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Analizador de Suelo Basado en Lógica Difusa para Determinar el Estado de Salud de una Planta de Chile

Fuzzy Logic-Based Soil Analyzer to Determine the Health Status of a Chili Plant

    Ordoñez   Carrete Ricardo Alfonso
   Instituto Tecnológico Superior de Lerdo
   mm2310879@itslerdo.edu.mx
   https://orcid.org/0009-0005-0669-1070
   Lara Cardoso Jorge
    Instituto Tecnológico Superior de Lerdo
   jorge_lara_c@yahoo.com
   https://orcid.org/0000-0002-2746-7044
   Ovalle Gamboa Luis Ricardo
   Instituto Tecnológico Superior de Lerdo
   luis.og@itslerdo.edu.mx
   https://orcid.org/0000-0003-4935-2376
   Hernández Flores Concepción
   Instituto Tecnológico de la Laguna
   coni.hernandez@ieee.org
   https://orcid.org/0000-0002-4757-5309
   Arjona López Marco Antonio
   Instituto Tecnológico de la Laguna
   marjona@ieee.org
   https://orcid.org/0000-0003-1826-4066

Volumen:

1 Edición:

12 Resumen

Este trabajo presenta el desarrollo de un analizador de suelo basado en lógica difusa para determinar el estado de salud de una planta de chile. El analizador se basa en el sensor de suelo JXBS-3001-TR, capaz de monitorear siete parámetros: pH, temperatura, humedad y conductividad eléctrica (PH-T-H-CE), así como los niveles de nutrientes de nitrógeno, fósforo y potasio (NPK). La información generada se guarda en un archivo con formato .CSV, que a su vez se almacena en una memoria SD colocada en una placa de expansión de registro de datos conectada a una tarjeta Arduino Mega2560. Así, se crea la base de datos que eventualmente se transmitirá de forma inalámbrica a través de un transceptor LoRa Reyax RYLR998, con protocolo MODBUS RTU RS485, a una computadora para su análisis mediante lógica difusa. Para facilitar el proceso de carga de la información en formato CSV, se desarrolló una interfaz gráfica intuitiva y útil, mientras que para su análisis se desarrolló un código en Python que contiene la fuzzificación, las reglas difusas, las funciones de membresía y la defuzzificación. Dentro de este programa también se compararon las lecturas experimentales con parámetros predefinidos, considerados saludables para la planta de chile, a fin de determinar su grado de pertenencia a los estados enfermo, sano u óptimo. El presente estudio provee la base que permitirá, en un trabajo futuro, tomar acciones de control orientadas a convertir una siembra enferma en una sana y así reducir las pérdidas económicas en la cosecha de un cultivo.

Palabras clave

Código Python, Lógica Difusa, MODBUS RS485, Planta de Chile, Sensor de Suelo, Transceptor LoRa.

Referencias Bibliográficas

Cáceres, F., Camilo, A., Amaya Hurtado, D., & Ramos Sandoval, O. L.
(2015). Procesamiento de imágenes para reconocimiento de daños causados por plagas en el cultivo de Begonia semperflorens (flor de azúcar). Acta Agronómica, 64(3), 273–279. https://doi.org/10.15446/acag.v64n3.42657
FAO. (2021). Revisión científica del impacto del cambio climático en las
plagas de las plantas. In FAO en nombre de la Secretaría de la CIPF
eBooks. https://doi.org/10.4060/cb4769es
Feitó Cespón, M., Martínez Curbelo, G., Covas Varela, D., y Barrera
García, A. (2015). Temperature control for preventing postharvest
plagues in grain conservation. Ingeniería y Desarrollo, 33(2), 216–
237. https://doi.org/10.14482/inde.33.2.6281
Klein, I., Oppelt, N., y Kuenzer, C. (2021). Application of Remote
Sensing Data for Locust Research and Management—A Review.
Insects, 12(3), 233. https://doi.org/10.3390/insects12030233
Kumar, N., Kumar, N. P., y Flammini, F. (2023). A Comparative
Performance Evaluation of Various Classification Models for
Detection and Classification of Flying Insects. Interdisciplinary
Description of Complex Systems, 21(1), 52–68.
https://doi.org/10.7906/indecs.21.1.5
LoRa Alliance. (2023). LoRaWAN Specification. Recuperado de
https://loraalliance.org/
Mejías Rojas, D. A. (2021). Diseño de un Protocolo de Redes Mesh
basado en LoRa [Trabajo Fin de Máster, Universitat Politècnica de
València]. RiuNet. http://hdl.handle.net/10251/173566
Modbus Organization. (2006). MODBUS over Serial Line: Specification
and Implementation Guide V1.02.
https://modbus.org/docs/Modbus_over_serial_line_V1_02.pdf
Monk, S. (2017). Programming Arduino: Getting Started with Sketches
(2nd ed.). McGraw-Hill Education.
Musa, P., Sugeru, H., y Wibowo, E. P. (2024). Wireless Sensor
Networks for Precision Agriculture: A Review of NPK Sensor Implementations. Sensors, 24(1), 51. https://doi.org/10.3390/s24010051
Oerke, E.-C., Dehne, H.-W., Schonbeck, F. y Weber, A. (1996). Crop
production and crop protection: Estimated losses in major food and cash crops. Agricultural Systems, Elsevier, vol. 51(4), 493-495. https://doi.org/10.1016/C2009-0-00683-7
Phillips, A. J. (2014). Integrated sensing of soil moisture at the fieldscale: Measuring, modeling and sharing for improved agricultural decision support. Master's thesis, University of Calgary, Calgary, Canada. https://doi.org/10.11575/PRISM/26574
Reyax. (23 de octubre de 2023). REYAX RYLR998/RYLR498 LoRa
Transceiver Module User Manual. https://reyax.com/products/RYLR998
Savary, S., Willocquet, L., Pethybridge, S. J., Esker, P., McRoberts, N.,
y Nelson, A. (2019). The global burden of pathogens and pests on major food crops. Nat. Ecol. Evol. 3:430-439. https://doi.org/10.1038/S41559-018-0793-Y