Descripción:
El presente trabajo de titulación se centra en el desarrollo y la implementación de un sistema automatizado de riego destinado a las plantaciones de arroz en Santa Lucía, Guayas. El propósito es lograr la automatización del proceso de riego a través de la supervisión de las variables climáticas y del suelo. El sistema concebido está compuesto por dos módulos de comunicación LoRaWAN, que desempeñan funciones de emisor y receptor. Estos módulos posibilitan la comunicación necesaria para la recopilación de datos como la luminosidad, la temperatura, la humedad tanto del suelo como del aire, y el nivel del agua. Estos datos son almacenados dentro de una hoja de cálculo en el entorno de Google Sheets. Posteriormente, se empleó técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) para proyectar necesidades futuras de riego, permitiendo así el envío de alertas a través de la aplicación de mensajería WhatsApp. Los datos adquiridos no solo facilitaron la visualización de la información, sino que también resultaron fundamentales para determinar la necesidad de riego en las plantaciones de arroz. Cuando es requerido, el propietario recibe una notificación que le recuerda la necesidad de efectuar el riego. Una vez que se alcanzan los niveles adecuados se emite una segunda notificación que indica detener el proceso de riego, garantizando así una optimización del recurso hídrico. El propósito fundamental de la implementación de este sistema radica en la prevención de pérdidas innecesarias de agua. Dado que las zonas circundantes carecen de una planta potabilizadora, es crucial evitar el agotamiento del suministro actual. De lo contrario, se estaría obligado a recurrir a fuentes de agua desconocidas, con impactos perjudiciales tanto para el medio ambiente como para la población general.