XIX Simposio Internacional de Ingeniería Eléctrica "SIE 2021"

XIX Simposio Internacional de Ingeniería Eléctrica

SIE 2021

Gestión inteligente del riego agrícola con estaciones agrometeorológicas utilizando Semantic Sensor Network

Resumen

La necesidad de mejorar los procesos de agricultura de precisión en las entidades agrícolas cubanas constituye un reto actual, en este contexto la ontología constituye un paso de avance en los esfuerzos que realiza el país en la automatización de entidades, optimizando el rendimiento de la producción agrícola al contar con un sistema de respuesta automática seguro y capaz de tomar decisiones. Problemática: la agricultura de precisión y la estaciones agro-meteorológicas no disponen de un modelo de datos integrado que permita la toma de decisiones en sistemas de riego de manera no supervisada, lo que acarrea problemas que estriban en pérdida de cosechas y daños económicos a la agricultura Objetivo: Desarrollar un sensor de datos para la gestión inteligente del riego en las estaciones agrometeorológicas automatizadas en Cuba utilizando el SSN. Metodología: Se desarrolla un sensor de datos para una estación agrometeorológica empleando especificaciones SSN-SOSA que facilita el análisis y la toma de decisiones sobre el riego agricola. Se logra la integración de datos y la toma de decisiones de manera no supervisada en los sistemas de riego manejados por información proveniente de estaciones agrometeorológicas automatizadas. Resultados y discusión Se realiza el diseño e integración de datos de un sensor de datos para la gestión inteligente del riego, a partir de adaptar los modelos de ontología sobre la experiencia de los trabajadores del campo y bajo el registro de los valores de las unidades agrícolas, además se diseñaron nuevos modelos de bases de datos. Conclusiones: La ontología propuesta cumple con los estándares de la W3C para el diseño de ontologías para IoT, sensores semánticos y Stream Data constituyendo un paso de avance en la ingeniería ontológica en el país y en la automatización de la agricultura. La ontología y su sistema de integración fue validada por diversos experimentos con reglas y modelos de integración, lo que garantiza la calidad del sensor de datos para ser usado en la práctica.

Abstract

The need to improve Precision Agriculture processes in Cuban agricultural entities constitutes a current challenge, in this context the ontology constitutes a step forward in the efforts made by the country in the automation of entities, optimizing the performance of the agricultural production by having a secure automatic response system capable of making decisions. Problem: Precision Agriculture and agro-meteorological stations do not have an integrated data model that allows decision-making in irrigation systems in an unsupervised manner, which leads to problems that lie in loss of crops and economic damage to the agriculture. Objective: To develop a data sensor for the intelligent management of irrigation in automated agrometeorological stations in Cuba using the SSN. Methodology: A data sensor is developed for an agrometeorological station using SSN-SOSA specifications that facilitates analysis and decision-making on agricultural irrigation. Data integration and decision making is achieved in an unsupervised manner in irrigation systems managed by information from automated agrometeorological stations. Results and discussion: The design and data integration of a data sensor for intelligent irrigation management is carried out, based on adapting the ontology models on the experience of field workers and under the registration of the values of agricultural units In addition, new database models were designed. Conclusions: The proposed ontology complies with the W3C standards for the design of ontologies for IoT, semantic sensors and Stream Data, constituting a step forward in ontological engineering in the country and in the automation of agriculture. The ontology and its integration system were validated by various experiments with integration rules and models, which guarantees the quality of the data sensor to be used in practice.

Sobre el ponente

Redney Rodriguez Rodriguez

MsC. Redney Rodriguez Rodriguez

Empresa de Informatica y Comunicaciones del Ministerio de la Agricultura Flag of Cuba
Información Práctica
Ponencia
Spanish / Español
noviembre 25, 2021 10:45 a. m.
15 minutos
Sala 1
Autores
MsC. Redney Rodriguez Rodriguez
Ph. D. Eduardo Izaguirre Castellanos
Dr. Amed Abel Leiva Mederos
Alberto Valdés Valle
Palabras clave
Agricultura Precisión
Agrometeorología
Agrometheorology
Ontology
Ontología
Precision Agriculture
Red Semantica
Semantic Network
Documentos