j.eja.2024.127440

doi: 10.1016/j.eja.2024.127440. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eja.2024.127440

[7] B. Jamshidi et al., «Internet of things-based smart system for apple orchards monitoring and management», Smart

Agricultural Technology, vol. 10, p. 100715, mar. 2025, doi: 10.1016/j.atech.2024.100715. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100715

[8] H. Shahab, M. Naeem, M. Iqbal, M. Aqeel, y S. S. Ullah, «IoT-driven smart agricultural technology for real-time

soil and crop optimization», Smart Agricultural Technology, vol. 10, p. 100847, mar. 2025, doi: DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100847

10.1016/j.atech.2025.100847. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100847

[9] A. Morchid et al., «IoT-enabled smart agriculture for improving water management: A smart irrigation control

using embedded systems and Server-Sent Events», Scientific African, vol. 27, p. e02527, mar. 2025, doi: DOI: https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2024.e02527

10.1016/j.sciaf.2024.e02527. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2024.e02527

[10] P. Sankarasubramanian, «Enhancing precision in agriculture: A smart predictive model for optimal sensor

selection through IoT integration», Smart Agricultural Technology, vol. 10, p. 100749, mar. 2025, doi: DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100749

10.1016/j.atech.2024.100749 DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100749

[11] J. E. H. Rubio y V. J. O. E, «Implementación de un sistema de monitoreo y control con tecnología IoT para

determinar el comportamiento de las variables ambientales en la avicultura», Investigación e Innovación en

Ingenierías, vol. 10, n.º 1, Art. n.º 1, feb. 2022, doi: 10.17081/invinno.10.1.5016. DOI: https://doi.org/10.17081/invinno.10.1.5016

[12] H. Araque Salazar y H. Duque, «Variables agronómicas determinantes de la productividad del cultivo de café en

fincas del departamento de Caldas», Rev. Cenicafé, vol. 70, n.º 1, pp. 81-92, 2019, doi: 10.38141/10778/70106 DOI: https://doi.org/10.38141/10778/70106

[13] W. A. Cardona et al., «Diversification, age, and organic amendments affect microbial and enzymatic activities in

soils of Arabica coffee plantations in the tropical lowlands of Colombia», Geoderma Regional, vol. 41, p. e00966,

jun. 2025, doi: 10.1016/j.geodrs.2025.e00966 DOI: https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2025.e00966

[14] CENICAFE, «Manejo del cultivo de café en condiciones de cambio climático,» REVISTA CENICAFE , 2020.

[15] F. Islam, I. Ahmed, y L. Mihet-Popa, «Development and testing of an IoT platform with smart algorithms for

building energy management systems», Energy and Buildings, vol. 344, p. 115970, oct. 2025, doi: DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2025.115970

10.1016/j.enbuild.2025.115970. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2025.115970

[16] A. Liopa-Tsakalidi, V. Thomopoulos, P. Barouchas, A. D. Boursianis, y S. K. Goudos, «A LoRaWAN-based IoT

platform for smart irrigation in olive groves», Smart Agricultural Technology, vol. 9, p. 100673, dic. 2024, doi: DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100673

10.1016/j.atech.2024.100673. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100673

[17] L. D. Valderrama Hurtado, «Red inalámbrica de sensores para monitoreo de cultivo de café», dic. 2022,

Accedido: 18 de junio de 2025. [En línea]. Disponible en: https://hdl.handle.net/1992/64067

[18] J. A. G. L. F. &. R. M. Giraldo, «Efecto de las temperaturas extremas en la floración del café,» Revista

Colombiana de Ciencias Agrícolas, vol. 2, nº 10, pp. 134-143, 2018.

[19] C. H. de Freitas, R. D. Coelho, J. de Oliveira Costa, y P. C. Sentelhas, «A bitter cup of coffee? Assessing the

impact of climate change on Arabica coffee production in Brazil», Science of The Total Environment, vol. 957, p.

177546, dic. 2024, doi: 10.1016/j.scitotenv.2024.177546. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.177546

[20] JH. &. P. J. Ramírez, «Impacto de la temperatura en el desarrollo del cafeto,» Impacto de la temperatura en el

desarrollo del cafeto, vol. 3, nº 15, pp. 44-52, 2019 DOI: https://doi.org/10.5377/pdac.v15i0.8116

[21] P. R.-V. J. &. N.-R. C. Laderach, «Adaptation strategies to climate change for coffee production in Colombia,»

Climatic Change, vol. 3, nº 109, pp. 641-662, 2011.

[22] Centro Nacional de Investigaciones de Café, Ed., Aplicación de ciencia tecnología e innovación en el cultivo del

café ajustado a las condiciones particulares del Huila. Cenicafé, 2019. doi: 10.38141/cenbook-0005. DOI: https://doi.org/10.38141/cenbook-0005

Publicado

2024-09-01

Número

Sección

Articulos

Cómo citar

Ruiz Martínez, W., Osimani, C. A. ., & Arévalo, J. A. . (2024). Monitoreo de variables agroambientales en un cultivo de café aplicando tecnología IoT y técnicas de análisis descriptivas y diagnosticas para optimizar el proceso de toma de decisiones. Mundo FESC, 14(30). https://doi.org/10.61799/2216-0388.1626

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