Sistema de riego automatizado de una huerta con loT.

Abstract

El cambio climático y el crecimiento de la población mundial han incrementado la presión sobre los recursos hídricos, especialmente en el sector agrícola, que es uno de los mayores consumidores de agua. La agricultura sostenible se presenta como una solución necesaria para enfrentar estos desafíos, promoviendo el uso eficiente de los recursos naturales y minimizando el impacto ambiental. En este contexto, la integración de tecnologías avanzadas en la agricultura ofrece nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia del riego y reducir el consumo de agua. Tenerife, la mayor de las Islas Canarias, presenta un clima subtropical con una notable variabilidad en la precipitación a lo largo del año. Mientras que los inviernos pueden ser relativamente húmedos, los veranos son generalmente secos y calurosos, lo que plantea desafíos significativos para la gestión del agua en la agricultura. La escasez de aguas pluviales durante los meses de verano hace necesario el uso eficiente de los recursos hídricos disponibles para asegurar la sostenibilidad del huerto. Este proyecto de fin de máster se centra en el desarrollo de un sistema de riego inteligente, que aprovecha el uso de las tecnologías, dispositivos y software actuales (sensores ambientales, Arduino, Raspberry Pi, Internet de las Cosas (IoT) y técnicas de programación en Arduino y Python), para la digitalización y la optimización del uso de agua en el cultivo de alimentos. El objetivo principal es implementar una solución que permita monitorizar y controlar el riego de manera precisa y remota, basándose en un análisis exhaustivo de datos climáticos y del suelo. El sistema propuesto combina datos obtenidos de una estación meteorológica y sensores humedad de sustrato, incluyendo temperatura, humedad, dirección y velocidad del viento, variaciones en la presión atmosférica y radiación ultravioleta, entre otros. Estos datos se procesan para analizar las condiciones climáticas actuales y futuras y así determinar la cantidad óptima de agua necesaria para el riego. Además, se desarrolla una aplicación web que facilita la monitorización y el control remoto del sistema, ofreciendo una interfaz amigable para el usuario. La implementación de este sistema no solo busca mejorar la eficiencia del riego, sino también dar la posibilidad de dar acceso a controlar y monitorizar el estado del espacio agrícola desde cualquier parte del mundo. Además, el agua utilizada para el riego puede ser recolectada de la lluvia o provenir de fuentes de abastecimiento, lo que añade un componente adicional de sostenibilidad al proyecto.

Climate change and global population growth have increased pressure on water resources, especially in the agricultural sector, which is one of the largest consumers of water. Sustainable agriculture presents itself as a necessary solution to face these challenges, promoting the efficient use of natural resources and minimizing environmental impact. In this context, the integration of advanced technologies in agriculture offers new opportunities to improve irrigation efficiency and reduce water consumption. Tenerife, the largest of the Canary Islands, has a subtropical climate with a remarkable variability in rainfall throughout the year. While winters can be relatively wet, summers are generally dry and hot, posing significant challenges for agricultural water management. The scarcity of rainwater during the summer months necessitates the efficient use of available water resources to ensure the sustainability of the orchard. This master's thesis project focuses on the development of a smart irrigation system, which leverages the use of current technologies, devices and software (environmental sensors, Arduino, Raspberry Pi, Internet of Things (IoT) and programming techniques in Arduino and Python), for the digitisation and optimisation of water use in food cultivation. The main objective is to implement a solution to monitor and control irrigation accurately and remotely, based on a comprehensive analysis of climate and soil data. The proposed system combines data obtained from a weather station and soil moisture sensors, including temperature, humidity, wind direction and speed, atmospheric pressure variations and ultraviolet radiation, among others. These data are processed to analyze current and future climatic conditions and thus determine the optimal amount of water needed for irrigation. In addition, a web application is developed to facilitate the monitoring and remote control of the system, offering a user-friendly interface. The implementation of this system not only aims to improve irrigation efficiency, but also to give the possibility to provide access to control and monitor the state of the agricultural space from anywhere in the world. In addition, the water used for irrigation can be collected from rainfall or from water supply sources, which adds an additional component of sustainability to the project.