Solución IoT para análisis inteligente en la producción de uva

Abstract

La productividad en los cultivos agrícolas es cada vez más importante dado que los suelos son menos fértiles y las necesidades de alimentos mayores. La tecnología es clave para ayudar a solventar la falta de alimentos, ya que permite optimizar los recursos y predecir la producción, mejorando así la planificación en la distribución y comercialización, evitando incluso situaciones de riesgo ante la escasez en la producción. El presente trabajo se focaliza en el cultivo de la uva, con necesidades peculiares de cara a la producción, dentro de lo que se conoce como Agricultura de Precisión, donde la automatización es clave. Se plantea una solución conceptual inteligente dentro del paradigma en Internet de las Cosas, IoT (Internet of Things). El planteamiento sobre el desarrollo conceptual en IoT se basa en la captura de datos mediante dispositivos interconectados, para monitorización y análisis de datos. El presente proyecto, como indica su título, se enfoca en estos dos aspectos y especialmente en el análisis inteligente de los datos. Un dato clave del procesamiento inteligente lo constituye el análisis de imágenes digitales. Sobre dichas imágenes, se realiza a nivel local un procesamiento inteligente, basado en la aplicación de técnicas exclusivas de Redes Neuronales Convolucionales (CNN, Convolutional Neural Networks). Mediante la clasificación de las imágenes se obtiene la ratio de uvas-hojas. Este dato, junto con el resto datos que simulan la captura sensorial, obtenidos de fuentes especializadas, se envían a la nube para su almacenamiento, procesamiento y publicación. El procesamiento inteligente en la nube consiste en definir el correspondiente modelo de regresión lineal múltiple, estimando los parámetros que definen dicho modelo, para poder realizar predicciones con datos actuales. La predicción, además de poder determinar la evolución del cultivo, permite actuar de forma controlada en su caso, tratando de mejorar las condiciones ambientales de cara a variar los parámetros necesarios para mejorar la producción.

Productivity in agricultural crops is becoming increasingly important since soils are less fertile with more needs for foods. The technology is key to solve the lack of food, because it allows to optimize resources and to predict the production, improving thus the planning in the distribution and commercialization, avoiding even situations of risk to the shortage in the production. This work is focused on grape cultivation, with peculiar needs towards production, within what is known as precision agriculture, where automation is key. An intelligent conceptual solution is proposed within the Internet of things, IoT paradigm. The approach on the conceptual development in IoT is based on the capture of data by means of interconnected devices, for monitoring and data analysis. This project, as its title indicates is focused on these two aspects and especially on the intelligent analysis of data. A key fact for intelligent processing is digital image analysis. On these images, an intelligent processing is carried out at the local level, based on the application of Convolutional Neural Networks (CNN). By classifying the images, the ratio of grapesleaves is obtained. This data, along with the other data that simulate sensory capture, obtained from specialized sources, are sent to the cloud for storage, processing, and publishing. Intelligent processing in the cloud consists of defining the corresponding multiple linear regression model, estimating the parameters that define the model, to make predictions with current data. The prediction, in addition to being able to determine the evolution of the crop, allows to act in a controlled way when required, trying to improve the environmental conditions in order to control relevant parameters to improve the production.