Optimización de redes inalámbricas de sensores para el seguimiento de parámetros agroambientales en el viñedo Francisco Montero-García 1, Antonio Brasa 1, Francisco Montero 1, Luis Orozco 2 y Juan José Roncero 2. 1 Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos, Universidad de Castilla-La Mancha, E-02071 Albacete, Spain, Antonio.Brasa@uclm.es. 2 Instituto de Investigaciones Informáticas, Universidad de Castilla-La Mancha, E-02071 Albacete, Spain. Palabras clave: Wireless sensor network, Precision viticulture, GIS, SIG Abstract A Wireless Sensor Network (WSN) can be successfully used for agricultural monitoring. WSNs represent nowadays one of the most exciting technologies. This paper shows the results of a research project developed in a vineyard of Castilla-La Mancha, Spain, where the agricultural production is devoted to making top quality wine. This project could lead farmers to introduce this new technology into an important sector of modern agriculture: grapevine growing. One key milestone was the development of a computer-based information system: a high-valued decision tool for the grapewine grower. The ultimate aim is to develop a full operational prototype for data acquisition and processing enabling the easy analysis of the data by the farmer. Resumen Las redes de sensores inalámbricos son infraestructuras de seguimiento remoto que permite el muestreo espacial y el procesamiento de la información adquirida que puede ser útil para el seguimiento de los viñedos. Las redes de sensores representan hoy en día una de las tecnologías más novedosas. Este artículo muestra los resultados de un proyecto de investigación desarrollado en un viñedo de Castilla-La Mancha donde la producción se destina a vinos de alta calidad. Con este proyecto se pretende introducir esta nueva tecnología en la Viticultura. Una de las tareas claves de este proyecto es el desarrollo de un sistema de información que deberá proporcionar una herramienta de gran valor para la toma de decisiones por parte del viticultor. Los objetivos finales del proyecto contemplan el desarrollo de un prototipo totalmente funcional que permita la captura y el análisis sencillo de los datos. INTRODUCCIÓN La agricultura de precisión está basada en herramientas y fuentes de información proporcionadas por nuevas tecnologías. La red de sensores permitirá obtener datos muy precisos de la variabilidad dentro de la parcela de parámetros agronómicos que repercuten en el manejo del viñedo y, por consiguiente, en la producción final. Las redes de sensores representan hoy en día una de las tecnologías más novedosas. Existen ya un gran número de iniciativas internacionales en diversos campos de aplicación (Wang et al., 2006). La agricultura de precisión se basa en información proporcionada por nuevas tecnologías como sistemas de posicionamiento global (GPS), sistemas de información 910
geográfica (SIG), teledetección, dispositivos de seguimiento de la producción, tecnologías de aplicación de dosis variable (VRT), etc. El uso de los sensores permite un manejo específico en una superficie pequeña (Cook y Bramley, 1998). La temperatura y humedad ambiental y la radiación solar permiten realizar un seguimiento de la demanda hídrica del cultivo (Allen et al., 1998 ; Hidalgo, 2002) y del riesgo de plagas y enfermedades (Gubler et al., 1999). A través del registro continuo de la humedad del suelo a diferentes profundidades se optimiza la programación del riego y el manejo del cultivo; entre otros aspectos, podemos calcular el ritmo de absorción de agua por las raíces, situaciones de drenaje por exceso de riego, profundidades máximas de extracción de agua, etc. Al diseñar una red de puntos de muestreo distribuidos por toda la parcela obtenemos mapas de variabilidad espacial que nos delimitarán superficies con comportamientos diferentes a las que habrá que aplicar tratamientos específicos. Finalmente el sistema se retroalimenta con la elaboración de mapas de rendimiento de vendimia. El estudio combinado de toda la información obtenida nos va a permitir un reajuste de la planificación inicial que nos mantenga el equilibrio entre productividad y calidad. Debido al gran número de factores implicados en estos estudios, el análisis y manejo de la información por medios manuales se hace prácticamente inviable. Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) constituyen una herramienta de trabajo básica que permiten automatizar tareas relacionadas con el almacenamiento, manipulación, análisis y visualización de datos relativos a elementos que se diferencian entre sí en función de su distinta localización espacial y temporal (Montero y Brasa, 2005). El objetivo del proyecto es optimizar el diseño de una RSI para el análisis de la variabilidad del cultivo de acuerdo a las condiciones particulares de la parcela objeto de estudio. Los resultados obtenidos se dirigen a la validación de estas tecnologías para su aplicación de forma sencilla en la toma de decisiones del viticultor. Con este proyecto se pretende introducir esta nueva tecnología en la Viticultura. Una de las tareas claves de este proyecto es el desarrollo de un sistema de información que deberá integrar los datos adquiridos en una aplicación amigable para la toma de decisiones por parte del viticultor (Montero y Brasa, 2005). MATERIAL Y MÉTODOS Este trabajo se centra en el análisis de la variabilidad espacial de un viñedo experimental (Vitis vinifera L.) en espaldera de 1 ha, situado en Albacete, a una densidad de 2240 cepas por ha, con riego por goteo. El diseño experimental se inició en la campaña 2008. Se implantó una red de sensores basada en 12 nodos, en una malla rectangular distribuida por toda la parcela en un marco de 25 m entre filas y 40 m dentro de cada fila. Los dispositivos empleados (Crossbow Technology, Inc., San José, CA, EE.UU.) pertenecen a la serie Eko y constan de dos elementos: sondas y emisor-receptor de radio. Como puede verse en la Fig.1, la información se transmite de un dispositivo a otro por Radiofrecuencia (802.15.4 ZiggBee ) hasta la estación base. Los nodos no sólo se destinan a transmitir los datos, sino que están dotados de una pequeña capacidad de procesamiento. Están programados para registrar las medidas que toman las sondas cada minuto y procesar y enviar las medias de 10 minutos. En la estación base (Gateway) se reciben todos los datos de los nodos que son almacenados en una base de datos local. Mediante una conexión a Internet se puede establecer la comunicación remota desde el centro de proceso de datos. 911
Los nodos están construidos con la arquitectura plug and play denominada Environmental Sensor Bus (ESB) que puede incluir hasta 4 sondas. Estas sondas son de varios tipos: temperatura y humedad ambiente, potencial hídrico en el suelo (Watermark) y radiación solar total y fotosintética (PAR). La temperatura juega un papel importante en el tipo de producción de vino, particularmente en el mes previo a la maduración. Cuanto mayor es la fluctuación de temperaturas alrededor de la media, mejores características en cuanto a sabor, aroma y pigmentación para un determinado nivel de maduración (Hidalgo, 2002). Sin embargo, la utilización de temperaturas por si solas para discriminar cómo afecta climas locales al desarrollo de la vid puede conducir a conclusiones desacertadas (Tonietto y Carbonneau, 2004). La radiación solar en las zonas vitícolas de Castilla-La Mancha no es un factor limitante del cultivo. En términos generales, a mayores niveles de radiación, tanto en intensidad como en duración, mayor rendimiento, menor acidez y mayor contenido en azúcares, y menor cantidad de área foliar requerida para el cultivo (Hidalgo, 2002). Sin embargo, frecuentemente los altos niveles de radiación vienen acompañados de variabilidad térmica y niveles bajos de humedad relativa, por lo que es conveniente un manejo apropiado de la cubierta para evitar la exposición excesiva o deficiente a la radiación solar. La humedad relativa del aire influye en la calidad de la uva, de manera que niveles muy altos o muy bajos afectan negativamente al desarrollo del fruto. Una humedad relativa baja origina un cierre estomático incluso aunque la humedad del suelo sea suficiente, un aumento en la concentración de potasio en las uvas y, como consecuencia, una disminución de la acidez, y por tanto de la calidad del mosto (Taylor, 2004). RESULTADOS Y CONCLUSIONES Con esta experiencia se ha intentado poner de manifiesto la capacidad para discriminar la variabilidad del microclima en la parcela mediante el análisis de la información recogida por la RSI. La posición de cada nodo es conocida y la información de cada uno se transmite al centro de procesamiento donde es analizada mediante las herramientas de un Sistema de Información Geográfica (SIG). Los mapas de variabilidad facilitan la interpretación de los datos y la toma de decisiones para elegir la mejor estrategia en el manejo del cultivo. La precisión del mapa dependerá del número de nodos de la RSI. Sin embargo, los parámetros agroambientales no solo varían en el espacio sino en el tiempo, por lo que la cantidad de datos recogidos por la RSI es tan grande que a menudo aparecen problemas en su procesado. A modo de ejemplo, la figura 2 muestra la evolución de la temperatura en la fecha de envero (17 de agosto de 2008). Los tres momentos clave elegidos son cuando se detecta el inicio de PAR, cuando PAR es máxima y cuando se detecta el cese de PAR. Se puede observar que la diferencia de temperaturas en el primer caso es de tan solo 1ºC mientras que en el segundo caso es más acusada (6ºC). En el tercer caso, al atardecer la diferencia de temperaturas es de 3ºC. Para automatizar el tratamiento de la información se ha desarrollado una aplicación informática específica denominada WiseObserver la cual ha sido diseñada para recoger y representar los datos obtenidos de la RSI así como cualquier otra información adicional que se necesite integrar como datos introducidos manualmente (fenología del cultivo, datos agronómicos, prácticas culturales, calendario de riegos, tratamientos fitosanitarios, etc.) o, incluso, datos generados por otro dispositivo automático o 912
semiautomático como puede ser una estación meteorológica cercana. Se pretende que esta herramienta sea capaz de simplificar los análisis y ofrezca al viticultor la información precisa necesaria para la toma de decisiones. WiseObserver es capaz de generar gráficos (Fig. 3), informes y mapas de variabilidad a petición del usuario tras efectuar una selección de nodos, parámetros y espacio temporal. Igualmente es posible generar secuencias de evolución mediante la generación masiva de mapas consecutivos. Por otra parte, no solo la gran cantidad de información supone un problema, sino que la calidad de la misma es, en determinadas circunstancias, insuficiente. Como se puede ver en la figura 4, se han detectado algunas anomalías en los datos de las sondas que en ocasiones proporcionan medidas erróneas o fuera de rango, así como discontinuidades en las mismas debido a saturaciones de la red o fallos en la transmisión. Los sistemas de gestión de la batería son críticos, afectando principalmente a la emisiónrecepción de los datos, provocando conexiones infructuosas en dispositivos con carga parcial que pueden desestabilizar la red entera (Morais, 2008). Este problema se ha solucionado con dispositivos que incluyen paneles solares que recargan las baterías. Referencias Allen R. G., Pereira L.S., Raes D., Smith M. (1998) Crop evapotranspiration: Guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and drainage paper 56. FAO, Roma. Cook, S.E., Bramley, R.G.V. (1998) Precision agriculture: Opportunities, benefits and pitfalls. Australian Journal of Experimental Agriculture, 38: 753-763. CROSSBOW (2008) Crossbow Home Page http://www.xbow.com (Febrero, 2009). Gubler, W.D., M. Rademacher, S.J. Vasquez, and C.S. Thomas. (1999) Control of powdery mildew using the UC Davis powdery mildew risk index. APSnet Feature. Published online. The American Phytopathological Society, St. Paul, MN. Hidalgo, L. (2002) Tratado de viticultura general. Ediciones Mundiprensa. Madrid. Montero, F.J., Brasa, A. (2005). Land and Water Use Management in Vine Growing by Using Geographic Information Systems in Castilla-La Mancha, Spain, Agricultural Water Management 77: 82 95. Taylor, J.A. (2004) Digital Terroirs and Precision Viticulture: Investigations into the application of information technology in Australian vineyards. PhD Thesis, Australian Centre for Precision Agriculture, Faculty of Agriculture, Food and Natural Resources, The University of Sydney, New South Wales, Australia. Tonietto J., Carbonneau A. (2004). A multicriteria climatic classification system for grape-growing regions worldwide, Agricultural and Forest Meteorology, 124: 81-97. Wang, N., Zhang, N., Wang, M. (2006) Wireless sensors in agriculture and food industry Recent development and future perspective. Computers and Electronics in Agriculture, 50: 1-14. Morais, R., Fernandes, M.A., Matos, S.G., Serôdio, C., Ferreira, P.J.S.G. and Reis, M.J.C.S. (2008). A ZigBee multi-powered wireless acquisition device for remote sensing applications in precision viticulture, Computers and Electronics in Agriculture, 62: 94-106. 913
Fig. 1. Esquema de disposición de los sensores de la red inalámbrica Fig. 2. Ejemplo de evolución de la temperatura del día 17 de Agosto de 2008. 914
Fig. 3. Ejemplo de Gráficas de WiseObserver 60 50 40 30 20 10 0 38925672 38926672 38927672 38928672 38929672 38930672 38931672 temp_hum humidity Fig. 4. Problema en la continuidad de datos por un problema en las comunicaciones 915