UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PEREIR A

FACULTAD DE TECNOLOGÍA

PROGRAMA DE INGENIERÍA MECATRÓNICA-CICLO

TECNOLOGÍA DOCUMENTO DE TRABAJO DE GRADO

DISEÑO DE UN SISTEMA DE MONITOREO DE

VARIABLES MEDIOAMBIENTALES PARA EL CULTIVO

DEL CAFE

TRABAJO DE GRADO

Para obtener título profesional

TECNÓLOGO MECATRÓNICO

P R E S E N T A

GUSTAVO BASTOS NUNCIRA

MANUEL FELIPE VINASCO

DIRECTOR

M.SC. EDWARD ANDRÉS GONZÁLEZ RÍOS

UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PEREIRA

RISARALDA-PEREIRA, MAYO

2025

Resumen

El presente trabajo describe el diseño de un sistema de monitoreo de variables medioambientales relevantes para el cultivo de café, orientado a optimizar la toma de decisiones agronómicas y promover la sostenibilidad productiva. El sistema propuesto integra sensores para la medición en tiempo real de parámetros críticos como temperatura, humedad, radiación solar, precipitaciones, dirección y velocidad del viento, empleando tecnologías accesibles y adaptables a las condiciones de las zonas cafeteras colombianas. Se fundamenta en la necesidad de enfrentar los retos derivados del cambio climático y la variabilidad ambiental, que afectan directamente la productividad y calidad del café. El documento desarrolla el análisis del problema, la justificación, los objetivos, el marco de referencia teórico y contextual, y la metodología para el diseño del sistema, estableciendo las bases para futuras etapas de implementación. El enfoque busca ser replicable y escalable a otras regiones y cultivos, contribuyendo a la modernización tecnológica del sector agrícola.

PALABRAS CLAVES: café, monitoreo ambiental, sensores, agricultura de precisión, sostenibilidad.

ABSTRACT

This work describes the design of a system for monitoring environmental variables for coffee cultivation, aimed at optimizing agronomic decision making and promoting productive sustainability. The proposed system integrates sensors for the real-time measurement of critical parameters such as temperature, humidity, solar radiation and soil quality, using technologies that are accessible and adaptable to the conditions of Colombian coffee growing areas. It is based on the need to face the challenges derived from climate change and environmental variability, which directly affect the productivity and quality of coffee. The document develops the analysis of the problem, the justification, the objectives, the theoretical and contextual frame of reference, and the methodology for the design of the system, establishing the bases for future stages of implementation. The approach seeks to be replicable and scalable to other regions and crops, contributing to the technological modernization of the agricultural sector.

Keywords:

coffee, environmental monitoring, sensors, precision agriculture, sustainability

Agradecimientos

El más sincero agradecimiento a la Universidad Tecnológica de Pereira y al programa de Ingeniería Mecatrónica por brindar el apoyo académico y los recursos necesarios para el desarrollo de este proyecto. De manera especial, agradecemos a nuestro director de proyecto por su orientación técnica y metodológica durante todo el proceso de investigación y diseño. Finalmente, agradecemos a los caficultores y expertos del sector que compartieron sus experiencias y conocimientos sobre las necesidades reales del cultivo de café en Colombia, información fundamental para el desarrollo de una solución pertinente y aplicable al contexto nacional.

Dedicatorias Dedicamos este trabajo de grado a nuestras familias, quienes con su amor incondicional, apoyo constante y paciencia han sido el pilar fundamental durante nuestra formación académica y profesional. A nuestros padres, por su sacrificio y esfuerzo para brindarnos la oportunidad de alcanzar nuestros sueños y metas educativas. A todos los profesores y mentores que, a lo largo de nuestra carrera, compartieron sus conocimientos y experiencias, formándonos no solo como ingenieros sino como personas íntegras comprometidas con el desarrollo tecnológico del país.

INDICE

INTRODUCCIÓN ............................................................................................................ 1 CAPÍTULO 1 ................................................................................................................... 2 Protocolo de investigación .............................................................................................. 2 Definición del problema .................................................................................................... 3 Planteamiento del problema .................................................................................. 3 Justificación ........................................................................................................... 5 Profundidad del estudio ......................................................................................... 6 Pregunta de investigación ..................................................................................... 6 Hipótesis ............................................................................................................... 6 Objetivo general .................................................................................................... 7 Objetivos específicos ............................................................................................ 7 Alcances y limitaciones ......................................................................................... 7 CAPÍTULO 2 ................................................................................................................... 8 Fundamento teórico ........................................................................................................ 8 Estado del arte ...................................................................................................... 8 Marco normativo .................................................................................................. 13 Normativa ambiental y de sostenibilidad: ............................................................... 13 Normativa agrícola y de innovación: ...................................................................... 13 Normativa de telecomunicaciones y datos: ............................................................ 14 Normas técnicas y de calidad aplicables: .............................................................. 14 Programas y lineamientos sectoriales: .................................................................. 14 Marco Histórico ................................................................................................... 15 Marco teórico....................................................................................................... 16 Marco conceptual ................................................................................................ 18 CAPÍTULO 3 ................................................................................................................. 19 Marco metodológico ...................................................................................................... 20 Matriz de congruencia ......................................................................................... 21 Profundidad ......................................................................................................... 22 Diseño metodológico ........................................................................................... 22 Procedimientos .................................................................................................... 23 CAPÍTULO 4 ................................................................................................................. 30

Diseño electrónico y Programación ............................................................................... 30 Diseño Electrónico del Sistema de monitoreo de variables ambientales para Cultivo de Café. .............................................................................................................................. 30 Sensor DHT11 - Monitoreo de Temperatura y Humedad ................................................ 32 Sensor Capacitivo (v1.2) - Medición de Humedad del Suelo ........................................... 33 Sensor UVM30A - Monitoreo de Radiación Ultravioleta .................................................. 34 Sensor YL-83 - Detección de Precipitación ..................................................................... 35 Sensor BMP 280 - Medición de Presión Atmosférica y Altitud ......................................... 36 Sensor F249 (Tipo Herradura) - Medición de Velocidad del Viento ................................. 38 Veleta con Sensores Infrarrojos - Dirección del Viento .................................................... 39 Programación de sensores del Sistema de monitoreo de variables ambientales para cultivo de café. .............................................................................................................. 40 CAPÍTULO 5 ................................................................................................................. 50 Diseño y Modelado 3D .................................................................................................. 50 Sistema de Alimentación y Conectividad ............................................................ 51 Adaptabilidad....................................................................................................... 52 Estructura y Distribución Interna ......................................................................... 53 RESULTADOS .............................................................................................................. 54 CONCLUSIONES.......................................................................................................... 56 RECOMENDACIONES ................................................................................................. 57 REFERENCIAS ............................................................................................................. 58 ANEXOS ....................................................................................................................... 61

Índice de figuras Figura 1. Arquitectura de red de sensores Zigbee para cultivo de café.

10

Figura 2. Arquitectura IoT–Fog–Cloud para monitoreo ambiental en finca cafetera.

11

Figura 3. Nodo IoT basado en ESP32 + LoRa con batería y antena.

12

Figura 4. Diagrama de conexión DHT11 (Fuente propia)

32

Figura 5. Diagrama de conexión V1.2 (Fuente propia)

33

Figura 6. Diagrama de conexión UVM30A (Fuente propia)

34

Figura 7. Diagrama de conexión YL-83 (Fuente propia)

36

Figura 8. Diagrama de conexión BMP280 (Fuente propia)

37

Figura 9. Diagrama de conexión F249 (Fuente propia)

38

Figura 10. Diagrama de conexión infrarrojo (Fuente propia)

39

Figura 11. Código para el sensor DHT11 (Fuente propia)

40

Figura 12. Código para el sensor capacitivo V1.2 (Fuente propia)

41

Figura 13. Código para el sensor UVM30A (Fuente propia)

42

Figura 14. Código para el sensor YL-83 (Fuente propia)

43

Figura 15. Código para el sensor BMP280 (Fuente propia)

45

Figura 16. Código para el sensor F249 (Fuente propia)

47

Figura 17. Código para la veleta con infrarrojo (Fuente propia)

48

Figura 18. Sistema de cazoletas (Fuente propia)

50

Figura 29. Vista externa sistema de monitoreo (Fuente propia)

51

Figura 20. Vista transversal (Fuente propia)

Índice de tablas Tabla 1. Matriz de Congruencia (Fuente propia)

21

Tabla 2. Sensores seleccionados (Fuente Propia)

27-28

Tabla 3. Caracterización sensor DHT11 (Fuente Propia)

32

Tabla 4. Caracterización sensor Capacitivo v1.2 (Fuente Propia)

34

Tabla 5. Caracterización sensor UVM30A (Fuente Propia)

35

Tabla 6. Caracterización sensor YL-83 (Fuente Propia)

36

Tabla 7. Caracterización sensor BMP280 (Fuente Propia)

37

Tabla 8. Caracterización sensor F249 (Fuente Propia)

38

Tabla 9. Caracterización sensor infrarrojo (Fuente Propia)

INTRODUCCIÓN

El café es uno de los principales productos agrícolas de Colombia y un pilar fundamental para la economía y el desarrollo rural del país. Su cultivo, sin embargo, enfrenta desafíos crecientes derivados del cambio climático, la variabilidad ambiental y la necesidad de adoptar prácticas más sostenibles y eficientes. Factores como la temperatura, la humedad, la radiación solar y precipitaciones, influyen directamente en el crecimiento, la productividad y la calidad del grano, afectando tanto a pequeños como a grandes productores [1].

En los últimos años, la agricultura de precisión y el uso de tecnologías avanzadas han demostrado ser herramientas clave para optimizar la gestión de los cultivos. Sin embargo, la mayoría de los caficultores colombianos aún dependen de la observación empírica y la experiencia personal para tomar decisiones agronómicas, lo que limita su capacidad de anticipar y responder a condiciones ambientales adversas [2], incrementando el riesgo de pérdidas económicas y uso ineficiente de recursos como agua y fertilizantes.

Ante este panorama, el diseño de sistemas de monitoreo de variables medioambientales surge como una solución innovadora y necesaria. La integración de sensores, microcontroladores y plataformas digitales permite recopilar y analizar datos en tiempo real sobre el entorno del cultivo, facilitando la toma de decisiones informadas y oportunas [3]. Este enfoque no solo contribuye a mejorar la productividad y la calidad del café, sino que también promueve la sostenibilidad ambiental y la resiliencia frente a los efectos del cambio climático.

El presente trabajo se centra en el diseño conceptual de un sistema de monitoreo de variables medioambientales adaptado a las condiciones específicas de los cultivos de café en Colombia. El objetivo es proporcionar una herramienta tecnológica accesible y replicable que permita a los productores optimizar el manejo agronómico, reducir el desperdicio de insumos y fortalecer la competitividad del sector cafetero.

CAPÍTULO 1

Protocolo de investigación

En todo el territorio cafetero colombiano, los productores enfrentan un gran desafío: la gestión eficiente de sus cultivos ante la variabilidad de las condiciones medioambientales. Factores como la temperatura, la humedad, la radiación solar y la calidad del suelo influyen directamente en el desarrollo y la productividad del café [1]. Actualmente, la mayoría de las fincas dependen de la experiencia empírica y la observación directa para tomar decisiones agronómicas, lo que genera incertidumbre y limita la capacidad de anticipar y responder a eventos climáticos adversos. Aunque existen herramientas tecnológicas y algunos productores han comenzado a implementar sensores y aplicaciones básicas, persiste una brecha significativa: los sistemas disponibles suelen ser costosos, poco adaptados a las realidades rurales y requieren conocimientos técnicos avanzados [3]. Así, muchas decisiones críticas como el momento óptimo para el riego o la aplicación de fertilizantes se siguen tomando de manera subjetiva, basándose en la percepción y la rutina diaria, en lugar de datos confiables y en tiempo real [4]. Esta situación se traduce en ineficiencias, como el desperdicio de agua, el uso excesivo o insuficiente de insumos, y la exposición del cultivo a plagas y enfermedades que podrían haberse prevenido.

El desarrollo de este proyecto permitirá a los caficultores dinamizar y modernizar la gestión de sus cultivos, facilitando la toma de decisiones informadas y oportunas [5]. Además, promoverá la aplicación del conocimiento tecnológico generado en la región, impulsando la innovación local y fortaleciendo la sostenibilidad del sector cafetero colombiano.

Definición del problema

El cultivo de café, actividad clave en la economía agrícola, depende significativamente de condiciones medioambientales como la temperatura, la humedad, la radiación solar, las características del suelo y la calidad del aire. Estas variables influyen directamente en el bienestar de la planta y la calidad del producto final. Sin embargo, el cambio climático, ha generado fluctuaciones inesperadas en estas condiciones que afectan la estabilidad de los cultivos y exponen a los caficultores a pérdidas económicas. La ausencia de sistemas de monitoreo adecuados en cultivos de café impide a los productores obtener información en tiempo real sobre el estado del ambiente y del cultivo. Lo cual, limita su capacidad para tomar decisiones oportunas, como ajustar el riego, aplicar fertilizantes o prevenir plagas y enfermedades. Entre las causas de esta situación están el costo elevado de implementación de sistemas de monitoreo, la falta de acceso a tecnología y conocimientos técnicos, y la resistencia al cambio en prácticas tradicionales. Las consecuencias de este problema incluyen una menor productividad y por ende pérdidas económicas, un uso ineficiente de recursos como el agua y los fertilizantes, y vulnerabilidad frente a los fenómenos climáticos extremos. Este problema también tiene nexos claros con otros temas de investigación, como el impacto del cambio climático en la agricultura, el desarrollo de tecnologías accesibles para pequeños productores, y la necesidad de prácticas agrícolas sostenibles.

Planteamiento del problema

En el contexto de los cultivos de café, los cambios de las condiciones medioambientales, influenciada principalmente por el cambio climático representa un desafío significativo para los productores. Factores como la temperatura, la humedad, la radiación solar, las características del suelo y la calidad del aire son variables críticas que afectan directamente el desarrollo de las plantas, la calidad de la cosecha y la sostenibilidad económica de las familias que dependen de dicha actividad. Sin embargo, muchos caficultores, especialmente aquellos en pequeñas y medianas explotaciones, carecen de

herramientas para monitorear estas variables de manera precisa y oportuna. La ausencia de un sistema de monitoreo eficaz significa que los agricultores dependen, en gran medida, de observaciones empíricas y estimaciones para tomar decisiones relacionadas con el riego, la fertilización, el control de plagas y enfermedades, y el manejo general de los cultivos. Esta situación aumenta el riesgo de decisiones ineficientes, como el uso excesivo o insuficiente de recursos, lo que puede derivar en un bajo rendimiento del cultivo, pérdidas económicas y un impacto negativo en el medio ambiente debido al manejo no optimizado de los insumos agrícolas. En zonas cafeteras donde la topografía es compleja y los microclimas son frecuentes, la problemática se agrava, ya que las condiciones ambientales pueden variar considerablemente incluso dentro de una misma finca. Sin un sistema que permita registrar y analizar estas variables en tiempo real, los productores no pueden anticipar fenómenos adversos, como períodos de sequía, lluvias intensas o el aumento de plagas favorecidas por condiciones ambientales específicas.

El problema que se espera resolver, entonces, es la falta de un sistema de monitoreo medioambiental específico para los cultivos de café que sea capaz de registrar de manera precisa y continua las variables del entorno. Por lo cual, en este proyecto se realizará el diseño de dicho sistema, dicho diseño debe contemplar las características particulares del cultivo y las necesidades de los caficultores, siendo adaptable a diferentes condiciones geográficas y climáticas de las zonas cafeteras. Aunque el alcance del proyecto no incluye la construcción del sistema, el diseño será la primera fase para proporcionar a los caficultores una herramienta que optimice el manejo de sus cultivos, asegurando decisiones informadas y sostenibles.

Justificación

El cultivo de café es una actividad agrícola fundamental para la economía de muchos países productores, incluido Colombia, donde se destacan las zonas cafeteras como uno de los pilares del desarrollo rural. Sin embargo, este sector enfrenta desafíos crecientes derivados del cambio climático, el cambio climático y las limitaciones en la adopción de tecnologías modernas para la gestión eficiente del cultivo [6]. Estos factores generan un impacto negativo en la productividad, la sostenibilidad ambiental y la calidad del café producido [7].

Una de las principales limitaciones en los cultivos de café es la falta de sistemas de monitoreo que permitan registrar y analizar en tiempo real las variables medioambientales críticas, como la temperatura, la humedad, la radiación solar, la calidad del suelo y el aire. Sin esta información, los caficultores toman decisiones basadas en observaciones empíricas, lo que incrementa el riesgo de ineficiencias, desperdicio de recursos como el agua y los fertilizantes, y mayor susceptibilidad a enfermedades y plagas [8] que afectan la productividad del cultivo.

Este proyecto es pertinente porque propone el diseño de un sistema de monitoreo que, aunque no se construirá ni implementará en esta fase, constituye un paso para la adopción de tecnologías accesibles para el sector cafetero. La capacidad de monitorear variables medioambientales permitirá a los caficultores, en el futuro, tomar decisiones más informadas y reducir el impacto de los factores climáticos adversos [9]. Este trabajo no solo tiene relevancia económica al buscar optimizar la producción de café, sino también un impacto ambiental positivo al promover un uso más eficiente de los recursos naturales y contribuir a la sostenibilidad de los ecosistemas donde se cultiva el café. Asimismo, responde a una necesidad actual del sector agrícola de integrar herramientas tecnológicas en el manejo de los cultivos, alineándose con las tendencias de la agricultura de precisión y la sostenibilidad [10].

Profundidad del estudio

El estudio se enfocará en diseñar un sistema de monitoreo de variables medioambientales para cultivos de café, evaluando su viabilidad técnica y su impacto en la optimización de la gestión agrícola. Se desarrollará un sistema integrado que combine sensores IoT, microcontroladores (como el ESP32) y plataformas de visualización de datos para medir en tiempo real parámetros clave como temperatura, humedad relativa, radiación solar y calidad del suelo.

Posteriormente, se comparará el sistema propuesto con los métodos tradicionales de observación empírica utilizados por los caficultores. Los parámetros evaluados incluirán:

● Precisión en la captura de datos.

● Impacto en la productividad.

● Eficiencia en el uso de recursos.

● Costo-beneficio.

Pregunta de investigación

¿Cómo diseñar un sistema de monitoreo de variables medioambientales en tiempo real, basado en tecnologías IoT, que sea adaptable a las condiciones específicas de los cultivos de café en Colombia y que permita optimizar la toma de decisiones agronómicas para mejorar la productividad y sostenibilidad del cultivo?

Hipótesis

La implementación de un sistema de monitoreo de variables medioambientales basado en tecnologías IoT, específicamente diseñado para las condiciones de los cultivos de café en Colombia, permitirá obtener datos precisos y en tiempo real sobre temperatura, humedad, radiación solar, precipitaciones, dirección y velocidad del viento. Esto facilitará la toma de decisiones agronómicas informadas, optimizará el uso de recursos como agua y fertilizantes, y contribuirá a mejorar la productividad y sostenibilidad del cultivo frente a

los métodos tradicionales de observación empírica.

Objetivo general

● Diseñar un sistema de monitoreo de variables medioambientales para el cultivo

de café.

Objetivos específicos

● Identificar las variables medioambientales clave que impactan la productividad y

bienestar del cultivo del café.

● Seleccionar los sensores y tecnologías más adecuadas para el monitoreo de las

variables identificadas, considerando su precisión y adaptabilidad.

● Diseñar un sistema conceptual que integre los componentes seleccionados,

asegurando su funcionalidad en condiciones propias de los cultivos del café.

Alcances y limitaciones

El proyecto se enfoca en el diseño conceptual de un sistema de monitoreo de variables medioambientales para el cultivo de café, dirigido principalmente a pequeños y medianos productores en zonas cafeteras de Colombia. Incluye la identificación de variables clave (como temperatura, humedad, radiación solar y humedad del suelo), la selección y evaluación de tecnologías IoT y sensores apropiados, y el desarrollo de un modelo conceptual del sistema, integrando sus componentes y simulando su funcionamiento en el entorno agrícola. También abarca la propuesta de estrategias para la visualización, transmisión y almacenamiento de datos, así como recomendaciones para futuras etapas de implementación y pruebas piloto.

Sin embargo, el alcance del proyecto no contempla la construcción física ni la validación práctica en campo; la validación se limita a simulaciones teóricas y análisis digital. El análisis de costos y escalabilidad es estimado, sin detallar un presupuesto de ejecución real. Además, se priorizan variables medioambientales principales y condiciones típicas

de zonas cafeteras, por lo que podrían requerirse ajustes para otras regiones o cultivos. La aplicabilidad práctica dependerá de futuras validaciones. Por ello, los resultados y recomendaciones deben considerarse generales y sujetos a ajustes en etapas posteriores.

CAPÍTULO 2

Fundamento teórico

El monitoreo de variables medioambientales para el cultivo de café se centra en cómo la integración de tecnologías de agricultura de precisión y el Internet de las Cosas (IoT) permite optimizar la gestión agrícola mediante la recolección y análisis de datos en tiempo real. El uso de sensores IoT facilita la medición continua de variables clave como temperatura, humedad, radiación solar y humedad del suelo, lo que ayuda a los productores a tomar decisiones informadas para mejorar la productividad y la sostenibilidad del cultivo. Además, la literatura y experiencias previas muestran que estos sistemas contribuyen a un uso más eficiente de recursos como el agua y los fertilizantes, y permiten anticipar problemas fitosanitarios y climáticos [11]. El fundamento teórico también resalta la importancia de adaptar estas tecnologías a las condiciones específicas del café colombiano, considerando factores como la topografía, la infraestructura rural y la capacitación de los productores.

Estado del arte

El monitoreo ambiental en cultivos de café ha avanzado notablemente en la última década gracias a la integración de tecnologías IoT y redes de sensores inalámbricos. Estas soluciones permiten la medición en tiempo real de variables como temperatura, humedad, radiación solar y humedad del suelo, factores que influyen directamente en la

productividad y la calidad del grano. Diversos estudios en Colombia y Latinoamérica han demostrado que el uso de sensores conectados a plataformas digitales facilita la optimización del riego, la fertilización y la prevención de plagas, traduciéndose en ahorros de agua y mejoras en la eficiencia productiva.

En el contexto colombiano, universidades y centros de investigación han implementado redes de sensores de bajo costo, empleando microcontroladores como el ESP32 y tecnologías de comunicación como LoRaWAN y WiFi, que se adaptan bien a áreas rurales con conectividad limitada. Estas soluciones han mostrado una precisión suficiente para aplicaciones agrícolas y autonomía energética mediante paneles solares, lo que resulta fundamental en zonas sin acceso estable a la red eléctrica. Además, la integración con aplicaciones móviles y plataformas web permite a los productores visualizar datos históricos y en tiempo real, recibir alertas y tomar decisiones informadas para el manejo del cultivo.

A nivel internacional, existen experiencias exitosas en Brasil y Centroamérica donde el monitoreo ambiental ha permitido reducir el consumo de agua hasta en un 30% y anticipar brotes de enfermedades como la roya, gracias al análisis predictivo de datos ambientales. En Colombia, proyectos como “Café Sostenible 4.0” y redes piloto en el Huila y Quindío han demostrado que la adopción de estas tecnologías puede aumentar la productividad y reducir el uso de insumos, aunque la tasa de adopción entre pequeños caficultores sigue siendo baja debido a barreras económicas y de capacitación. La tendencia actual apunta a la incorporación de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos y predecir riesgos climáticos o fitosanitarios, así como al uso de gemelos digitales y blockchain para la trazabilidad y la gestión avanzada del cultivo. Sin embargo, persisten retos como la interoperabilidad entre dispositivos de diferentes fabricantes, la cobertura energética en zonas remotas, la sostenibilidad de los sistemas y la baja adopción tecnológica entre los pequeños productores.

En síntesis, la evidencia muestra que los sistemas de monitoreo ambiental contribuyen a la sostenibilidad, la eficiencia y la competitividad de la caficultura colombiana y global, aunque su éxito depende de la adaptación a las condiciones locales, la capacitación de

los productores y la integración con estrategias de agricultura de precisión y sostenibilidad.

El monitoreo ambiental en cultivos de café ha avanzado notablemente en la última década gracias a la integración de tecnologías IoT y redes de sensores inalámbricos. Estas soluciones permiten la medición en tiempo real de variables como temperatura, humedad, radiación solar y humedad del suelo, factores que influyen directamente en la productividad y la calidad del grano. Diversos estudios en Colombia y Latinoamérica han demostrado que el uso de sensores conectados a plataformas digitales facilita la optimización del riego, la fertilización y la prevención de plagas, traduciéndose en ahorros de agua y mejoras en la eficiencia productiva.

Por ejemplo, en Colombia, Ruiz Martínez et al. (2019) [12] desarrollaron un sistema de monitoreo ambiental con sensores inalámbricos Zigbee en cafetales, usando microcontroladores de bajo costo y una interfaz de usuario para visualizar datos climáticos. Este proyecto demuestra la viabilidad de aplicar redes de sensores en el entorno cafetero. En la Figura 1 se muestra la arquitectura propuesta en dicho sistema, con nodos de sensores distribuidos y comunicación en malla.

Figura 1. Arquitectura de red de sensores Zigbee para cultivo de café, con nodos XBee y gateway central, adaptado de Ruíz‑Martínez et al. (2019)

Asimismo, Montoya-Muñoz & Caicedo-Rendón (2020) [13] propusieron una arquitectura basada en IoT, computación en niebla y nube, para monitoreo ambiental en fincas cafeteras. Su sistema empleó sensores conectados mediante WiFi y LoRa, combinados con procesamiento local para minimizar el envío de datos y optimizar recursos. La Figura 2 presenta un esquema funcional del sistema propuesto en su “Coffee Smart Farm”.

Figura 2. Arquitectura IoT–Fog–Cloud para monitoreo ambiental en finca cafetera, adaptada de Montoya‑Muñoz y Caicedo‑Rendón (2020)

En otros países latinoamericanos también se han desarrollado soluciones similares. En Ecuador, un sistema de monitoreo para cultivos de cacao utilizó ESP32, sensores de humedad del suelo y conectividad LoRaWAN, permitiendo transmitir datos a plataformas como Ubidots, con alertas móviles en tiempo real [14]. En Brasil, el proyecto “Espectro” aplicó sensores de humedad con comunicación LoRa y energía solar, logrando reducir

el uso de agua en hasta un 30 % y monitorear grandes extensiones de cultivo [15].

En Colombia, iniciativas como “Café Sostenible 4.0” en el Huila y Quindío han mostrado cómo los sistemas de monitoreo permiten a los productores recibir información desde su finca en tiempo real, incluso en zonas con baja conectividad, mediante el uso de microcontroladores como el ESP32 y módulos LoRa o WiFi. La Figura 3 muestra un prototipo desarrollado en esta iniciativa, basado en nodos de bajo consumo conectados a una plataforma web.

Figura 3. Nodo IoT basado en ESP32 + LoRa con batería y antena, apropiado para monitoreo remoto de cultivos

Aunque los beneficios son evidentes, aún existen retos, como la interoperabilidad entre dispositivos de diferentes fabricantes, la necesidad de autonomía energética en zonas remotas, la baja adopción por parte de pequeños productores debido a barreras económicas y de formación técnica. La tendencia actual apunta hacia la incorporación de inteligencia artificial para el análisis predictivo de datos ambientales, así como el uso de blockchain y gemelos digitales para trazabilidad y gestión avanzada de cultivos [16].

En síntesis, estos proyectos demuestran que existen soluciones tecnológicas efectivas para el monitoreo ambiental en agricultura, y ofrecen referentes valiosos para el diseño de un sistema adaptado al contexto cafetalero colombiano. A partir de estas experiencias, este trabajo propone un sistema accesible y replicable que considera la infraestructura, el entorno rural y la capacitación necesaria para su implementación sostenible.

Marco normativo El desarrollo y aplicación de sistemas de monitoreo ambiental para el cultivo de café en Colombia se encuentra regulado por un marco normativo que abarca aspectos ambientales, agrícolas, de telecomunicaciones y de calidad técnica. Normativa ambiental y de sostenibilidad:

● Constitución Política de Colombia (Art. 8, 79 y 80): consagra el derecho a un

ambiente sano y la obligación del Estado y los ciudadanos de proteger los recursos naturales y garantizar su aprovechamiento sostenible.

● Ley 99 de 1993: crea el Ministerio de Ambiente y el Sistema Nacional Ambiental

(SINA), y establece la gestión sostenible de los recursos naturales, la protección ambiental y la promoción de tecnologías limpias en el sector productivo.

● Decreto 2811 de 1974 (Código Nacional de Recursos Naturales Renovables):

regula el uso, manejo y protección de los recursos naturales, incluyendo el agua y el suelo.

Normativa agrícola y de innovación:

● Ley 1876 de 2017: regula el Sistema Nacional de Innovación Agropecuaria (SNIA)

y fomenta la adopción de tecnologías digitales, como el IoT, para la gestión eficiente y sostenible del sector agropecuario.

● Plan Estratégico de Tecnologías de Información y Comunicaciones (PETI) del

Ministerio de Agricultura: impulsa la transformación digital y la agricultura de precisión en Colombia, promoviendo el uso de sensores, plataformas de datos y automatización en cultivos estratégicos como el café.

Normativa de telecomunicaciones y datos:

● Ley 72 de 1989, Decreto 1900 de 1990, Ley 1341 de 2009 y Ley 1978 de 2019:

regulan la conectividad, el uso de redes, la transmisión de datos y la promoción de proyectos IoT en todos los sectores, incluyendo el agropecuario. Estas normas garantizan la infraestructura necesaria para la operación de sistemas de monitoreo en tiempo real.

Normas técnicas y de calidad aplicables:

● NTC 2050: Norma Técnica Colombiana sobre instalaciones eléctricas, aplicable a

la integración segura de sensores, microcontroladores y sistemas de energía renovable en campo.

● NTC 40, NTC 1927, NTC 1297, NTC 2879, NTC 5167: establecen requisitos para

el manejo, etiquetado, clasificación y uso de fertilizantes y productos agrícolas, relevantes para la gestión integral del cultivo y la interpretación de datos ambientales.

● Protocolos IDEAM: lineamientos para el monitoreo climático y la gestión de datos

ambientales, útiles para el diseño de sistemas de vigilancia y control en el sector agrícola.

Programas y lineamientos sectoriales:

● Agro 4.0 (MinTIC y C4IR.CO): fomenta la adopción de tecnologías digitales y el

desarrollo de soluciones IoT para la agricultura sostenible, alineado con la Red Iberoamericana de Digitalización de la Agricultura y la Ganadería (RIDAG).

● Lineamientos de la UPRA y el Ministerio de Agricultura: promueven la planificación

sostenible del uso del suelo y la integración de tecnologías de monitoreo para la toma de decisiones en el sector rural ● Marco Histórico En el sector cafetalero, la producción agrícola se ha caracterizado tradicionalmente por el uso de métodos manuales y empíricos, donde las decisiones sobre el manejo del cultivo dependen principalmente de la experiencia de los productores. Esta situación es especialmente evidente en pequeñas asociaciones y fincas familiares, donde la falta de sistemas de monitoreo adecuados dificulta el control preciso de las variables ambientales, lo que puede llevar a un uso excesivo de recursos como agua, fertilizantes y pesticidas, incrementando los costos y reduciendo la eficiencia productiva [17]. El manejo inadecuado de factores climáticos no solo afecta la cantidad y calidad de la cosecha, sino que también incrementa la vulnerabilidad de las plantas frente a enfermedades y plagas, y puede tener repercusiones negativas en la salud de quienes trabajan en el cultivo debido al uso excesivo de agroquímicos. Además, los equipos de medición ambiental disponibles en el mercado suelen tener costos elevados, lo que representa una barrera para su adopción por parte de pequeños y medianos productores. En respuesta a estos desafíos, en los últimos años se han desarrollado propuestas tecnológicas basadas en redes de sensores inalámbricos y sistemas de monitoreo remoto. Estas soluciones buscan ofrecer herramientas de bajo costo y fácil acceso que permitan medir de manera automática y continúa variables como la temperatura, la humedad, el pH y la conductividad del suelo, así como la radiación solar y la presencia de precipitaciones. La información recolectada por estos sistemas puede ser visualizada en tiempo real a través de plataformas digitales, facilitando la toma de decisiones informadas y oportunas para el manejo del cultivo [18].

El avance de tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT) ha permitido que los caficultores tengan acceso a datos ambientales precisos, incluso en zonas rurales sin

acceso a energía eléctrica, gracias al uso de paneles solares y conectividad celular o WiFi. Estas innovaciones han demostrado ser eficaces para optimizar el uso de recursos, reducir pérdidas por factores climáticos y mejorar la calidad del café. Marco teórico

El monitoreo ambiental en el cultivo de café ha cobrado una importancia creciente en la última década, impulsado por los desafíos que plantea el cambio climático y la necesidad de optimizar la productividad y sostenibilidad del sector cafetero colombiano45. El café, como cultivo de alta relevancia económica y social, es particularmente sensible a variaciones en variables ambientales como la temperatura, la humedad, la radiación solar, la calidad del suelo y la presencia de precipitaciones. Estas variables afectan directamente el crecimiento, la salud y la calidad del grano, así como la rentabilidad de los productores [19].

Agricultura de Precisión y Monitoreo Ambiental: La agricultura de precisión se fundamenta en el uso de tecnologías avanzadas para observar, medir y responder a la variabilidad dentro de los campos de cultivo, permitiendo la gestión eficiente de recursos y la toma de decisiones informadas. En este contexto, el monitoreo ambiental se convierte en una herramienta esencial, ya que posibilita la recopilación sistemática de datos sobre el entorno del cultivo, facilitando la identificación temprana de riesgos, la optimización del riego y la fertilización, y la prevención de enfermedades y plagas. El desarrollo de sistemas de monitoreo ambiental en café ha evolucionado desde métodos empíricos y observacionales hacia la integración de sensores especializados, redes inalámbricas de sensores (WSN) y plataformas de análisis de datos en tiempo real [20]. Estos sistemas permiten medir variables como la humedad y temperatura del suelo, pH, conductividad, radiación solar, y condiciones atmosféricas, transmitiendo la información a un nodo central para su procesamiento y visualización.

Tecnologías IoT y Redes de Sensores: La incorporación de tecnologías IoT (Internet de las Cosas) en el sector agrícola ha revolucionado el monitoreo ambiental, permitiendo la conexión de sensores y dispositivos a través de redes inalámbricas para la transmisión

automática de datos. Los sistemas basados en IoT ofrecen ventajas como la detección temprana de deficiencias nutricionales, enfermedades o estrés hídrico, así como la optimización del uso de agua y fertilizantes. Además, la información recolectada puede ser utilizada para generar alertas y recomendaciones en tiempo real, empoderando a los caficultores en la toma de decisiones y mejorando la eficiencia del manejo agronómico [19].

Las redes inalámbricas de sensores (WSN) permiten la instalación de múltiples sensores distribuidos en la plantación, cada uno equipado con sensores para medir variables específicas. Estos nodos se comunican entre sí y con un nodo central, que recopila y procesa la información para su análisis y visualización. El uso de tecnologías de comunicación como WiFi, LoRaWAN o redes celulares facilita la implementación de estos sistemas incluso en zonas rurales con limitaciones de infraestructura eléctrica o de conectividad [20].

Impacto y Sostenibilidad: El monitoreo ambiental basado en sensores IoT no solo contribuye a la optimización de la producción y la calidad del café, sino que también promueve la sostenibilidad ambiental y la resiliencia frente a los efectos del cambio climático. Al permitir un uso más eficiente de los recursos, se reduce el desperdicio de agua y fertilizantes, se minimiza el impacto ambiental y se mejora la rentabilidad de los productores. Además, la disponibilidad de datos históricos y en tiempo real facilita la adaptación a condiciones cambiantes y la implementación de estrategias de manejo más sostenibles.

Desafíos y Perspectivas: A pesar de los avances tecnológicos, la adopción de sistemas de monitoreo ambiental en café enfrenta desafíos como el costo de los equipos, la necesidad de capacitación técnica para los productores, y la adaptación de las soluciones a las condiciones particulares de cada finca o región. Sin embargo, la evidencia muestra que la implementación de estas tecnologías es clave para una gestión más eficiente, sostenible y competitiva del cultivo de café, y se proyecta como una tendencia creciente en la agricultura moderna

Marco conceptual

El monitoreo ambiental en el cultivo de café ha evolucionado de métodos empíricos hacia la integración de tecnologías avanzadas, con el objetivo de mejorar la productividad, la sostenibilidad y la resiliencia del sector frente a desafíos como el cambio climático y la variabilidad de las condiciones agroecológicas. Colombia, como uno de los principales productores y exportadores de café a nivel mundial, enfrenta retos significativos derivados de fenómenos climáticos extremos, plagas y enfermedades, así como de la necesidad de optimizar el uso de recursos naturales para mantener la competitividad y la calidad del grano.

Internet de las Cosas (IoT): Es una tecnología que permite conectar objetos físicos, como sensores y actuadores, a través de redes de comunicación, facilitando la recopilación, transmisión y análisis de datos en tiempo real. En el sector agrícola, el IoT se utiliza para monitorear variables ambientales y de suelo, optimizando la gestión de los cultivos mediante plataformas digitales que procesan y presentan la información recolectada (Mouha, 2021).

Agricultura de Precisión: Es una estrategia de manejo agrícola que utiliza tecnologías avanzadas, como sensores, sistemas de posicionamiento y análisis de datos, para observar y gestionar la variabilidad dentro de un campo. Su objetivo es optimizar el uso de recursos y mejorar la productividad y sostenibilidad, ajustando las prácticas agrícolas a las condiciones específicas de cada parcela (Ibarra, 2022).

Microcontrolador: Es un dispositivo electrónico compacto que integra procesador, memoria y periféricos en un solo chip, diseñado para ejecutar tareas específicas de control y procesamiento en sistemas embebidos. En agricultura, modelos como el ESP32 o Arduino permiten la interacción directa con sensores y actuadores, facilitando la recopilación y transmisión de datos en tiempo real para la gestión eficiente de variables medioambientales (ESP32 Wi-Fi & Bluetooth SOC | Espressif Systems, n.d.).

Café especial: Es aquel que se distingue por sus características únicas en sabor, aroma y perfil sensorial, atribuibles a prácticas específicas de cultivo, procesamiento y preparación. Cumple con estándares estrictos establecidos por organizaciones como la Specialty Coffee Association (SCA), que lo define como el café que obtiene una puntuación de 80 o más sobre 100 en una evaluación de calidad realizada por catadores certificados (SCA Member Brochure - Spanish - Specialty Coffee Association, n.d.). Variables Medioambientales: Son factores físicos, químicos y biológicos que influyen directamente en el crecimiento, desarrollo y productividad de los cultivos agrícolas. Entre las más relevantes para el café se encuentran la temperatura, la humedad, la radiación solar y la calidad del suelo. El monitoreo de estas variables es esencial para tomar decisiones informadas que optimicen la producción y promuevan prácticas sostenibles (López & Vargas, 2019).

Microclimas: Se entiende por microclima al conjunto de condiciones climáticas particulares que se desarrollan en una zona pequeña y diferenciada dentro de un área geográfica más amplia. Estas variaciones pueden ser influenciadas por la topografía, la vegetación, la proximidad a cuerpos de agua y la presencia de estructuras humanas, y afectan directamente el manejo agrícola, especialmente en cultivos como el café (Perico- Agudelo, 2009).

CAPÍTULO 3

Marco metodológico

El presente estudio se orienta al diseño conceptual de un sistema de monitoreo de variables medioambientales para el cultivo de café, con el propósito de optimizar la gestión agronómica y promover la sostenibilidad en zonas cafeteras de Colombia. La investigación adopta un enfoque aplicado y descriptivo, centrado en la revisión, análisis y modelado de tecnologías, limitándose al área conceptual haciendo uso de software para realizar la previsualización del modelo propuesto con proyección a ser operativos en campos de cultivo de café en la región.

Matriz de congruencia

Pregunta de investigación Hipótesis Objetivo general Objetivos específicos Variables estudiadas ¿Cómo diseñar un sistema de monitoreo de variables medioambientales en tiempo real, basado en tecnologías IoT, que sea adaptable a las condiciones específicas de los cultivos de café en Colombia para mejorar la productividad y sostenibilidad del cultivo?

Un sistema de monitoreo ambiental basado en IoT, adaptado a las condiciones específicas de los cultivos de café en Colombia, permitirá obtener datos precisos en tiempo real sobre temperatura, humedad, radiación solar y humedad del suelo. Esto contribuirá a mejorar la productividad y sostenibilidad del cultivo frente a los métodos tradicionales de observación empírica.

Diseñar un sistema de monitoreo de variables medioambientales para el cultivo de café.

Identificar las variables medioambientales clave que impactan la productividad y bienestar del cultivo de café.

Implementación de sensores IoT, para realizar la monitorización de variables como temperatura, humedad, radiación y humedad del suelo.

Seleccionar los sensores y tecnologías más adecuados para el monitoreo de las variables identificadas, considerando su precisión y adaptabilidad.

Precisión de datos, eficiencia en el uso de recursos, productividad y sostenibilidad del cultivo Diseñar un sistema conceptual que integre los componentes seleccionados, asegurando su funcionalidad en condiciones propias de los cultivos de café.

Proponer un modelo que cubra las exigentes condiciones ambientales que presenta el variado relieve en el que se desarrollan los cultivos.

Tabla 1. Matriz de congruencia (Fuente Propia)

La Tabla 1 ilustra la matriz de congruencia, este instrumento permite verificar la alineación entre los objetivos y los resultados esperados. A través de esta matriz, se garantiza que cada componente del proyecto responda de manera lógica y articulada al propósito general, favoreciendo un desarrollo estructurado y consistente desde la formulación hasta la implementación de la solución tecnológica.

Profundidad

La investigación se enmarca dentro de un alcance descriptivo y analítico, enfocándose en el desarrollo teórico del sistema sin llegar a la fase de implementación física. El trabajo comprende la identificación exhaustiva de las variables medioambientales críticas para el cultivo de café (temperatura, humedad relativa, radiación solar y humedad del suelo), el análisis comparativo de tecnologías de sensores disponibles en el mercado, y el diseño conceptual de la integración de estos componentes en un sistema funcional. Se utilizarán herramientas de modelado digital y simulación para validar teóricamente el desempeño del sistema propuesto, evaluando aspectos como precisión, confiabilidad y adaptabilidad a diferentes condiciones ambientales.

La profundidad analítica del proyecto se centra en la fundamentación técnica de las decisiones de diseño, respaldadas por revisión bibliográfica y análisis comparativo de alternativas tecnológicas, sin abarcar la construcción de prototipos físicos ni pruebas de campo. Los resultados obtenidos constituirán la base para futuras etapas de implementación, estableciendo los lineamientos técnicos y metodológicos para el desarrollo de sistemas de monitoreo ambiental que contribuyan a la optimización y sostenibilidad de la producción cafetera colombiana.

Diseño metodológico

La metodología implementada se estructura en tres fases principales.

-

En la primera fase, se realiza una revisión bibliográfica y documental exhaustiva sobre las variables medioambientales más relevantes para el cultivo de café, así

como sobre tecnologías y sensores disponibles en el mercado. Esta etapa permite identificar y priorizar parámetros críticos como temperatura, humedad relativa, radiación solar y humedad del suelo, fundamentales para la productividad y el bienestar del cultivo.

-

En la segunda fase, se lleva a cabo la selección y evaluación de sensores y tecnologías. Se comparan diferentes opciones en función de criterios como precisión, rango de medición, costo, facilidad de integración y adaptabilidad a condiciones rurales. Para ello, se emplean matrices comparativas y análisis documental, fundamentando la elección de los componentes más adecuados para el sistema propuesto.

-

La tercera fase corresponde al diseño conceptual del sistema. Se desarrolla un modelo que integra los sensores seleccionados, microcontroladores y la arquitectura de comunicación, considerando la disposición física en el campo y la viabilidad técnica del conjunto. El diseño se realiza mediante software de modelado y simulación, permitiendo validar teóricamente el funcionamiento del sistema bajo escenarios típicos de las zonas cafeteras, pero sin llegar a la implementación física ni a pruebas en campo.

Procedimientos

Objetivo Específico 1: Identificar las variables medioambientales clave que impactan la productividad y bienestar del cultivo del café.

El cultivo de café en Colombia se desarrolla en un entorno de alta complejidad climática y geográfica, donde la productividad y el bienestar del cafeto dependen de la interacción de múltiples variables medioambientales. Dada la diversidad de microclimas, altitudes y patrones de lluvia en las zonas cafeteras, es fundamental identificar y comprender cuáles son los factores ambientales que más inciden en el desarrollo, la calidad y el rendimiento del cultivo. Esta identificación permite a los productores anticipar riesgos, optimizar el uso de recursos y tomar decisiones informadas para mantener la sostenibilidad y competitividad del sector cafetero colombiano, especialmente frente a los desafíos que

plantea el cambio climático y la variabilidad interanual del clima, entre las variables clave que impactan la productividad y el bienestar del cultivo de café en Colombia se destacan:

● Temperatura ambiente: Regula los procesos fisiológicos del cafeto; temperaturas

óptimas (18-22°C para arábica) favorecen la floración y el llenado del grano, mientras que extremos térmicos pueden causar estrés, abortos florales o favorecer enfermedades346.

● Humedad relativa del aire: Influye en la transpiración y la incidencia de

enfermedades fúngicas; niveles altos pueden favorecer hongos como la roya, mientras que valores bajos inducen estrés hídrico.

● Precipitación: La cantidad y distribución de la lluvia determinan la disponibilidad

de agua, la floración, el desarrollo del fruto y la planificación de labores agrícolas; excesos o déficits afectan la producción y pueden generar problemas de erosión o deficiencia hídrica.

● Radiación solar: La acumulación de brillo solar (1.500-1.800 horas/año) es

esencial para la fotosíntesis y el desarrollo del grano, pero un exceso puede acelerar la maduración y afectar la calidad.

● Humedad del suelo: Es fundamental para el suministro hídrico del cultivo; su

déficit o exceso afecta la absorción de nutrientes y el crecimiento radicular, impactando directamente la productividad y la salud de la planta.

● Presión atmosférica: Relacionada con la altitud, influye en la fisiología del cafeto

y en la calidad del grano, además de permitir anticipar cambios climáticos relevantes para la programación de labores agrícolas.

● Velocidad y dirección del viento: Los vientos fuertes pueden causar daños

mecánicos, aumentar la evapotranspiración y dispersar enfermedades; conocer su patrón es clave para implementar barreras vivas y orientar adecuadamente los cultivos en zonas montañosas

Objetivo Específico 2: Seleccionar los sensores y tecnologías más adecuadas para el monitoreo de las variables identificadas, considerando su precisión y adaptabilidad.

1. Consulta y compilación de sensores óptimos.

● Procedimiento: Se realizó un análisis detallado de las alternativas disponibles,

considerando tanto el mercado nacional como internacional. Este proceso contempló los requerimientos técnicos y ambientales propios de las zonas cafeteras, la diversidad de microclimas y la necesidad de soluciones robustas, precisas y de fácil integración. Se revisaron especificaciones técnicas, estudios previos y experiencias en agricultura de precisión, priorizando dispositivos que ofrecieran un equilibrio adecuado entre precisión, durabilidad, costo y compatibilidad con plataformas como el ESP32, ampliamente utilizado en sistemas IoT agrícolas. Además, se evaluó la capacidad de los sensores para operar de manera confiable en ambientes con alta humedad, variaciones térmicas y exposición a condiciones adversas, propias de las regiones cafeteras del país.

-

Investigación de tecnologías existentes:

Se revisaron especificaciones técnicas, estudios científicos y experiencias prácticas documentadas en proyectos similares, priorizando sensores validados en entornos agrícolas y climas tropicales.

-

Análisis comparativo:

Se evaluaron parámetros como precisión, rango de medición, consumo energético, resistencia a condiciones adversas (humedad, polvo) y costo.

-

Validación teórica:

Mediante simulaciones y estudios de compatibilidad, se confirmó que los sensores seleccionados cumplen con los requisitos del sistema conceptual.

● Instrumentos: datasheet que desglosan las características propias de cada uno

de los sensores que cubren la necesidad requerida para la adecuada adquisición de datos para procesarlos y así poder tomar decisiones propicias para el mejor desarrollo del cultivo. Como resultado, se seleccionaron sensores capaces de

medir variables críticas como temperatura, humedad relativa, humedad del suelo, radiación solar y ultravioleta, precipitación, presión atmosférica, así como velocidad y dirección del viento. La elección de estos dispositivos garantiza la obtención de datos precisos y en tiempo real, fundamentales para la toma de decisiones agronómicas y la optimización de recursos en el manejo del café, sentando las bases para un sistema de monitoreo ambiental eficiente y adaptable a las necesidades de los caficultores colombianos.

Adaptabilidad a Condiciones Colombianas

-

Resistencia a la humedad y corrosión:

Los sensores capacitivos de suelo y el BMP280 están encapsulados para resistir la alta humedad y lluvias frecuentes en zonas como el Eje Cafetero.

-

Bajo consumo energético:

El ESP32 y sensores como el DHT11 o BMP280 operan con 3.3V, ideales para sistemas alimentados por baterías en zonas rurales.

-

Costo accesible:

Se priorizaron opciones económicas (ej: DHT11 en lugar de DHT22) para garantizar escalabilidad en fincas pequeñas y medianas.

Integración Tecnológica

-

Protocolos de comunicación:

Se eligieron sensores con salidas digitales (I2C, SPI) o analógicas compatibles con el ESP32, facilitando la adquisición centralizada de datos.

-

Plataforma de simulación:

Herramientas como TinkerCAD y Proteus permitieron validar teóricamente la interacción entre sensores, microcontrolador y entorno.

● Resultados: A continuación, se presenta la Tabla 2 que evidencia los sensores

óptimos con las características más adecuadas para cumplir con el censo propuesto.

Variable Sensor Especificaciones Justificación Temperatura ambiente

DHT11

- Rango: 0°C a 50°C

- Precisión: ±2°C

- Salida digital

Económico, fácil integración con ESP32 y suficiente para el rango térmico del café colombiano (18–25°C). Humedad relativa

DHT11

- Rango: 20–90% RH

- Precisión: ±5% RH

Integrado en el mismo módulo que la temperatura, reduce complejidad y costos. Humedad del suelo Sensor capacitivo (v1.2)

- Rango: 0–100%

humedad

-

Resistente a corrosión

- Salida analógica

Mayor durabilidad que los sensores resistivos, ideal para suelos ácidos y húmedos de zonas cafeteras.

Radiación UV

UVM30A

- Rango espectral:

200–370 nm

- Salida analógica

Detecta radiación ultravioleta crítica para prevenir estrés en hojas y optimizar sombrío.

Precipitación YL-83

-

Detecta lluvia mediante conductividad

-

Ajuste de sensibilidad con potenciómetro Simple, bajo costo y efectivo para alertar sobre exceso de agua o sequías prolongadas.

Presión atmosférica

BMP280

- Rango: 300–1100

hPa

- Precisión: ±0.12

hPa

- Interfaces I2C/SPI

Permite estimar altitud y prever cambios climáticos, clave en regiones montañosas cafeteras.

Velocidad del viento Sensor F249 (tipo herradura)

- Mide interrupciones

infrarrojas

- Voltaje: 3.3–5V

Robustez ante condiciones climáticas y adecuadas para medir vientos fuertes en laderas y zonas expuestas.

Dirección del viento Sensores infrarrojos + veleta

- Detección de 8

direcciones

-

Integración con

ESP32

Permite diseñar barreras rompe vientos y optimizar la disposición de las plantas.

Tabla 2. Sensores seleccionados (Fuente Propia)

Objetivo Específico 3: Diseñar un sistema conceptual que integre los componentes seleccionados, asegurando su funcionalidad en condiciones propias de los cultivos del café.

1. Modelo conceptual

● Procedimiento: Para diseñar el sistema conceptual, se desarrolló un

modelo integral que articula los sensores y componentes previamente seleccionados, definiendo su ubicación estratégica en el campo de cultivo de café, las conexiones eléctricas y la arquitectura de comunicación de datos, considerando variables como la topografía, el tamaño de la finca y la presencia de microclimas, además de detallar el ensamblaje físico y electrónico en software especializado, y validar teóricamente su

funcionamiento mediante simulaciones que reproducen escenarios ambientales propios de las zonas cafeteras colombianas.

● Instrumentos: En este proceso se emplearon herramientas digitales de

modelado y simulación electrónica como TinkerCAD,Arduino IDE, Proteus e Inventor para el diseño virtual y la validación teórica del sistema, junto con fichas técnicas y manuales de los sensores y microcontroladores para asegurar la correcta integración de los componentes, matrices de distribución y diagramas de arquitectura para planificar la disposición de los sensores en el campo, y documentación técnica y normativa agrícola para ajustar el diseño a las condiciones reales del cultivo de café en Colombia.

● Resultados Esperados: Como resultado, se espera obtener un modelo

conceptual detallado del sistema de monitoreo ambiental que muestre la integración y distribución de los sensores y componentes en el cultivo de café, esquemas y diagramas electrónicos que reflejan la arquitectura y conexiones del sistema, simulaciones teóricas que demuestran la funcionalidad y adaptabilidad del diseño ante distintos escenarios ambientales, y una justificación técnica que respalde la escalabilidad, funcionalidad y pertinencia del sistema conceptual para su futura implementación en las zonas cafeteras colombianas.

2. Integración de sensores

● Procedimiento: La integración de los sensores se realizó mediante un

proceso estructurado que incluyó la definición de la arquitectura del sistema, la configuración de las interfaces de comunicaciones (analógicas y digitales), y la programación del microcontrolador ESP32 para la adquisición y procesamiento de datos.

● Instrumentos: Se utilizaron sensores seleccionados, software de

desarrollo como Arduino IDE, herramientas de simulación electrónica Proteus, Wokwi y documentación técnica de fabricantes para validar conexiones y rangos operativos.

● Resultados Esperados: Un sistema integrado y funcional con una

arquitectura escalable al cultivo de café en Colombia.

CAPÍTULO 4

Diseño electrónico y Programación

Diseño Electrónico del Sistema de monitoreo de variables ambientales para Cultivo de Café.

El diseño electrónico del sistema de monitoreo de variables ambientales para el cultivo de café se fundamenta en la integración de sensores avanzados y un microcontrolador ESP32, con el propósito de monitorear en tiempo real las condiciones medioambientales críticas para el óptimo desarrollo del cultivo. Este sistema permite medir variables clave como temperatura, humedad, radiación solar, precipitación, presión atmosférica, velocidad y dirección del viento, brindando información precisa y oportuna para la toma de decisiones agronómicas.

La estructura electrónica se compone de un conjunto de sensores, cada uno de ellos encargado de captar datos específicos. El sensor DHT11 se encarga de registrar la temperatura y la humedad relativa del aire, proporcionando información relevante para el control de microclimas en las zonas cafeteras. Para la medición de la humedad del suelo, se emplea un Sensor Capacitivo (v1.2), el cual, a diferencia de los sensores resistivos, ofrece mayor durabilidad en ambientes húmedos y con alta acidez. La detección de radiación ultravioleta se realiza mediante el sensor UVM30A, un dispositivo que permite evaluar la intensidad de los rayos UV y su posible impacto sobre las plantas de café. Además, el sensor YL-83 se integra al sistema para detectar precipitaciones, generando alertas en tiempo real que facilitan la gestión del riego y la protección del cultivo.

La presión atmosférica y la altitud se monitorean a través del sensor BMP 280, cuyas capacidades de precisión permiten ajustar prácticas agronómicas en función de cambios climáticos inesperados. Por su parte, la velocidad del viento es medida por el sensor infrarrojo F249, el cual opera por interrupciones ópticas, ofreciendo datos fiables sobre

la intensidad del viento, mientras que la dirección se capta mediante una veleta equipada con sensores infrarrojos, asegurando una correcta interpretación de las corrientes de aire en el cultivo.

Para gestionar esta red de sensores, se utiliza un microcontrolador ESP32, seleccionado por su capacidad de procesamiento, conectividad WiFi/Bluetooth y múltiples pines GPIO. Este dispositivo se encarga de centralizar los datos y transmitirlos hacia una plataforma de monitoreo en tiempo real, permitiendo al productor tomar decisiones oportunas y fundamentadas en información precisa.

El diseño electrónico incluye un sistema de alimentación estable, adecuado para todos los sensores. Adicionalmente, se emplean capacitores de desacoplo para minimizar el ruido eléctrico, y diodos TVS para proteger el sistema ante sobrevoltajes. La estación también contempla la posibilidad de operar de manera autónoma mediante un módulo TP4056 para carga de baterías recargables, extendiendo su operatividad en entornos remotos.

Finalmente, el sistema será complementado con un diagrama de conexión detallado, en el que se mostrarán todas las interconexiones eléctricas y electrónicas, así como un código base en Arduino IDE para la validación inicial de cada sensor. Esta estructura garantiza un monitoreo preciso y continuo, optimizando los recursos y favoreciendo el crecimiento saludable del cultivo de café.

Cada sensor fue configurado y conectado cuidadosamente al microcontrolador, estableciendo una arquitectura robusta para el procesamiento y transmisión de datos. Los siguientes apartados describen en detalle cada uno de los sensores implementados en el sistema, junto con su esquema de conexión y sus características operativas.

Sensor DHT11 - Monitoreo de Temperatura y Humedad

Figura 4. Diagrama de conexión DHT11 (Fuente propia)

En la Figura 4 se puede observar un diagrama de conexión para el sensor DHT11 el cual es un dispositivo de bajo costo que permite medir la temperatura y la humedad relativa del aire. Su integración en la estación meteorológica es fundamental para evaluar el microclima en las zonas cafeteras, ya que estos parámetros influyen directamente en el desarrollo del cultivo y la prevención de enfermedades fúngicas. El DHT11 opera con una resolución de 8 bits para la temperatura y la humedad, y su rango de medición se encuentra entre 0 °C a 50 °C para la temperatura, y del 20% al 90% para la humedad relativa, con un margen de error del ±2 °C y ±5% HR, respectivamente. Aunque su precisión es limitada en comparación con otros sensores, su simplicidad y fácil integración lo convierten en una opción ideal para aplicaciones de monitoreo ambiental.

DHT11

ESP32

VCC

3.3 V

GND

GND

DATA

GPIO 15

NC No Conectar Tabla 3. Caracterización sensor DHT11 (Fuente Propia)

En la Tabla 3 podemos evidenciar como el DHT11 se conecta mediante tres pines principales: VCC, GND y DATA. El pin VCC se conecta a una salida de 3.3V del ESP32 para su alimentación. El pin GND se conecta a la tierra común del sistema, y el pin DATA se vincula al GPIO 15 del ESP32, permitiendo la transmisión de los datos de temperatura y humedad. Es necesario colocar una resistencia de pull-up de 10kΩ entre el pin DATA y VCC para asegurar una señal estable.

Sensor Capacitivo (v1.2) - Medición de Humedad del Suelo

Figura 5. Diagrama de conexión V1.2 (Fuente propia)

La Figura 5 muestra la disposición del sensor capacitivo v1.2 es una opción robusta para la medición de humedad en el suelo. A diferencia de los sensores resistivos, este utiliza una tecnología capacitiva que evita la corrosión en entornos húmedos, lo que prolonga su vida útil. Su sensibilidad permite detectar variaciones en la cantidad de agua presente en el sustrato, proporcionando datos en tiempo real sobre el estado hídrico del cultivo. La salida del sensor es analógica, entregando valores proporcionales al nivel de humedad, que pueden ser interpretados fácilmente por el ESP32 a través de su conversor ADC (Analog to Digital Converter).

Sensor Capacitivo v1.2

ESP32

VCC

3.3 V

GND

GND

AOUT

GPIO 34

DOUT

No Conectar Tabla 4. Caracterización sensor Capacitivo v1.2 (Fuente Propia) De acuerdo con la Tabla 4, se puede establecer que el sensor capacitivo se alimenta a 3.3V y se conecta a tierra a través de los pines VCC y GND respectivamente. Su salida analógica (AOUT) se conecta al GPIO 34 del ESP32, que es un pin ADC capaz de interpretar niveles de voltaje analógicos y convertirlos a valores digitales proporcionales a la humedad del suelo.

Sensor UVM30A - Monitoreo de Radiación Ultravioleta A continuación, en la Figura 6, se presenta el esquema de conexión y algunos datos pertenecientes al Datasheet del Sensor UVM30A.

Figura 6. Diagrama de conexión UVM30A (Fuente propia)

El sensor UVM30A está diseñado para detectar los niveles de radiación ultravioleta del ambiente. Esta información es esencial para el cultivo de café, ya que la exposición prolongada a altos niveles de radiación UV puede afectar la fisiología de las plantas, su crecimiento y la calidad del grano. Su uso permite realizar ajustes en el sombreado o en la programación de riegos y fertilización foliar.

El UVM30A produce una señal analógica que varía según la intensidad de los rayos UV. Es un sensor de bajo consumo energético y fácil integración, lo que lo convierte en una opción eficaz para sistemas de monitoreo ambiental automatizados en zonas rurales.

UVM30A

ESP32

VCC

3.3 V

GND

GND

AOUT

GPIO 33

NC No Conectar Tabla 5. Caracterización sensor UVM30A (Fuente Propia)

El sensor UVM30A también entrega una señal analógica proporcional a la intensidad de radiación UV. Los datos registrados en la Tabla 5 permiten observar que el sensor se conecta de forma similar al sensor capacitivo: VCC a 3.3V, GND a tierra común, y AOUT al GPIO 33 del ESP32, que también es un pin ADC para lectura analógica. Sensor YL-83 - Detección de Precipitación El sensor YL-83 es un módulo diseñado para la detección de lluvia. Funciona mediante la presencia de gotas de agua en una superficie conductora que, al humedecerse, modifica el voltaje de salida. Es particularmente útil para activar sistemas de alerta temprana o para registrar eventos de precipitación que influyen directamente en las necesidades de riego del cultivo de café. El siguiente diagrama (Figura 7) representa gráficamente la conexión del Sensor YL-83.

Figura 7. Diagrama de conexión YL-83 (Fuente propia) Como se puede observar en la Tabla 6, este sensor entrega una señal digital a través del pin DOUT cuando detecta la presencia de agua. Su instalación sencilla y su compatibilidad con microcontroladores como el ESP32 lo hacen una opción práctica y eficiente para monitoreo ambiental en campo.

YL-83

ESP32

VCC

3.3 V

GND

GND

AOUT

GPIO 35

DOUT

No Conectar Tabla 6. Caracterización sensor YL-83 (Fuente Propia) El YL-83 cuenta con un pin digital (OUT) que se activa al detectar agua sobre la superficie del sensor. Se conecta su pin VCC a 3.3V, GND a tierra y DOUT al GPIO 35 del ESP32. Este pin digital permite recibir directamente una señal de presencia o ausencia de lluvia, sin necesidad de conversión adicional.

Sensor BMP 280 - Medición de Presión Atmosférica y Altitud El sensor BMP280 es un barómetro digital de alta precisión que permite la medición de la presión atmosférica y la estimación de la altitud en base a esta. En el contexto del cultivo de café, estos parámetros resultan útiles para el análisis del clima local y la

detección de patrones de cambio que pueden afectar la floración y maduración del grano. La Figura 8 proporciona una visión general de la configuración del dispositivo.

Figura 8. Diagrama de conexión BMP280 (Fuente propia) Este sensor utiliza el protocolo I2C para comunicarse con el ESP32, lo que permite una conexión eficiente utilizando solo dos pines. Su diseño compacto, bajo consumo energético y precisión lo hacen ideal para aplicaciones de monitoreo climático en exteriores.

BMP280

ESP32

VCC

3.3 V

GND

GND

SCL

GPIO 22

SDA

GPIO 21

CSB

No conectar (para modo I2C)

SDO

No conectar (por defecto I2C address 0x76) Tabla 7. Caracterización sensor BMP280 (Fuente Propia) Tal como lo refleja la Tabla 7, el sensor BMP280 se comunica con el ESP32 mediante el protocolo I2C. Para esto, se conecta el pin SDA del sensor al GPIO 21 del ESP32, y el pin SCL al GPIO 22. Se alimenta con 3.3V y se conecta a tierra a través del pin GND. Esta configuración permite un intercambio de datos bidireccional mediante solo dos cables.

Sensor F249 (Tipo Herradura) - Medición de Velocidad del Viento La Figura 9 expone el sistema de integración entre el microcontrolador y el sensor.

Figura 9. Diagrama de conexión F249 (Fuente propia)

El sensor F249 es un módulo opto interruptor infrarrojo tipo herradura que detecta objetos que interrumpen un haz de luz. En este proyecto se utiliza para medir la velocidad del viento, en combinación con una rueda o disco con ranuras que al girar interrumpen el haz. Cada interrupción genera un pulso digital que puede ser contado por el ESP32 para determinar la cantidad de vueltas por segundo y, con ello, estimar la velocidad del viento. Este sensor es ideal para aplicaciones en campo abierto, ya que ofrece una lectura precisa mediante conteo de pulsos y tiene buena resistencia a interferencias externas. Su salida digital facilita el procesamiento directo por el microcontrolador. F249

ESP32

VCC

3.3 V

GND

GND

DO

GPIO 27

Tabla 8. Caracterización sensor F249 (Fuente Propia) La información de la Tabla 8 confirma que el sensor F249 entrega una señal digital de tipo pulsos al detectar la interrupción de su haz infrarrojo. Su pin D0 se conecta al GPIO

27 del ESP32. Se alimenta con 3.3V y se conecta a tierra. Cada interrupción del haz

genera un pulso que puede ser contado por el microcontrolador para calcular la velocidad del viento.

Veleta con Sensores Infrarrojos - Dirección del Viento

Figura 10. Diagrama de conexión infrarrojo (Fuente propia) La veleta con sensores infrarrojos es un sistema de detección de dirección del viento que consiste en una paleta móvil conectada a un eje rotatorio. Dependiendo de su orientación, el eje acciona diferentes sensores infrarrojos que emiten una señal analógica identificable por el microcontrolador. Esta información es fundamental para conocer la dirección predominante del viento, lo cual puede influir en decisiones sobre ubicación de barreras, siembras y protección del cultivo. La Figura 10 ilustra el montaje físico del sistema propuesto. El sensor se conecta mediante alimentación de 3.3V y tierra, y su salida analógica se vincula al ESP32 a través de un pin ADC, permitiendo una lectura continua del voltaje asociado a la dirección detectada.

FC-51

ESP32

VCC

3.3 V

GND

GND

OUT

GPIO 32

Tabla 9. Caracterización sensor infrarrojo (Fuente Propia) Como se puede observar en la Tabla 9 la veleta utiliza sensores infrarrojos que generan una señal analógica dependiente de la dirección hacia la que apunta. Su salida OUT se conecta al GPIO 33, que también es un pin analógico en el ESP32. Como los anteriores, se alimenta con 3.3V y se conecta a tierra común.

Programación de sensores del Sistema de monitoreo de variables ambientales para cultivo de café.

Con el diseño electrónico completamente definido e implementado, se procedió al desarrollo del código de programación para la adquisición de datos desde cada uno de los sensores integrados en la estación meteorológica. La lógica de programación se implementó en el entorno de desarrollo Arduino IDE, utilizando el lenguaje C + + y aprovechando las librerías específicas para cada sensor.

Cada fragmento de código tiene como propósito inicial validar la correcta conexión y funcionamiento individual de los sensores, para luego integrarlos en un sistema de adquisición centralizado. Las rutinas permiten realizar lecturas periódicas, filtrar valores erráticos, y preparar los datos para su posterior transmisión, almacenamiento o visualización. A continuación, se presenta el código de ejemplo para cada uno de los sensores, con fines de validación y puesta en marcha inicial del sistema. Código para el Sensor DHT11 (Temperatura y Humedad)

Figura 11. Código para el sensor DHT11 (Fuente propia)

El programa desarrollado para el sensor DHT11 tiene como objetivo realizar lecturas periódicas de la temperatura y la humedad relativa del aire. Para ello, como se muestra en la Figura 11 se emplea la librería DHT.h, que facilita la comunicación con el sensor mediante un único pin digital. En este caso, el pin de datos del DHT11 está conectado al GPIO 15 del microcontrolador ESP32, y el tipo de sensor se define como DHT11. Durante la fase de inicialización, en la función setup(), se establece la comunicación serial a 115200 baudios para el monitoreo de datos y se llama al método begin() para iniciar la comunicación con el sensor. En el ciclo principal (loop()), se ejecutan las funciones readTemperature() y readHumidity() para obtener los valores de temperatura en grados Celsius y humedad relativa en porcentaje. Se incluye una validación mediante isnan() para descartar lecturas erróneas, evitando que se impriman valores inválidos en el monitor serial.

Si la lectura es válida, los datos son impresos en el monitor serial con un intervalo de dos segundos entre cada lectura. Este retardo (delay(2000)) permite una lectura estable y evita saturar el bus de datos, lo cual es importante para sensores que no admiten lecturas rápidas. El uso de este código permite verificar el funcionamiento del sensor y calibrar el sistema para su integración en la estación meteorológica.

Código para el Sensor Capacitivo v1.2 (Humedad del Suelo)

Figura 12. Código para el sensor capacitivo V1.2 (Fuente propia)

Del mismo modo en la Figura 12 se puede observar como el código implementado para el sensor capacitivo de humedad del suelo permite interpretar la señal analógica generada por el sensor y traducirla en un valor de humedad expresado en porcentaje. El pin de salida analógica del sensor (AOUT) se conecta al pin GPIO 34 del ESP32, el cual es capaz de realizar lecturas analógicas mediante su conversor ADC (Analog to Digital Converter).

Durante la ejecución del programa, en la función setup(), se inicializa la comunicación serial para la visualización de datos en el monitor del IDE. En el ciclo principal (loop()), se utiliza la función analogRead() para capturar el valor de voltaje enviado por el sensor, que puede variar entre 0 y 4095 (resolución de 12 bits del ESP32). Este valor se mapea utilizando la función map() para convertirlo en un porcentaje estimado de humedad, donde 100% representa suelo completamente húmedo y 0% representa suelo seco. Este enfoque permite una interpretación simple de los niveles de humedad del sustrato, facilitando la toma de decisiones en cuanto a riego. El programa imprime los resultados cada dos segundos, lo que proporciona un monitoreo en tiempo real y no intrusivo del estado hídrico del cultivo.

Código para el Sensor UVM30A (Radiación Ultravioleta)

Figura 13. Código para el sensor UVM30A (Fuente propia)

El programa permite medir la intensidad de la radiación ultravioleta con el sensor UVM30A y representarla como un porcentaje, lo que facilita su comprensión por parte de usuarios sin conocimientos técnicos. La salida del sensor se conecta al GPIO 33 del ESP32, desde donde se realiza una lectura analógica. Esta lectura se convierte primero a voltaje (en el rango de 0 a 3.3V), y posteriormente a un porcentaje. La Figura 13 permite visualizar de forma clara la lógica de programación.

Dado que el UVM30A típicamente entrega voltajes entre 0.1V y 1.0V bajo condiciones normales de exposición solar, el código asume que 1.0V representa el 100% de radiación UV útil para el cultivo. La función constrain() se utiliza para asegurar que el resultado no supere el rango lógico entre 0 y 100%.

Este enfoque permite una representación simplificada de la radiación UV, útil para establecer umbrales de alerta o recomendaciones agronómicas en campo. El sistema realiza lecturas continuas cada dos segundos, proporcionando información en tiempo real sobre la exposición solar del cultivo de café.

Código para el Sensor YL-83 (Detección de Precipitación)

Figura 14. Código para el sensor YL-83 (Fuente propia)

En la Figura 14 se observa la lógica utilizada para interpretar la señal del sensor. El código implementado para el sensor YL-83 tiene como propósito detectar la presencia de lluvia en tiempo real mediante una señal digital sencilla. Este sensor utiliza una superficie metálica expuesta que actúa como electrodo conductor; al entrar en contacto con gotas de agua, se produce un cambio en la resistencia que activa la salida digital (DOUT), generando una señal baja (LOW) que puede ser interpretada fácilmente por el microcontrolador.

En este caso, el pin GPIO 32 del ESP32 ha sido configurado como entrada a través de la función pinMode(), permitiendo leer el estado lógico del sensor con la instrucción digitalRead(). Durante la ejecución del ciclo principal (loop()), el programa consulta el estado del pin conectado al sensor. Si el valor leído es LOW, se interpreta como una condición de lluvia activa, lo que desencadena un mensaje “Lluvia detectada” en el monitor serial. Si el valor leído es HIGH, se asume que no hay agua sobre el sensor, por lo tanto, no se está produciendo precipitación, y se muestra el mensaje “Sin lluvia”. Este enfoque de detección binaria resulta útil en aplicaciones agrícolas automatizadas, donde se requiere una respuesta rápida ante cambios climáticos. Por ejemplo, permite desactivar sistemas de riego al detectar lluvia, evitar el uso innecesario de recursos hídricos, y registrar eventos de precipitación para análisis posteriores. Además, al tratarse de una lectura digital directa, no se requiere conversión ni calibración adicional, lo que simplifica su integración en sistemas de monitoreo como la estación meteorológica para cultivo de café.

El retardo de dos segundos (delay(2000)) entre lecturas permite evitar lecturas continuas excesivas, al mismo tiempo que garantiza una frecuencia adecuada para monitoreo en tiempo real sin sobrecargar el procesamiento del microcontrolador.

Código para el Sensor BMP 280 (Presión Atmosférica y Altitud) En la Figura 15 se puede identificar la rutina principal que procesa la lectura del sensor

BMP 280:

Figura 15. Código para el sensor BMP280 (Fuente propia)

El código implementado para el sensor BMP280 permite realizar mediciones precisas de la presión atmosférica, la temperatura ambiente y una estimación de altitud sobre el nivel del mar. Este sensor, ampliamente utilizado en meteorología y estaciones ambientales, se comunica con el ESP32 a través del protocolo I2C, lo cual permite una conexión eficiente utilizando solo dos pines: SCL (GPIO 22) y SDA (GPIO 21). Durante la inicialización, el sensor se configura mediante el método bmp.begin(), el cual busca la dirección I2C correspondiente (0x76 o 0x77). Si el sensor no es detectado, se emite un mensaje de error en el monitor serial y se detiene la ejecución mediante un bucle infinito, asegurando que no se realicen lecturas inválidas. En el ciclo principal (loop()), se capturan tres variables clave:

● Temperatura: medida en grados Celsius mediante readTemperature().

● Presión: obtenida en pascales con readPressure() y convertida a hectopascales

(hPa) dividiendo por 100.

● Altitud: calculada en metros usando la presión y un valor de referencia para la

presión al nivel del mar (en este caso, 1013.25 hPa).

Los valores medidos se imprimen en el monitor serial cada dos segundos. Este tipo de lectura permite observar variaciones atmosféricas en tiempo real y realizar inferencias sobre cambios en el clima, lo cual es fundamental para anticiparse a condiciones que puedan afectar negativamente el cultivo del café. Además, este sensor puede ser calibrado con una presión atmosférica local más precisa para obtener lecturas de altitud más exactas, lo cual puede ser útil en zonas montañosas cafeteras donde los cambios de elevación influyen significativamente en el microclima.

Código para el Sensor F249 (Medición de Velocidad del Viento) El pin D0 del sensor está conectado al GPIO 27 del ESP32, el cual es configurado como entrada con una resistencia pull-up interna. Mediante la función attachInterrupt(), se establece una interrupción que se activa en cada flanco de bajada de la señal, es decir, cada vez que se detecta un pulso al interrumpirse el haz de luz. Cada interrupción incrementa la variable global pulsos.

Figura 16. Código para el sensor F249 (Fuente propia) Como se muestra en la Figura 16 dentro del bucle principal (loop()), el programa verifica cada segundo la cantidad de pulsos acumulados. Este valor representa el número de interrupciones ocurridas en ese intervalo de tiempo, lo que puede correlacionarse directamente con la velocidad del viento si se conoce la relación física entre revoluciones y distancia (por ejemplo, el número de ranuras en el disco o los diámetros del sensor). Aunque este código no realiza la conversión directa a velocidad (m/s o km/h), sienta las bases para calcularla mediante un factor de calibración que puede definirse según el diseño mecánico del anemómetro. Su bajo consumo, simplicidad y precisión lo convierten en una herramienta ideal para medir el viento en entornos agrícolas remotos.

Código para la Veleta con Sensores Infrarrojos (Dirección del Viento) En la Figura 17 se ejemplifica cómo se configura la lectura del sensor desde el microcontrolador.

Figura 17. Código para la veleta con infrarrojo (Fuente propia) La veleta con sensores infrarrojos es un componente fundamental para determinar la dirección cardinal del viento. Este dispositivo contiene un eje giratorio unido a una aleta, que se orienta naturalmente en la dirección del flujo de aire. Al girar, la base del eje conecta internamente con un conjunto de resistencias predefinidas que generan diferentes valores de voltaje analógico, cada uno representando una dirección cardinal específica.

El sensor se conecta al GPIO 33 del ESP32, que actúa como entrada analógica. Durante el funcionamiento del sistema, se utiliza la función analogRead() para obtener un valor numérico entre 0 y 4095, correspondiente a un voltaje entre 0V y 3.3V. Este valor es convertido a voltaje real utilizando una regla de tres simple. El programa incluye una serie de condicionales que asocian rangos de voltaje con las ocho direcciones cardinales principales: Norte, Noreste, Este, Sureste, Sur, Suroeste,

Oeste y Noroeste. Estas divisiones de voltaje pueden variar ligeramente entre modelos de veletas, por lo que es posible ajustar estos rangos con base en pruebas de campo para mejorar la precisión.

Este tipo de sensor no solo es simple y económico, sino que también es ideal para ambientes agrícolas, ya que permite registrar patrones de viento predominantes, lo que puede influir en decisiones como la ubicación de barreras rompevientos, manejo de plagas, y diseño de sistemas de riego por aspersión.

La programación individual de cada uno de los sensores empleados en la estación meteorológica tuvo como objetivo principal garantizar su correcto funcionamiento de manera aislada, antes de ser integrados en un sistema unificado de monitoreo. Esta estrategia permitió validar las conexiones eléctricas, comprobar la integridad de las señales recibidas por el microcontrolador ESP32 y ajustar parámetros de calibración específicos para cada tipo de sensor, como rangos de voltaje o intervalos de lectura. Al abordar la programación de forma modular, se facilitó la detección y resolución de errores, reduciendo así el riesgo de fallos en etapas posteriores de integración. Además, esta metodología mejora la escalabilidad del proyecto, ya que cada fragmento de código puede ser reutilizado o modificado de forma independiente en función de futuras necesidades técnicas o ampliaciones del sistema.

Cada rutina de prueba fue diseñada no solo para verificar la comunicación entre el sensor y el microcontrolador, sino también para adaptar los valores leídos a formatos comprensibles, como porcentajes o direcciones cardinales. Este enfoque asegura que, una vez integrado todo el sistema, los datos obtenidos sean fácilmente interpretables y útiles para la toma de decisiones agronómicas en el cultivo del café.

CAPÍTULO 5

Diseño y Modelado 3D

La realización de un modelo 3D para el sistema de monitoreo ambiental en cultivos de café representa un paso fundamental en la optimización tanto del diseño como de la funcionalidad del proyecto. Este proceso permite visualizar y planificar de manera precisa la disposición física de los sensores y componentes, asegurando su correcta integración y facilitando el mantenimiento y la escalabilidad del sistema. Además, el modelado tridimensional es clave para anticipar y resolver desafíos asociados a la instalación en campo, como la protección de los dispositivos frente a la humedad, la radiación solar, la lluvia y el polvo, condiciones habituales en las zonas cafeteras de Colombia. De este modo, el modelo 3D no solo contribuye a un uso más eficiente de los recursos y del espacio, sino que también garantiza que la estructura propuesta sea robusta, duradera y capaz de operar de manera confiable en ambientes agrícolas exigentes, respondiendo a las necesidades reales de los productores y fortaleciendo la sostenibilidad del sistema de monitoreo.

Para la medición de velocidad del viento es apreciable en la Figura 18 que se diseñó un sistema en la parte superior del dispositivo, compuesto por cazoletas montadas en brazos horizontales que captan el movimiento del aire, convirtiendo la rotación en señales eléctricas mediante el sensor F249 tipo herradura con tecnología infrarroja, todo ello protegido contra la intemperie, pero expuesto lo suficiente para garantizar mediciones precisas.

Figura 18. Sistema de cazoletas (Fuente propia)

Al ser un sistema el cual se va a localizar en las intemperies cafeteras la Figura 19 muestra el sistema de monitoreo ambiental diseñado específicamente para entornos cafeteros, con una estructura aerodinámica alargada de múltiples capas que optimiza tanto la protección de los componentes electrónicos como la precisión en la captura de datos ambientales críticos.

Figura 19. Vista externa sistema de monitoreo (Fuente propia)

Sistema de Alimentación y Conectividad En la parte interior del dispositivo se aloja una batería recargable de litio de alto rendimiento, acompañada de un módulo de carga TP4056 que gestiona el proceso de carga y protege contra sobretensiones. Este sistema permite una autonomía prolongada, crucial para el monitoreo continuo en zonas de difícil acceso. La carcasa cuenta con dos orificios de conexión estratégicamente ubicados: uno destinado específicamente para la carga de la batería mediante un conector estándar protegido contra la humedad, y otro para la conexión de programación directa al ESP32, permitiendo actualizaciones de firmware y diagnósticos sin necesidad de desarmar el dispositivo. Ambas conexiones

están selladas con tapones impermeables cuando no están en uso, garantizando la integridad del sistema contra elementos externos.

Adaptabilidad El diseño también cuenta en su lateral un punto de apoyo para la sujeción o instalación del elemento dando una adaptabilidad a las circunstancias presentes en los diferentes ambientes costeros, mientras que el diseño aerodinámico minimiza la resistencia al viento, factor crítico en zonas montañosas expuestas. Los materiales seleccionados para la carcasa ofrecen resistencia a la radiación UV, cambios bruscos de temperatura y corrosión por humedad constante, condiciones habituales en los microclimas cafeteros colombianos.

Esta solución integral garantiza un monitoreo confiable y continuo de las variables ambientales críticas para el cultivo de café (temperatura, humedad, radiación, precipitación y viento), proporcionando datos precisos que permiten a los caficultores tomar decisiones informadas sobre riego, fertilización y prevención de enfermedades. La autonomía energética y la robustez del diseño aseguran su factibilidad operativa incluso en regiones remotas, convirtiendo en una herramienta valiosa para la agricultura de precisión en el sector cafetero.

Estructura y Distribución Interna

Figura 20. Vista transversal (Fuente propia) El cuerpo principal del dispositivo presenta una carcasa segmentada con múltiples compartimentos internos dispuestos de manera estratégica, visible en la Figura 20 la cual presenta un corte con una vista seccionada. Esta configuración permite una organización optimizada de los componentes electrónicos mientras se mantiene protegido de lluvias y polvo, condiciones frecuentes en las zonas cafeteras colombianas. En la parte central del dispositivo se ubica el microcontrolador ESP32, corazón del sistema, montado sobre una placa de circuito impreso que sirve como punto de convergencia para todas las conexiones de los sensores.

Los sensores están distribuidos estratégicamente dentro y fuera de la carcasa según sus necesidades específicas de exposición ambiental. El sensor DHT11 (temperatura y humedad) y el BMP280 (presión atmosférica) se encuentran protegidos en un compartimento ventilado que permite la circulación de aire sin exposición directa a la lluvia. El sensor capacitivo de humedad del suelo se conecta mediante un cable sellado

que se extiende hacia la tierra. En el exterior, destacan el anemómetro de tres copas blancas para medir la velocidad del viento, el sensor YL-83 para detección de precipitaciones y el sensor UVM30A para radiación ultravioleta, todos ellos ubicados estratégicamente para maximizar la precisión de las lecturas sin obstaculizar entre sí.

RESULTADOS

El desarrollo del proyecto arrojó resultados concretos en dos áreas fundamentales: el diseño eléctrico-electrónico y el diseño tridimensional (3D) de la estación de monitoreo ambiental para cultivos de café.

-

Diseño eléctrico-electrónico, se logró la integración teórica y esquemática de todos los sensores seleccionados para la medición de variables clave como temperatura, humedad relativa, presión atmosférica, humedad del suelo, radiación solar y ultravioleta, precipitación, velocidad y dirección del viento. El microcontrolador ESP32 fue definido como el núcleo del sistema, coordinando la adquisición, procesamiento y transmisión de datos a través de interfaces digitales y analógicas estandarizadas, lo que garantiza compatibilidad, escalabilidad y eficiencia energética. Se establecieron rutas de conexión, protocolos de comunicación y una arquitectura modular que permite la expansión o sustitución de sensores según las necesidades del usuario o las condiciones específicas del cultivo. Además, se contempló la integración de un sistema de alimentación basado en batería recargable y módulo de carga, asegurando la autonomía del sistema en campo y la facilidad de mantenimiento.

-

Diseño 3D, se desarrolló un modelo detallado de la estación, optimizado para resistir las condiciones ambientales adversas presentes en las zonas cafeteras de Colombia. El cuerpo principal del dispositivo presenta una estructura segmentada y robusta, con compartimentos internos que alojan y protegen la mayoría de los sensores, el ESP32, la batería y el módulo de carga, resguardando los de la humedad, el polvo y los impactos. En el exterior, se dispusieron estratégicamente aquellos sensores que requieren exposición directa, como el anemómetro de

copas para la velocidad del viento, la veleta para la dirección, el sensor de precipitación y el de radiación solar, asegurando lecturas precisas sin comprometer la integridad del sistema. El diseño incluye orificios sellados para la recarga de la batería y la programación del microcontrolador. Esta solución integral no solo optimiza la protección y el desempeño de los componentes electrónicos, sino que también garantiza la factibilidad, durabilidad y confiabilidad del sistema para su uso en el entorno real de los cafetales colombianos.

CONCLUSIONES

● El desarrollo del proyecto demostró la viabilidad técnica de implementar

tecnologías IoT accesibles en el sector cafetero colombiano, confirmando que es posible diseñar sistemas de monitoreo efectivos utilizando componentes comerciales de bajo costo como el ESP32 y sensores específicos para cada variable ambiental crítica.

● La identificación de variables medioambientales reveló que temperatura,

humedad relativa, radiación solar, humedad del suelo, precipitación, presión atmosférica y condiciones de viento son fundamentales para optimizar la productividad del café, especialmente en el contexto actual de variabilidad climática que enfrenta Colombia.

● El diseño conceptual integral evidenció la importancia de considerar la protección

de componentes electrónicos sensibles mientras se asegura la exposición adecuada de sensores que requieren contacto directo con el ambiente, logrando un equilibrio entre robustez y funcionalidad operativa.

● El proyecto ha demostrado que la integración de tecnologías IoT en la agricultura

cafetera colombiana no solo es técnicamente viable, sino que representa una oportunidad estratégica para modernizar el sector y mejorar su competitividad. La solución propuesta ofrece una base sólida para el desarrollo de herramientas de agricultura de precisión adaptadas al contexto nacional, contribuyendo potencialmente a la sostenibilidad económica y ambiental de la caficultura.

RECOMENDACIONES

Se recomienda proceder con la construcción de prototipos físicos del sistema diseñado para realizar pruebas de campo en diferentes zonas cafeteras de Colombia. Estas pruebas permitirán validar la durabilidad de los materiales, la precisión de los sensores bajo condiciones reales, y la autonomía energética del sistema. Se sugiere establecer alianzas con fincas cafeteras de diferentes altitudes y microclimas para obtener datos representativos que permitan optimizar el diseño antes de la producción a escala. Para garantizar la funcionalidad del sistema en zonas remotas, se recomienda la integración de tecnologías de comunicación de largo alcance y bajo consumo como LoRaWAN o redes satelitales. La implementación de estas tecnologías permitirá la transmisión confiable de datos desde fincas ubicadas en áreas sin cobertura celular tradicional, ampliando significativamente el alcance del sistema de monitoreo. Se sugiere evolucionar hacia plataformas digitales que integren no solo el monitoreo ambiental, sino también la gestión de cultivos, trazabilidad del producto, acceso a mercados y certificaciones de sostenibilidad. Estas plataformas deberían incluir funcionalidades de blockchain para garantizar la transparencia en la cadena de suministro y facilitar el acceso a mercados premium que valoran la trazabilidad y sostenibilidad.

REFERENCIAS

[1] Federación Nacional de Cafeteros. (2021). El cultivo del café en Colombia: Retos y oportunidades.

https://www.federaciondecafeteros.org

[2] Rendón, D., & Salazar, P. (2020). Adaptación tecnológica en la caficultura colombiana: Entre la tradición y la innovación. Revista Ciencias Agropecuarias, 37(1),

60-72.

[3] González, M., Ramírez, L., & Torres, J. (2019). Aplicación de tecnologías IoT en la agricultura de precisión: Un estudio en cultivos de café. Revista Colombiana de Agro ingeniería, 16(2), 45-58.

[4] López, A., & Méndez, F. (2020). Tecnologías emergentes en el agro colombiano: Retos de adopción y acceso. Revista Ciencias del Campo, 12(1), 33–44.

[5] Patiño, D., & Castaño, J. (2021). Innovación tecnológica y sostenibilidad en la caficultura del eje cafetero. Revista Innovación Rural, 5(3), 15–28.

[6] ICO (International Coffee Organization). (2022). Coffee Development Report 2022: The Future of Coffee.

[7] Bunn, C., Läderach, P., Rivera, O. O., & Kirschke, D. (2015). A bitter cup: Climate change profile of global production of Arabica and Robusta coffee. Climatic Change, 129(1–2), 89–101.

https://doi.org/10.1007/s10584-014-1306-x

[8] Rodríguez, F., Restrepo, D. A., & Medina, C. A. (2021). Tecnologías de monitoreo ambiental en el cultivo de café: Una revisión sistemática. Revista Colombiana de Tecnologías Agroindustriales, 12(1), 45–58.

[9] FAO. (2021). Digital agriculture report: Rural transformation in a connected world. Food and Agriculture Organization of the United Nations.

https://www.fao.org/documents/card/en/c/CB9360EN

[10] Gebbers, R., & Adamchuk, V. I. (2010). Precision agriculture and food security. Science, 327(5967), 828–831.

https://doi.org/10.1126/science.1183899

[11] Frattini Mesa, S. (2019, 7 de octubre). El internet y la agricultura de precisión para pequeños productores en el Meta. ANeIA – Universidad de los Andes. https://aneia.uniandes.edu.co/el-internet-y-la-agricultura-de-precision-para-pequenosproductores-en-el-meta/

[12] Ruiz Martínez, J., Morales, F., & Arango, J. (2019). Desarrollo de una red de sensores inalámbricos para el monitoreo ambiental en cultivos de café. Revista Colombiana de Agroingeniería, 13(25), 70–80.

https://jci.uniautonoma.edu.co/2013/2013-8.pdf

[13] Montoya-Muñoz, D., & Caicedo-Rendón, D. (2020). Arquitectura IoT-fog-cloud para finca cafetera inteligente en Colombia. Revista Politécnica, 16(30), 43-52.

[14] Moreira, L., Palacios, R., & Torres, M. (2021). Sistema de monitoreo ambiental con LoRa y ESP32 para cultivos de cacao en zonas rurales de Ecuador. Revista AgroTIC,

5(2), 23-31.

[15 ]Silva, R., Costa, L., & Almeida, J. (2020). Monitoreo ambiental en cultivos agrícolas con sensores LoRa y energía solar: el caso del Proyecto Espectro en Brasil. Revista Brasileira de Agricultura de Precisão, 7(1), 15-26.

[16] Gutiérrez, J., Rodríguez, M., & Peña, D. (2022). Aplicaciones de inteligencia artificial y blockchain en la agricultura de precisión: una revisión crítica. Revista Colombiana de Computación, 23(1), 45-60.

[17] Rubiano, M., Aparicio, F., & Urbano‑Molano, F. (2013). Redes de sensores inalámbricos aplicadas a optimización en agricultura de precisión para cultivos de café en Colombia. Journal de Ciencia e Ingeniería, 5(1), 46–52 https://bibliotecadigital.univalle.edu.co/server/api/core/bitstreams/04e7d6eb-3120-4b11- 8708-de62376f1188/content

[18] Red de sensores IoT. (2019). Sistema IoT para el monitoreo de variables climatológicas en cultivos de café. Revista Latinoamericana de Tecnología Agrícola,

4(8).

https://www.redalyc.org/journal/5043/504371984008/html/

[19] Ruíz‑Martínez, W., Díaz‑Gutiérrez, Y., & Ferro‑Escobar, R. (2019). Aplicación del Internet de las cosas a través de una red de sensores inalámbricos en un cultivo de café para monitorear y controlar sus variables ambientales. TecnoLógicas, 22(46), 155–

170.

https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/

[20] Mora Magallanes, H. V., & Rosas Pari, J. L. (2019). Diseño, desarrollo e implementación de una red de sensores inalámbricos (WSN) para el control, monitoreo y toma de decisiones aplicado en la agricultura de precisión basado en Internet de las cosas (IoT). Revista Politécnica, 12(3), 55–68.

https://polodelconocimiento.com/ojs/index.php/es/index