Diseño de un sistema para la vigilancia de plantaciones agrícolas basado en Fog Computing y enlaces Lora

Abstract

La Agricultura de Precision (AP) se basa en una ciencia conocida como sensado remoto, la cual consiste en obtener información de algún objeto, que sea de interés de investigación sin la necesidad de contacto físico. La Visión por Computador como herramienta de la AP y sus técnicas aplicadas a la agricultura consiste en la interpretación de imágenes digitales del área de cultivo que posteriormente serán analizadas, modificadas y almacenadas. Conceptos que hoy en día se integran en Internet of Things (IoT) con el objetivo de estar conectado y tener un control más eficiente e inteligente.

Este Trabajo de Fin de Máster tiene por objetivo integrar tecnologías, protocolos y conceptos como IoT, LoRa, MQTT, Visión por Computador, etc. Para lo cuál se diseña un prototipo que permite realizar la adquisición, procesamiento y transmisión inalámbrica de información extraída de una plaga denominada Cotonet a un servidor Cloud llamado The Things Network (TTN). En particular este TFM utilizará las estrategia de IoT llamada Fog Computing y la tecnología de red inalámbrica LoRa.

The precision farming is based on a science known as "remote sensing", which consists in obtaining information about an interest object in the investigation without the need for physical contact. The Computer Vision as a tool for the precision farming and its techniques applied to agriculture consists in the interpretation of digital images of the cultivation area that are later analyzed, modified and stored. Concepts that nowadays are integrated in IoT in order to be connected and to have a more efficient and intelligent control.

This work aims to integrate technologies, protocols and concepts such as IoT, LoRa, MQTT, Computer Vision, etc. For which a prototype is designed that allows the acquisition, processing and wireless transmission of information extracted from a plague called Cotonet to a Cloud server called TTN. In particular, this TFM uses the IoT strategy called "Fog Computing" and wireless networks technologies like LoRa.