Tecnologías de Información y Comunicaciones para …...Nuevas Tecnologías para Monitoreo del Agro...

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Tecnologías de Información y Comunicaciones para Agricultura Foro Iberoeka 2016 RiegoNETs APROPIACIÓN Y USO DE TIC EN EL SECTOR AGRÍCOLA

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Tecnologías de Información y Comunicaciones para Agricultura

Foro Iberoeka 2016

RiegoNETsAPROPIACIÓN Y USO DE TIC EN EL SECTOR AGRÍCOLA

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Riegonets

● Es una red de cooperación entre Universidades y empresas de 6 países de Iberoamérica.

● Objetivo:

Facilitar la interacción, cooperación y trasferencia de conocimientos entre

grupos de investigación, empresas y usuarios sobre las TICs aplicadas al

sector agropecuario en Latinoamérica, y proponer mejoras en productos,

procesos, y servicios mediante la ejecución de proyectos de I+D

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Quienes Integran Riegonets

1.Grupos: 8 , Países: 6

Chile (CG)

Epssilon Networks

Venezuela

Univ. Simón Bolívar

Colombia

Univ. Santo Tomás

Univ. Autónoma

de Bucarama

ngaUniv,

Pontifica Bolivarian

a

Uruguay

Univ. República Uruguay

España

Universitat Politecnica

de Valencia

México

CINVESTAV

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Nuevas Tecnologías para Monitoreo del Agro

• Redes de Sensores inalámbricos (WSNs, Zigbee)• Redes de datos industriales aplicadas al Agro• Naves no tripuladas (UAV, Drones)• Sistema de Posicionamiento Global (GPS)• Sistemas de Información Geográfica (GIS)• Procesamiento de Imágenes Satelitales• Cloud Computing• Big Data• Portales Web• Aplicaciones Móviles• Robótica (Máquinas robóticas)

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Nuestra aproximación

• Uso de redes de sensores inalámbricos• Uso de Big Data• Uso de Internet y redes de computadores

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Nuestra aproximación

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Un campo totalmente automatizado

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Cómo hacerlo?

2 Enfoques:

1. Uso de herramientas HW y SW abierto2. Uso de Tecnología propietaria

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1. Uso de HW y SW abierto: Hazlo Tú mismo

● Arduino● Raspberry pi● Etc.● Desventajas:

– Uno mismo debe construirlo

– No tiene la misma robustez de un equipo propietario

– No tiene la misma precisión de un equipo propietario

– No hay mantenimiento del proveedor

● Ventajas:– Flexible

– Económico

– Se tiene código abierto

– Mucha información y librerías en la Web para construirlo

– No se requiere ser programador experto

– Prototipado rápido (docencia e investigación)

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Ejemplos de uso de arduino

● Arduino con sensor de Humedad

● Sensor de luminosidad

● Medicion Temperatura

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2. Uso de Tecnologías Propietarias

Originalmente pensado para control industrial

Tradicionalmente para soluciones cableadas

Versátil: Múltiples opciones E/S (c/ GPRS)

Fácil configuración e integración de sensores

¿Cómo integrarlo a la agricultura?

¿Sistemas Distribuidos?

Controladores

¿¿¿GPRS por cada nodo????

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Controladores

¿Problemas de Comunicación?

Wireless BridgeIEEE 802.15.4

Local + GPRS Local

2. Uso de Tecnologías Propietarias

Comunicación Inalámbrica 2,4 GHzWireless BridgeDistancias Reales 200-350 mt

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2. Uso de Tecnologías Propietarias

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Aplicaciones PracticasI. Monitorización en Campos de Arroz

AGUATemp de agua

Temp Superficie

Temp Canopia

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II. Invernaderos

Aplicaciones Practicas

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II. Invernaderos

+

Aplicaciones Practicas

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Desarrollos Regionales

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Proyecto en desarrollo en UPB (Colombia)

● Nodo de bajo costo para agricultores de bajos recursos:

● Maestro (conexión a celular, Plan prepago)

● Esclavo (conexión zigbee)● Se pueden poner tantos

esclavos como se quieran de manera gradual

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Proyecto USTA (Colombia)

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Proyecto USTA (Colombia)

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Proyecto USTA (Colombia)

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Proyecto USTA (Colombia)

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Universidad Simón Bolívar

SISTEMA DE MONITOREO PARA EL CULTIVO DE ROSAS

SISTEMA DE MONITOREO PARA EL CULTIVO DE ROSAS

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SITUACIÓN ACTUAL

Tercer lugar de países exportadores de flores.

Primer lugar a exportación de rosas.

La floricultura en el Ecuador es uno de los

sectores económicos importantes del país, el

más importante para la región Sierra y el

primero a productos no tradicionales.

Venta de flores ecuatorianas generó $ 670

millones, en un volumen de 108.000 toneladas

métricas.

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Ninguna Plantación Florícola dispone

de un sistema eficiente de monitoreo

Toma inmediata de acciones

predictivas y correctivas

Deterioro del cultivo

La falta de un monitoreo oportuno de las variables climáticas

Temperatura Iluminación,

Nivel de CO2 Humedad de suelo

PROBLEMAPROBLEMA

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Calefacción y ventilación Riego Foliar (Antihelada)

Desde el punto de vista agrícola, se considera a la helada un evento meteorológico en el que la temperatura ambiente desciende a niveles mínimos, capaces de provocar daño severos en cultivos.

Este fenómeno considerado unos de los más peligrosos para el desarrollo de las rosas, ya que puede provocar la destrucción de sus hojas y pétalos.

SISTEMA DE ANTIHELADA

SISTEMAS DE MONITOREO DEL INVERNADERO

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ANÁLISIS DE LAS VARIABLES FÍSICAS

SISTEMA VARIABLE A MONITOREAR

Riego por goteo Riego por aspersión

Humedad del sueloTemperatura

Ventilación TemperaturaHumedad relativaNiveles de CO2

Antihelada Temperatura

Temperatura

Humedad del suelo

Humedad relativa

Nivel CO2

Luminosidad

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RANGOS DE OPERACIÓN DE TEMPERATURA

Variable Evento de alarma Rango Acción correctiva

Temperatura Temperatura alta T > 25ºC Abrir ventanas laterales / Encienda ventilador

Temperatura Temperatura baja 4ºC < T < 17ºC Cerrar las ventanas laterales

Temperatura Temperatura baja - baja

(Helada)

T < 4ºC Active los nebulizadores / encienda el calefactor

Estrés térmico

El botón de la rosa no desarrolla

Quemado de los pétalos / muerte del tejido vegetal

Estrés térmico

El botón de la rosa no desarrolla

Quemado de los pétalos

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RANGOS DE OPERACIÓN DE HUMEDAD DEL SUELO

Marchitamiento de la planta

Destrucción de pelos radiculares

Destrucción de los pelos radiculares Rosas Marchitas

Variable Evento de alarma Rango Acción correctiva

Humedad del suelo

Humedad alta HS < 10cB Desactivar el sistema de riego por goteo

Humedad del suelo

Humedad baja HS > 20cB Activar el sistema de riego por goteo

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RANGOS DE OPERACIÓN DE HUMEDAD RELATIVA

Proliferación de plagas

Podredumbre

Podredumbre Proliferación de plagas

Variable Evento de alarma Rango Acción correctiva

Humedad relativa Humedad alta HR > 75 % Abra ventanas / active ventiladores

Humedad relativa Humedad baja HR < 60% Cierre ventanas / desactive ventiladores

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RANGOS DE OPERACIÓN DE NIVELES DE CO2

Contaminación de la planta

Aumento de plagas

Proliferación de plagas

Variable Evento de alarma Rango Acción correctiva

Nivel de CO2 Nivel CO2 alto CO2 > 800ppm Abra ventanas laterales /

encienda el calefactor

Nivel CO2 Nivel CO2 bajo CO2 < 400ppm Cierre ventanas laterales /

encienda el calefactor

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RANGOS DE OPERACIÓN DE ILUMINACIÓN

Decoloración de la base del botón

Sobre pigmentación de los pétalos

Sobre pigmentación

Variable Evento de alarma Rango Acción correctiva

Nivel de iluminación

Nivel alto ILUM > 98% Desplegar cobertores

Nivel de iluminación

Nivel bajo ILUM < 35% Encender las luminarias

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Automatización de un cultivo de Rosas (Ecuador)Instalación del riego por goteo Instalación del riego por goteo

Siembra de rosas Siembra de rosas

Ubicación de los sensores Ubicación de los sensores Ubicación del sensor de Humedad del suelo Ubicación del sensor de Humedad del suelo

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Ubicación del nodo sensor CoordinadorUbicación del nodo sensor Coordinador

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Estado actual del cultivoEstado actual del cultivo

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Conteo de Palmas (UPB Colombia)

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Modelos de UAVs

Parrot - AR.Drone Parrot - AR.Drone 2.0

DJI - Phantom+GoPro DJI - Phantom 2 Vision+

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Phantom 2 Vision+

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Plan de Vuelo

• Las imágenes deben ser tomadas siguiendo un patrón de cuadrícula regular.

• La cámara debe mantenerse a una altura lo mas constante posible.

• El “overlap” recomendado para la mayoría de los casos es de al menos un 75% de overlap frontal y un 60 % de overlap lateral.

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Ortomosaico

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Sistema detector de objetos

Extracción de características

Generación de candidatos

Clasificación de candidatos

Refinación de la decisión

Evaluación del sistema

Técnicas de Aprendizaje Automático

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Big Data y Agricultura

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Big Data

• Big Data es una tecnología informática• Desarrollada para analizar y extraer

información de grandes cantidades de datos.

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BIG DATA

• El concepto de Big Data comprende las 3 V´s:

• Volúmenes: Grandes volúmenes de datos

• Velocidad: Procesamiento de alta velocidad

• Variedad: Gran variedad de datos que son difíciles de recopilar, almacenar y procesar usando tecnologías disponibles.

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Herramientas para Big Data

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HDFS: Gestion de Lectura/Escritura Archivos

Lectura: Escritura:

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Montaje Típico de dos niveles para clusters Hadoop

• Típicamente hay 30 a 40 servidores por rack, con un switch de 1 Gbps

• Un enlace hacia un Switch de núcleo o router con velocidades de 1Gbps o superior.

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Procesos del Servicio Big Data

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Presentación de la información (Dashboards)

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Decisiones importantes en agricultura

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Algunas fuentes y usos de Big Data en Agricultura

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Beneficios de Big Data

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Líderes de la industria Agrícola en Big Data

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Big Data visto como negocio

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Big Data para Agricultura Cooperativa

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Cómo cambia el Big Data el mercado?• Productores Agrícolas:

• Pros:• Decisiones más informadas buscando prácticas de producción de

cultivos• Mayores rendimientos• Menores costos

• Contras:• Los sistemas de análisis de datos propietarios podrían limitar el acceso a

alternativas

• Supervisores de cultivos y proveedores de servicio:• Pros:

• Nuevas oportunidades de negocio asociadas con los servicios de datos

• Contras:• Riesgo de que pequeños negocios de consultoría sean sacados del

negocio presionados por el mercado

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Aspectos de Big Data como negocio• Propiedad Intelectual

• Tiene el propietario del terreno derechos de propiedad sobre los datos de los datos de agricultura?

• Si se contrata un tercero para muestreo de suelos y fertilización, tendrá derechos de propiedad?

• Quién tiene acceso a los datos del propietario del terreno? Puede él entregar sus datos a terceras partes de su elección?

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Situación actual del Big Data en Agricultura• Implantación prácticamente nula en

Latinoamérica• Ausencia de estandarización de la industria

permite que haya un mercado libre para servicios de datos

• Los ganadores en el mercado serán aquellos que obtengan resultados que aumentan los beneficios y que mantengan la integridad de los datos en granjas.

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Dificultades para implantar Big Data en Agricultura