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Intelligent Mobil App Design of IoT System Based on Wireless Sensor Networks for monitoring and improvement of production in fruit crops

Diseño de aplicación Móvil Inteligente de sistema IoT basado en Redes Inalámbricas del Sensores para el monitoreo y mejora la producción en cultivos de fruta



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Intelligent Mobil App Design of IoT System Based on Wireless Sensor Networks for monitoring and improvement of production in fruit crops. (2024). Revista EIA, 21(41), 4114 pp. 1-29. https://doi.org/10.24050/reia.v21i41.1674

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Fredy Alexander Gonzalez Preto
Eduardo Avendaño Fernández
Octavio José Salcedo Parra

Fredy Alexander Gonzalez Preto,

Ingeniero Electronico

Especialista en TeleInformatica


Eduardo Avendaño Fernández,

Ingeniero Electronico

Doctor en Ingeniería Electrónica


Octavio José Salcedo Parra,

Ingeniero de Sistemas

Doctor en Informática / Doctor en Estudios Políticos


This article shows the details of the design and implementation of a wireless sensor
network (WSN) system, through the use of an Arduino prototyping platform and
Lora communication modules, to collect soil humidity, temperature, and PH data in
a fruit crop. Data is captured and stored to generate a time series of data to improve
decision-making when variation in the essential nutrient application was required.
The case study was a parcel in the village of Piedra Larga, in the municipality of
Ciénega - Boyacá, where the WSN was deployed that collects the data and allow a
visual representation to compare with reference levels and determine the nutrient
level requirements. An irrigation monitoring system is implemented by applying
artificial intelligence to assist the farmer with two key tasks: i) the activation of
the drip irrigation system seeking the efficient use of water, and ii) improving fruit
production by controlling the percentage of nutrients. The mobile application
shows real-time data monitoring of environmental and soil variables, for the
analysis of results and the concentrations of the nutrient mixture together with
the drip control to be applied to the crop. An optimal estimation of the required
nutrient concentrations was estimated from a neural network to simplify and
improve the efficiency of the farmer’s agricultural activities, such as saving water
consumption by 40% and improving fruit production by up to a 30%


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