Aprendizaje profundo e IoT para la agricultura inteligente utilizando WSN

El objetivo principal del sistema agrícola inteligente es mejorar el rendimiento del campo. En este artículo, se adoptan dos corrientes principales: (i) predecir el cultivo adecuado para la próxima rotación de cultivos (ii) mejorar el sistema de riego del campo mediante riego selectivo. El objetivo anterior se logra monitoreando periódicamente el campo. El proceso de monitoreo implica recopilar información sobre los parámetros del suelo del campo. Se establece una red de sensores inalámbricos (WSN) para recopilar estos datos y tener un historial de ellos al cargarlos esporádicamente en la nube. Estos datos cargados forman la base para la analítica. A través de la experimentación, se encuentra que las redes de memoria a largo y corto plazo (LSTM) son el algoritmo adecuado. Los resultados inferidos se comparan con los valores óptimos y el cultivo más adecuado se comunica al usuario a través del servicio de SMS.