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 - Ruiz Martínez, William; Osimani, Cesar Alejandro; Arévalo, Jaime Andrés (Mundo FESC, 2024)
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.