Sistema IoT para el monitoreo de factores ambientales en el cultivo del arroz
DOI:
https://doi.org/10.35381/a.g.v8i15.5156Palabras clave:
Internet de las cosas, agricultura de precisión, factores ambientales, sistemas de información, (Tesauro AGROVOC).Resumen
El cultivo de arroz requiere estrategias tecnológicas para optimizar el monitoreo de las condiciones ambientales y la toma de decisiones agronómicas. El objetivo fue describir las características funcionales y técnicas de un sistema IoT para la adquisición, procesamiento y visualización de datos ambientales en el cultivo del arroz. Se desarrolló una investigación cuantitativa, de tipo no experimental y alcance descriptivo, centrada en la evaluación funcional del prototipo SIMA-UNAS mediante fichas de observación y listas de verificación. Los resultados evidenciaron el cumplimiento de indicadores de entrada, proceso y salida, incluyendo la captura de datos en tiempo real, la comunicación bidireccional, el procesamiento asíncrono, la seguridad mediante JWT y TLS, la actualización automática del panel, la georreferenciación y el control remoto de actuadores. Se concluye que SIMA-UNAS constituye una arquitectura funcional, segura y escalable, útil para el monitoreo ambiental y como apoyo tecnológico a la gestión agronómica del cultivo del arroz.
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Cisse, A., Diallo, O., y Ndoye, E. H. M. (2025). Revisión de la agricultura inteligente para áreas con recursos limitados, destacando limitaciones, oportunidades y desafíos clave para soluciones sostenibles basadas en IoT e IA. Discov Computing 28, 324. https://doi.org/10.1007/s10791-025-09883-w
Das, S., Park, S. Y., y Seo, Y. H. (2024). La necesidad de enfoques holísticos para la producción de arroz climáticamente inteligente. npj Sustain. Agric, 2, 16. https://doi.org/10.1038/s44264-024-00023-3
Fatchurrachman, R., Soh, N. C., Shah, R. M., Giap, S. G. E., Setiawan, B. I., & Minasny, B. (2023). Automated near-real-time mapping and monitoring of rice growth extent and stages in Selangor Malaysia. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 31. https://doi.org/10.1016/J.RSASE.2023.100993
Hammad, S., Muhammad, N., Muhammad, I., Muhammad, A., y Syed, S. U. (2025). IoT-driven smart agricultural technology for real-time soil and crop optimization. Smart Agricultural Technology, 10, 100847. https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100847
Kurniasari, A. A., Puspitasari, P. S. D., Perdanasari, L., Yuana, D. B. M., y Jumiatun. (2025). Enhancing Hydroponic Systems with ESP32: An IoT Approach to Real-Time Monitoring and Automation. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1446(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/1446/1/012010
Mansoor, S., Iqbal, S., Popescu, S. M., Kim, S. L., Chung, Y. S., y Baek J. H. (2025). Integration of smart sensors and IOT in precision agriculture: trends, challenges and future prospectives. Front. Plant Sci. 16, 1587869. https://doi.org/10.3389/fpls.2025.1587869
Mallareddy, M., Thirumalaikumar, R., Balasubramanian, P., Naseeruddin, R., Nithya, N., Mariadoss, A., Eazhilkrishna, N., Choudhary, A. K., Deiveegan, M., Subramanian, E., Padmaja, B., y Vijayakumar, S. (2023). Maximizing Water Use Efficiency in Rice Farming: A Comprehensive Review of Innovative Irrigation Management Technologies. Water, 15(10), 1802. https://doi.org/10.3390/W15101802
Ministerio de Desarrollo Agrario y Riesgo. (2025). Observatorio de Commodities: Arroz N. 01-2025. MIDAGRI. https://n9.cl/3jy8v
Mishra, D., Yadav, P., Yadav, V., Srivastava, R., Agrawal, K. K., & Yadav, R. S. (2022). Adafruit IO Based Smart Irrigation System using MQTT Protocol for Urban Farming. Journal of Computer Science, 18(5), 374–381. https://doi.org/10.3844/JCSSP.2022.374.381
Obaideen, K., Yousef, B. A., AlMallahi, M. N., Tan, Y. C., Mahmoud, M., Jaber, H., y Ramadan, M. (2022). An overview of smart irrigation systems using IoT. Energy Nexus, 7, 100124. https://doi.org/10.1016/j.nexus.2022.100124
Proyecto Especial Alto Huallaga. (2025). El Proyecto Especial Alto Huallaga presenta la construcción del Canal de Riego Las Mercedes – La Victoria – 07 de Octubre. Plataforma del Estado Peruano. https://n9.cl/1wc5a
Pullo, S., Pareschi, R., Piantadosi, V., Salzano, F., y Carlini, R. (2024). Integrating IOTA’s Tangle with the Internet of Things for Sustainable Agriculture: A Proof-of-Concept Study on Rice Cultivation. Informatics, 11(1). https://doi.org/10.3390/INFORMATICS11010003
Saputri, F. R., Linelson, R., Salehuddin, M., Nor, D. M., y Ahmad, M. I. (2025). Design and development of an irrigation monitoring and control system based on blynk internet of things and thingspeak. PLOS ONE, 20(4), e0321250. https://doi.org/10.1371/JOURNAL.PONE.0321250
Syu, W. J., Chang, T. K., y Pan, S. Y. (2020). Establishment of an automatic real-time monitoring system for irrigation water quality management. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(3). https://doi.org/10.3390/IJERPH17030737
Skazhennik, M., Chizhikov, V., Shevchenko, A., y Migachev, A. (2021). Rice crops research according to remote sensing data (overview). E3S Web of Conferences, 285, 02038. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202128502038
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