Invernadero IoT para el estudio de plántulas, en la región suroccidental del Valle del Cauca
DOI:
https://doi.org/10.26507/paper.4542Palabras clave:
IOT, ESP32, Invernadero, PlantulasResumen
Se diseñó e implementó un invernadero IoT de bajo costo para mejorar el cultivo de lechuga y cilantro en la Universidad del Valle, basado en un ESP32 que controla temperatura, humedad del aire, humedad del sustrato y fotoperiodo mediante sensores DHT22, sondas capacitivo‑tensiómetricas, un módulo UV‑LED y actuadores (ventiladores, bomba de riego y relés). Los valores de consigna (20–24 °C y 60–80 % HR para lechuga; ≥ 24 °C y 60–75 % HR para cilantro) se establecieron a partir de nueve estudios recientes. Durante 22 días se monitorearon en tiempo real variables ambientales y crecimiento de plántulas de Lactuca sativa y Coriandrum sativum. El sistema mantuvo el 86 % del tiempo las condiciones óptimas para lechuga y, en los últimos diez días, alcanzó la temperatura objetivo para cilantro. Se registraron tasas de elongación promedio de 0,36 cm día⁻¹ (lechuga) y 0,55 cm día⁻¹ (cilantro), acompañadas de una reducción del 23 % en el uso de agua frente a riego manual basado en tiempo. Las principales limitaciones fueron la resolución de ±0,5 °C/±2 % HR de los sensores y picos de HR > 80 % durante eventos de baja ventilación. Se recomienda integrar sensores de mayor precisión, algoritmos predictivos y deshumidificación activa para optimizar cultivos mixtos. En conjunto, el estudio demuestra que un invernadero IoT parametrizado con rangos respaldados por la literatura mejora la productividad y la eficiencia hídrica, y constituye una plataforma escalable para agricultura de precisión.
Citas
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