XX Simposio Internacional de Ingeniería Eléctrica
SIE 2023
El desarrollo de la industria agropecuaria constituye una preocupación constante tanto en Cuba como en el mundo. Una de las nuevas tendencias tecnológicas en este sector es la agricultura de precisión, la cual permite elaborar estrategias de siembra específicas por cultivo y región. Para llevar a cabo este emprendimiento es necesario reunir un gran conjunto de datos de variables agrometeorológicas y del cultivo. En el caso de las casas de cultivo protegido de la UEB “Valle del Yabú” del municipio Santa Clara se desea incursionar en la agricultura inteligente, pero no existe un conjunto de datos preparado para las condiciones específicas de la zona, por tanto, el objetivo de este trabajo es crear dichos conjuntos utilizando los datos recolectados por una red de sensores inalámbricos instalados en las casas de cultivos. Dichos datos son analizados utilizando las funciones de visualización de matplotlib y procesados utilizando las herramientas que brinda Apache Spark, con lo que finalmente se obtuvieron siete conjuntos de datos, organizados según distintas series de tiempo, los cuales se emplearán para desarrollar diversos algoritmos de apoyo a la toma de decisiones en un futuro.
The development of the agricultural industry is a constant concern both in Cuba and in the world. One of the new technological trends in this sector is precision agriculture, which allows the elaboration of specific planting strategies by crop and region. To carry out this undertaking, it is necessary to gather a large set of data on agrometeorological and crop variables. In the case of the protected cultivation houses of the UEB "Valle del Yabú" of Santa Clara municipality, there is a desire to venture into intelligent agriculture, but there is no data set prepared for the specific conditions of the area, therefore the objective of this work is to create such sets using the data collected by a network of wireless sensors installed in the cultivation houses. These data are analyzed using the visualization functions of matplotlib and processed using the tools provided by Apache Spark, which finally resulted in seven datasets, organized according to different time series, which will be used to develop various algorithms to support decision making in the future.
Sobre el ponente
Ing. Dennis Villavicencio Quintero
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